5.一个暴论：「未来 B 端，不会有真正的机器人巨头公司」
卫诗婕： 一些具身公司，也是类似于这个思路：通过把机器人送到更多的场景里面去部署，获得更多的数据，再把这些数据收回来，回传到大脑训练。大体上看，你们是属于同一条路线，就是在真实场景当中去获得数据？
赵越： 这里面最大的区别在于，我个人认为人形这种单一形态，在这么多 B 端场景下，至少目前阶段，它没有办法被真正的通用。所以我们才需要去为各种场景去构建各种形态。但是仙工一家公司又不可能做到这件事，所以我们希望通过控制器降低这件事的门槛，帮助更多的公司去造自己的机器人。
我自己的一个暴论是，我会认为在 B 端不会出现真正的机器人巨头。未来所有的设备公司都是机器人公司。
卫诗婕：未来所有公司都会是机器人公司？凭什么支撑这个判断？
赵越： 因为（造机器人的）门槛会越来越低。回到我们创业的最初，其实并不是一开始就做控制器——2015 年左右，那时候最成功的公司是机器人四大家族：ABB、安川、库卡这些，这些公司都是做本体的，给你划分一堆型号，你从这些型号中去挑选你想要的机器人。一开始我们也是 follow 心态，觉得那些机器人做「手」，那我们做「脚」呗，也划分一堆型号，跟他们学呗。
但跑了一段时间，效果不好，我们发现千行百业的客户，每个客户的理解都不一样——B 端客户因为要追求极致的ROI，一定会自己定义他的场景和需求，因为没有人比他自己更懂他的场景，所以我们接到一堆需求，corner case 像山一样压过来，越做越痛苦。直到我们跟富士康做生意，富士康点醒了我们，富士康说，他发现这个机器人里面除了控制器，剩下东西他自己都能造出来。
卫诗婕： 为什么除了控制器他自己做不了？
赵越： 他可能没有这个基因。富士康内部当时有个百万机器人计划：若干年内引入 100 万台机器人。那时候他自己已经在做机械臂了，移动机器人他也会自己做。所以他说，这样吧，我们买你的系统和控制器，剩下所有机器人的图纸你都给我。
换一般公司肯定不理他——我辛辛苦苦设计的图纸为什么要给你。但是后来我们再想想，这也有道理，确实未来造机器人不应该有门槛。所以我们就把图纸都给了，我们转而卖控制系统。但反而思路因此打开了。
因为原来在一台机器人上，没有办法被统一的事情，在控制层面，尤其在控制器背后的软件工具链层面，是可以统一的。原来在某一款产品上难以被统一的需求，当你把它升维以后，你发现都能被统一。
回到你最初的问题，为什么未来人人都可以是机器人公司——举一个上一个时代经典的例子， 这个世界上最成功的做工业产线的公司是哪一家？
卫诗婕： 富士康？
赵越： 富士康用产线，但他不做产线。
卫诗婕： 我不知道。
赵越： 没有。为什么？因为谁都可以做。你会发现，一个工厂做一条产线，从不会指定某个品牌，但是他会指定控制系统是西门子的 LPC。这个世界上是没有一家所谓产线巨头的，因为全世界的产线都是客户自己来定义——针对于我的产品，最适合的、最高效率、良品率最高的一条产线。
产线是自动化时代的产物。那么现在是智能化时代了，AI 时代了，它的产物可能就是机器人。既然没有标准的产线，为什么一定要有标准的机器人呢？
卫诗婕： 今天一些具身公司声称，未来通用人形机器人，一个机器人就是一条产线。
赵越： 这是个伪命题。人因为自己手工效率不高，发明了自动化产线和机械臂。如果再用人形机器人，是个倒退——至少目前，人形机器人的效率一定没有人高。这就好像在说不要搞自动驾驶，要让人形机器人去开油车。至少短期内不会出现这件事。
我们不在人形上去做一些新范式的探索，核心逻辑就是，第一数据很难获得，第二数据即使我获得了，它可能不够完备，比如它缺一些模态，第三，我即使把一个不完备模态数据获得，我又很难筛选什么叫好，什么叫不好，所以这三点我觉得是具身在人形上的三道坎。（人形数据为什么难获得、难统一、难筛选，欢迎前往完整版三小时视频访谈～）
既然这个问题很难，我能不能找一个这三个问题都不存在的场景，比如叉车，先去用新的范式验证，如果能解决，它也能产生非常好的价值。
卫诗婕： 如果全行业没有两台严格意义上一模一样的 B 端机器人，那它的售后标准如何统一呢？我知道你们有一个星云平台，客户可以自己下单各种零部件自己组装机器人。但是如果我在你们平台上买到了某个机器人零部件，过几年这个零部件厂商倒闭了，停产了，怎么办？
赵越： 好问题。平台模式最大的挑战就是所谓的质量管理。我们也在探索，组建了专门的评测部门，会评测市面上所有的传感器。首先我们不是什么都往上放，是把一些我们验证过的好的东西 share 给大家。
卫诗婕： 也就是说在你的星云平台上，offer 给客户的选项，都是经过你们亲自严选的？
赵越： 对。最早我们不太懂事，会放白名单和黑名单。后来发现这样也不太好。我们不能这么自负，所以就只放白名单，不放黑名单了。
卫诗婕： 你怕得罪人啊？
赵越： 一方面吧，或者说也没必要，每个产品一定有它适应的场景，只是说现在我们没用到。
卫诗婕： 这个评测部门很有意思啊，中国的传感器做得好吗？
赵越： 这是毋庸置疑的。我觉得，再往后可能中国的零部件应该会把世界的份额都会占掉，因为太厉害了，不管从性能还是价格，是不停迭代的一个过程。这也是我们为什么不做零部件。（他们）太厉害了。
6.谈人才、组织与转型：这一波转型其实没有那么难，无为，是不妄为
卫诗婕：面对具身这一轮新技术，你怎么判断仙工该做什么、不该做什么？
赵越：我们也是直到去年才想清楚了。我们会把具身分成两个维度、四个象限去看：横轴是新的技术范式（VLA、世界模型），纵轴是新的产品形态（双足人形、轮式、四足等）——这两件事可以独立验证，不用非得看成一个整体。
叉车这种场景，我们把模型放进去训练，我们用的方法也是最新的方法，那就能先产生闭环的价值。数据也能源源不断地成本地涌现。所以模型当然很重要，技术范式也很重要，但是场景更重要一点。
卫诗婕： 按照你的思路，你觉得当下所有的具身大脑公司，真的有门槛吗？
赵越： 我认为有，但是这个事情一旦做出来以后会扩展得非常快，可能是 3-6 个月的门槛，我也不知道这个门槛算高算低。我们现在有信心的是，任何技术范式出现，我们 6 个月内一定能跟上。
但是反过来，数据的门槛，短期内是很难构建的。要么用足够多的钱，要么足够多的专业量，要么足够多的时间。这件事情你逃不掉。反而数据的门槛是高的。
卫诗婕： 市场上有两拨公司，第一波是上一代做自动化机器人做到翘楚的，有大量的客户和大量的场景，另外一派就是具身今天的创新派。他优先去探索智能，当智能可以被标准化为产品的时候，它可以定义场景。所以它很可能是颠覆式的。现在很难说谁会赢，你怎么看？
赵越： 我内心的判断是，在 B 端，渐进式的机会更大。但是在 C 端，我觉得颠覆式的机会会更大。
现在 B 端大量原来的自动化设备，都有被重做一遍的可能。都有被整个用 AI 技术重新刷一遍的可能性，这里反而我们看到了大量的机会。只是它可能没有长得像人形一样性感，但是里面机会巨大。
卫诗婕： 灵初王启斌（往期节目：《10 万小时人类数据，一座富矿，与中国具身大脑的另一种叙事｜与灵初王启斌聊「灵巧操作」》）说过，他原本觉得有场景的公司能赢，但后来他改变了看法：已有场景的公司意味着他有确定化的收入，会被禁锢在原有的收入路径中，难以跳出来，这就是创新者的窘境。
赵越： 嗯，某种程度上是对的。所以要破解这种困局也是有方法的——我们做 1-100 的装机量，看似是做规模，其实是为了拿数据，为下一次从 0 到 1 做准备。
每一次的 1 到 100，是为下一次的从 0 到 1 做准备。
卫诗婕：这一轮具身热潮开始，我相信你一定是有过挣扎，能还原一下你的思维过程吗？
赵越： 最开始是非常焦虑的，刚好有个投资人有一次过来聊天，他说我们已经算老登公司了。我那时候第一次被人叫老登，你知道吧？
卫诗婕： 这是什么时候的事情？
赵越： 两年前。两年前我一个投资人过来说，现在他收到所有 BP 里面，没有 VLA 的 BP 他都不看了。他问我们的 VLA 进展怎么样？哎，我当时说这玩意我们试了试，没有真正去做。他就说不行，再过半年到一年，所有机器人都要用 VLA 走了，不会有再用你们这个方法走的。所以那个时候其实蛮焦虑的，我们去做了很多研究，发一些论文。
当时我们判断就是，如果这个东西真半年能落地，第一，我肯定也赶不上了；第二，如果半年能落地，对于仙工这个团队来说，我们一定也有能力把它落地。那我们无非就是一个后发优势。所以就先观察。
半年以后，风口变了，大家又在谈世界模型了。于是我们又卷入新一波的学习。但是两次以后，我们发现，这事也没有大家想的那么快。过程中慢慢意识到，最重要的可能不是模型本身，也不是方法本身，而是数据。大家从对范式的焦虑，慢慢转向对数据的焦虑。这件事我们反而不虚。
于是又开始慢慢建立一定的自信了。一旦落到具体的点，反而不焦虑了，反而无比清晰，又变成我们擅长的事情了。
同时我们也意识到，不能没有人去做方法的 follow，也就是研究。所以我们选择优先在已有的场景里去做实验。就这样切换过来。
卫诗婕： 新一套训大脑的方式，需要一个新的团队吗？你的团队里过去有这样的人吗？
赵越： 我们当时有分析过，如果再建立一个具身团队，需要哪些能力？这里面会包括几个部分：
第一个部分是对数据本身的处理和管理，你会发现这些人和经验大量的集中在一些互联网大厂，云公司。第二个是训练方法本身的优化，这些人大量集中在一些自动驾驶公司；第三个是前沿探索，主要在学术圈，需要通过外部顾问的方式，引入一些学术大牛。
上面这些是从外部找明白人。另外还有自己内部转型。因为最了解自己的还是内部人。这一波转型，其实没有那么难。做训练也好，或者说做模型也好，这件事情是可被学习的。所以我们小范围找了 100 号研发，激发大家兴趣，做自由探索。
卫诗婕： 按照你的筛选标准，你们公司应该有不少热爱成分很高的人?
赵越： 是的。最开始我们担心是大家不愿意去学，后来发现完全是多虑的。反而是大家是很愿意去学。
卫诗婕： researcher 的组织和评价体系会不会很难构建？
赵越： 其实在于你的组织能有多包容，一部分是绩效评价，一部分是价值评价。往往你的评价标准决定了你会产出什么样的一些结果。
有的人他就是喜欢去搞paper，有的人就是喜欢去搞落地，这两种人你是要把他放到自己真正感兴趣的岗位上的。他们的评价标准是完全不一样的，如果你一旦趋同了，或者说你为了评价而评价的时候。往往你会收获的就是一个不伦不类的东西。
卫诗婕： 但是好的 researcher 都流向了那些最明星的具身公司，你怎么招到好的研究人才呢？
赵越： 这件事情上，我们没有很深的焦虑。就像刚刚说的打比赛，做得好的一定不是学霸，而有足够的热情，投入足够多的时间，有足够久的坚持，他也可能成为那个明星。
我记得很早前看过一段马云的采访，他说他那时觉得 18 罗汉太土了，都是杭师范的学生，这么一个团队怎么可能把阿里巴巴干成一家世界级的公司？但现在回头看，那帮人反而是他招的最厉害的人。
卫诗婕： 在公司里会做什么样的活动来激发大家的热情吗？
赵越： 又是刚刚那句话，反者道之动。越是做这种活动，越会让大家形成统一的个性。越不要去搞那种所谓的 CEO 讲话，你会发现你的员工越多元化，大家越充满个性，因为大家也不知道老板怎么想的，就是让大家享受自由的空气。
卫诗婕： 你们的员工有个性体现在哪里？
赵越： 哇，我们很多员工都很有个性啊。我们最奇葩的员工，原来是干仓管的。现在已经干到我们某一块技术的 leader 了。包括我自己，原来还学医。都是一些奇奇怪怪（的经历）。
卫诗婕： 具身现在热钱很多，人已经被抢疯了，你有受到过挖角潮吗？
赵越： 几乎没有。
卫诗婕： 为什么？
赵越： 我也不知道，至少我们认为的核心员工几乎没有走的。我知道有很多人想挖，但是确实大家没有走。我没有深究过里面原因是啥，可能一个很重要的原因是，我们不是个特别卷的公司，没必要为了卷而卷。
卫诗婕： 你一个天天睡在实验室的人，你说你做了一家不是很卷的公司。
赵越： 我这种状态是很开心的状态。对，如果你觉得睡实验室开心，你就应该睡实验室，如果你觉得在家里开心，你就该在家里。就没有必要去约束。至少我不认为我睡实验室就是卷，我睡家里就是不卷。
我们很多员工，你会看到，晚上很多群里面是很活跃的，我相信他做这个事不是因为我要求你晚上一定要赶ddl，而是他真的，要么他有责任心，要么这个事情他觉得没有闭环掉，他心里不开心，没有最终获得那个结果不开心。所以很多时候还是靠大家自己的自驱力。
卫诗婕： 所以你延续了你父母对你的那套管理方式，无为而治。
赵越： 啊，对，无为是不妄为。
卫诗婕： 有你想招但是招不到的人吗？你可以借这个节目呼吁。
赵越： 想招但是招不到的人，我还没从这个角度去思考过。如果一定要定一个画像，我希望大家对这个事情有足够多的热情。我觉得仙工是一个非常开放多元的组织氛围，会让有能力的人，至少不会感觉被约束、被束缚。这是我一定能保证的。
7.绝大多数公司把机器人当产品做，极少把系统当产品做
卫诗婕： 虽然你们现在是控制器第一。但现在真正头部的公司，都选择核心零部件自研——当然也包含控制器。未来你们会有更多的竞争者。
赵越： 这是必然的。硬件一定不是门槛。但本质还是在于说，你做这个控制器是自己好用的控制器，还是一个让所有人都好用的控制器？我觉得这里面是有门槛的。
我们的客户里面 80% 是一些非机器人公司。或者不是大家眼中、资本市场眼中所看到的一些机器人公司。我们的目标是把所有的公司都变成机器人公司。你能想象吗，在我们平台上，有客户采购我们的服务，做出了一个畜牧机器人。
你会觉得哇，好巧妙啊。你要我们自己做，我们也做不出来，但是他就用我们东西做出来了，诶，这个事情反而会让你很开心。我们的志向就是把造机器人的门槛降得足够低。
卫诗婕： 你们现在在走平台化战略，这是在控制器曲线增长起来之后定的吗？（更多仙工智能的机器人平台战略，欢迎前往完整版视频访谈～）
赵越： 我们在做控制器的时候，压根没想它未来会成为一个所谓的平台或生态，我们 day 1 没有这种预期。我们只是觉得这件事有价值。只是随着这个行业进步，大家对机器人接受度越来越高，我们会发现这个行业有个很大的gap，就是很大的供需的矛盾。
你会发现，机器人种类太多了，没有一家公司能把所有机器人都生产出来，但是客户又需要各种各样机器人。比如工厂里要有上下料、装卸货、清洁、转运、分拣机器人…但是没有一家公司能提供所有的机器人。
仙工反而能做一些工作，帮助大家把这个供需矛盾解决——所以我们构建了星云平台。客户能在平台上挑选到各种各样的机器人，整机也行，零部件组装也好。我们还能帮助海外客户连接中国供应链和产品。我们慢慢成为一个这个产业的赋能者。
实际上我们现在已经有了小几千家的合作伙伴，他们买我们系统去做机器人，根据他们对场景的理解，通过他们的一些创新，做出了各种各样的机器人。这些机器人做好以后，马上面临市场化售卖的问题——我们又帮助他，建立了跟客户连接的渠道。
卫诗婕： 你不光服务创作者，你还做创作者经济，帮他链接（需求方）。
赵越： 哦，对，你这个总结的很到位。
它不是一个简单的交易平台或撮合平台，本质是一个赋能的平台。销售是赋能，研发也是一种赋能。
卫诗婕： 你这些判断，让具身行业很多做产品的公司情何以堪？
赵越： 没有，这个事情必然会发生的。最终整个门槛一定会低到所有公司都变成机器人公司，这是我们是坚定相信的。
卫诗婕： 那些公司也可以调过头，走你这条路径，先自研控制器和核心零部件，然后通过卖货，把自己卖成一个平台。
赵越： 当然可以，这里面唯一的壁垒，我觉得是时间。时间以外，就是你的客户还愿不愿意接受再来一遍？这跟过去的工业软件发展很像，就拿 CAD 软件来说，你说中国人是做不出 CAD 软件吗？不是的，是因为当你再去卖一个新的 CAD 软件的时候，你的第一个面临的问题是，你跟国外的 Autodesk 比，你的优势在哪？我为什么要给你当小白鼠再来一遍？
卫诗婕： 所有的第二名都得回答，为什么是你。
赵越： 对，就是为什么我要再重新选你？除非你有绝对高维的技术优势。但问题是，我们做的这些脏活、苦活、累活，他要全部再来一遍。他可不可以？他还会不会做这个决策？其实这个决策成本也是很高的。
卫诗婕： 你的所谓脏活、苦活、累活，具体体现在，你们的控制系统已经适配了 400 多种核心零部件？
赵越： 对，还包括各种机构的对接，机器人不同的构型排列组合一下，都是一个巨大的数字。很多场景你没见过，你是不会优化的。后来者很难做，因为排列组合太巨大了。我们做控制器 day 1 就想清楚，我们不是做大家的交集，不是做公共的部分，而是并集，把所有场景需要的都做了。很多公司是不愿意做这个事的，因为 ROI 在早期甚至是亏的。但我们的飞轮已经转起来了。
卫诗婕：但现在 Agent 出现了。如果接下来，这些苦活脏活累活的适配工作，Agent 都能做了，这个护城河就不存在了？
赵越： 对，对于仙工来说，我们最大的风险就是突然有一个更升维的东西。比如说我们傻乎乎地去适配 400 多个品牌传感器，如果哪一天，控制器里跑一个小龙虾，RoboClaw，自己就学会怎么用传感器了，自己就构建一套算法了，可能我们此前做的所有事情就没有任何价值了。最大的风险来自于这。所以我们也必须逼迫自己往这个方向去进化。
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