界面新闻记者 | 李彪

界面新闻编辑 | 文姝琪

8月份的世界机器人运动会上，一场全由机器人参加的五人制足球赛决赛吸引了许多关注。

对阵双方是中国清华大学火神队和来自德国的HTWK队。10台机器人被分成红、蓝两队。比赛全程无遥控器，没有人类场外指令，机器人的动作完全由AI决策算法控制。

虽然机器人在场上的反应与动作还带有明显的“人机感”，中途摔倒经常倒地不起，冲进场内的“担架”成了全场比赛最忙的角色，但在比赛对抗中，机器人球员已经可以做到带球进攻、防守、射门，时不时还能贡献几次漂亮的团队配合。比赛结束，火神队以1：0战胜德国HTWK队，斩获冠军。

这已经不是火神队第一次夺冠。今年7月，在巴西萨尔瓦多举办、有“机器人世界杯”之称的RoboCup上，清华火神队以5:2战胜中国农业大学山海队，拿下了“AdultSize”组（人形成人组）决赛冠军。RoboCup从1997年开始举办，每一年办一次。清华火神队从2004年成立起开始参赛，这是其建队21年来的首个冠军。这也是自RoboCup开赛28年以来，中国战队首次在含金量最高的人形组摘金。

火神队的夺冠对加速进化创始人程昊有着特殊意义。不只因为参赛队伍选用的都是加速进化设计的人形机器人加速进化T1，还因为他曾经担任过火神队的第三任队长。

在大学时代，程昊的许多重要选择也都与机器人有关：2003年，他考入清华大学自动化系，之所以选择这个专业，是因为在高考前就跟招生老师打听过“清华哪个专业能做机器人”。进入大学后，他又报名参加了清华大学自动化系研究员赵明国教授创办的火神队，并在2009年、2010年作为火神队队长，带队参加了两届RoboCup比赛，全部获得季军。

2013年从清华大学自动化系硕士毕业，程昊在亚马逊工作一年后开始创业，然而第一个创业项目却与机器人无关，而是做了一款智能日程管理APP“朝夕日历”。2017年，“朝夕日历”被字节跳动收购，他加入了字节跳动担任飞书产品副总裁。

程昊后来回忆，2013年前后的那段时间，市场上没有多少机器人公司，机器人算法比较初级，传感器、硬件不成熟，AI也不成熟，很难看到机器人落地的可能。

但2022年年底，行业却变成了另一番景象。特斯拉首次对外展出擎天柱人形机器人原型机后，迅速引发轰动。当时程昊找到清华的导师赵明国商量“是不是一个好的机器人创业Timing”；紧接着OpenAI又发布了ChatGPT，使得AI一夜间成了全球热议的话题，“AI+机器人”的具身智能概念也随之走红，吸引了不少创业者投身机器人行业。

等到2023年的时候，程昊觉得机器人市场已经到了“不入局就没机会”的窗口期。在他看来，具身智能一定是未来最大的赛道之一，大厂资本雄厚可以晚几年才下场，但小公司必须入局抢跑。

于是在这一年，程昊离开字节跳动，创办加速进化开启了二次创业。他找来了清华大学自动化系机器人控制实验室同学、火神队队友,组成了加速进化早期的创始团队，导师赵明国也加入公司担任首席科学家。

随着加速进化的加入，机器人行业从这一年开始也变得前所未有的喧嚣。

天眼查数据显示，2023年一年，全球人形机器人领域发生了23起融资，总金额达到54.7亿元人民币，为十年以来的最高水平。到2024年年底，国内人形机器人整机公司已经超过80家，宇树、智元、银河通用、星动纪元、加速进化、众擎、逐际动力......机器人行业掀起了一场“百机大战”。

在这种前所未有的关注度中，机器人行业也开始讲各种落地故事。除了在更远的未来进入大众消费市场、每个家庭“人手一台机器人”，机器人公司现阶段喜欢描绘机器人先进入企业市场，“先进工厂打工”，拧螺丝、上流水线干活。

但程昊认为，“机器人进工厂”目前还是一个无法落地的故事。用他的话来说，当前机器人的发展阶段类似于个人电脑普及前的“DOS机时代”——20世纪80 、90 年代，在微软Windows、苹果Mac图形界面系统还未出现前，计算机主要通过命令行界面进行操作，用户需要输入特定的命令来执行任务，导致电脑流行于开发者市场，主要供科研、商业领域的专业开发者做二次开发，未能实现大规模普及。

在他看来，虽然“人形机器人进工厂”目前是市场上讲给投资人听、拉高估值的流行故事，但行业不得不面临的一个客观事实是：人形机器人并不具备真正面向消费级与工业级产品市场的能力。就像DOS机一样，人形机器人目前能找到的真实落地场景只有开发者市场，主要将产品交付给开发者、极客、教育机构等早期用户。

面向开发者市场，加速进化围绕教育与赛事两个场景，正建立起自己的商业模式。公司已与100多所高校、高中建立了合作关系，通过提供机器人产品和相关服务，满足机器人开发教育场景中教学和科研需求。此外，加速进化还成为了RoboCup的官方合作伙伴，并在筹备更多机器人足球赛事，以搭建技术交流社区，吸引更多开发者参与。

虽然拿人类的标准来看，机器人现在踢足球的水平属于小儿科，但在程昊看来，“今天机器人踢足球的效果比20年前好100倍、甚至1万倍”。他的梦想是机器人有一天能在比赛中战胜人类专业足球运动员，“我相信这个事情发生的时候，人形机器人就具备进家庭和进工厂的能力”。

下为界面新闻专访加速进化创始人程昊的实录，内容经编辑调整：

机器人踢一场好球有什么用？

界面新闻：世界机器人运动会上，清华火神队战胜了德国队夺冠，两支队伍用的都是加速进化的机器人。

程昊：不只火神队和德国队，世界机器人运动会上47支队伍全用的是我们的机器人。而在这个领域内最重要的赛事机器人世界杯RoboCup上，中国、美国、德国多支参赛队都用的我们旗下两款机器人，“AdultSize”组用的是加速进化T1，“KidSize”组比赛使用的是更小尺寸的加速进化 K1。

界面新闻：机器人踢足球赛比的是什么？

程昊：我们公司实际上不参赛，主要为这些队伍提供机器人。我们的理念是参赛队伍能够在加速进化提供的机器人平台上实现更低门槛的二次开发，然后能够在上面实现他们更好的算法，然后由他们来夺冠，而不是我们夺冠。

最开始之所以选择机器人踢足球，因为它是一个实战的对抗场景，整个具身智能相关的大脑、小脑、躯干都能用到。

要踢一场好球，机器人在足球场上要靠视觉精准识别球、队友、对手和边界，要在高速对抗中保持平衡、自主避障，还要通过无线通信实时协同决策，甚至碰撞倒地后必须自己爬起来。

简单来说，机器人就是要做到更稳定，不仅在对抗中减少碰撞，并且要保证碰撞后能站起来。

过去我们参加RoboCup比赛的时候，机器人咣咣咣老摔，大部分机器人摔几下就坏了；而我们的机器人摔倒后可快速起身，立刻就能上场，并且不会摔坏；很多家根本就做不到。

界面新闻：不同的参赛队伍用你们的机器人做二次开发，效果会有非常大的不同吗？

程昊：当然，这就是比赛的作用。

就像你用同一款计算机然后去参加编程比赛一样，有的人代码能力就是不够，他写出来的程序就是不够好，但有的人能力很强，用同样的机器就能取得很好的效果。

在机器人踢足球上，有些开发者我们恨不得手把手指导，但开发出来的东西还是不太行;有的不需要指导就能充分利用我们平台提供的运动控制、视觉能力，然后结合他们自己开发的决策算法，就能踢出一场非常精彩的足球。如果你看过机器人运动会决赛就会发现，机器人摔倒的情况已经大大降低了。

界面新闻：你之前在清华大学就是火神队的队长，也带队参加过两届RoboCup，从你的亲身经历来看，机器人的能力这几年进步大吗？

程昊：今天机器人踢足球的效果，要比20年前好100倍甚至1万倍。

举个例子，原来机器人光行走这件事，每次比赛都要提前微调算法，有时候还要大调，换个草坪，场地稍微变一变，机器人可能走不了。但现在不一样，场地草坪薄一点或者厚一点、软一点或者硬一点，影响都不大。

RoboCup从1997年开始办，坦诚讲十几年来机器人踢足球这件事，基础平台的技术没有任何的变化，这个赛事十几年前什么样，现在还是什么样，但当我们机器人出来之后，你会发现它的力量、速度、可靠性、可以做的事情是一个质的飞跃。这种提升效果就好比大家原来开的都是歼7战斗机，现在突然之间来了一架歼20。

拿火神队来说，之前20多年从来没有在RoboCup上拿过冠军，对我来说肯定是非常希望他能夺冠。直到今天，无论是机器人技术硬件技术的迭代，还有运动控制算法的迭代，就导致火神队不得不夺冠，因为他已经领先其他家好几代。

界面新闻：机器人能踢好一场足球有什么用？

程昊：机器人踢足球的能力和家庭场景中 “安全避障、灵活移动、主动交互” 的核心需求，在运动能力上本质是相通的。未来随着技术成熟，足球赛事里能跑通的技术，换到生活场景能快速复用。

我们非常坚信一个观点，就是当机器人有一天能够踢足球战胜人类，这个事情发生的时候，人形机器人就具备进家庭和进工厂的能力。

界面新闻：我们注意到世界机器人运动会上比赛没有用遥控器，使用AI控制，你怎么看机器人行业用遥控这件事？

程昊：我能想到的一个相似的例子是用计算机和用计算器算数。用计算机算数，你需要提前写个程序，设计变量，然后写代码完成。而用计算器算数，你只需要按键就可以完成计算，因为计算器上是一个专用的程序，你只要输入数，然后按输出键就可以得出结果，但对于计算机来说，需要编程，但不能因此论证计算机不如计算器。

现在机器人用遥控器，就好像是使用计算机编程的过渡。只有这些编会编程的人才以后有机会写出更复杂的软件，未来不只能算数了，还能计算汇率、设计游戏，干各种各样的事情。

界面新闻：宇树创始人王兴兴在世界机器人大会上说机器人行业目前面临最大的挑战是“具身智能模型”，也有说法是AI能力能力不足，你怎么看？

程昊：这个问题的答案正好可以用来回应上一个遥控问题。机器人行业目前要用遥控核心就是因为AI不行，AI要行，就不用借助遥控了。

界面新闻：像机器人踢球，AI如果够强的话，会带来什么？

程昊：很简单，就是前锋该干前锋的事，后卫该干后卫的事，能跑位，能配合。但是现在核心是AI落不了地，它的响应频率是远远不够的，决策水平也解决不了实际问题。

界面新闻：你说过公司的梦想机器人有一天能战胜人类足球运动员，还有哪些问题没有解决？

程昊：太多问题没能解决了。但这种感觉，行业内外的人感受可能不一样。

在这个行业内的人，前几年天天看到的是人形机器人有这么多的难题没解决，这么多年来实现效果都不行，大家其实很多人最开始觉得有希望，然后慢慢绝望了。现在看到这种新的平台出来，一下子感觉希望很大，作为这个行业内的人，他们是知道机器人技术现在是个什么水平、将来能做到什么水平的。

但对行业外的人来说，因为之前完全被各种宣传视频、Demo洗脑，已经感觉机器人都已经厉害到不行了，然后一看实际表现会说怎么这么拉胯，中间会产生很大的落差。

“机器人进工厂”是一个fancy故事，但无法落地

界面新闻：今年机器人行业都在讲商业化落地。有一种流行观点认为，机器人离进入大众消费市场、普通家庭“人手一个”还很遥远，在此之前，可以先进入工厂实现产业化落地，你怎么看？

程昊：现在行业经常讲“机器人进工厂打工”、拧螺丝、搬卸货，也就是To C无法落地前先服务To B市场，今年进工厂打工，明年做家庭保姆，这听上去一个很fancy的故事，但实话实说，我目前并没有看到这个市场有任何落地的机会。

你可以看到，今年机器人行业内签了很多意向合作订单。某机器人公司和某车厂、某制造工厂客户签了几千万甚至上亿的订单，某车厂又跟某机器人公司建立了长期战略合作。这些合作订单其实都落不了地，几乎都是机器人公司为做营收，然后融资拉高估值去做的，后面实际很难落地。

界面新闻：为什么机器人进不了工厂？

程昊：像工厂里用的机器人，像机械臂、特种工业机器人，用计算机控制，但那个东西最终就是做成了工控机，和现在行业做的机器人完全不是一回事。

而要让人形机器人进入工厂打螺丝，在我看来是最难的，需要最复杂的具身大模型，需要高精度的灵巧手，这些都远远不成熟。换句话说，现在的人形机器人不具备真正面向消费级和面向工业级的能力。

界面新闻：“机器人进工厂”的故事是一种泡沫吗？

程昊：我觉得不是泡沫。

计算机为什么刚出来时备受质疑，因为它是一个时代的开端，技术很不成熟，就会导致大众感觉行业愿景距离当下实际特别遥远。

就像早期的计算机一样，乔布斯也有非常多的夸大宣传， 但他就一步步坚持做下来了。有人可能就是讲完故事圈一笔钱，然后就撤了。新技术的普及一直如此，调动起来市场情绪，然后推动行业发展，没什么新鲜的，关键在于过程中怎样沿着正确路径走。

界面新闻：To B和To C都走不通的话，那现在机器人该怎么落地？

程昊：对于落地，我的想法一直没变过，现阶段能真实落地的场景只有开发者市场。

开发者市场就是机器人公司将机器人核心技术、硬件模块、软件工具或开发平台作为 “产品”，交付给具备技术开发能力的专业用户，如科研教育机构、企业、独立开发者等，由这些开发者再根据自身需求做二次开发。

现在的机器人行业很像20世纪80、90年代的个人计算机，也就是微软Windos图形界面系统没出现前的DOS机时代。计算机早期卖给谁？卖给的是开发者，是计算机极客爱好者、大学、科研教育机构。这些用户都是专业开发者，掌握特定的命令行语言，买来计算机去学编程，去考专业证书、做软件开发工作。就像个人电脑的普及一样，先面向开发市场，然后不断和开发者们一起实现生态迭代，最终推向大众消费市场。

界面新闻：开发者市场是一个需求很大的市场吗？

程昊：虽然早期的开发者市场量没那么大，但一年几十万台还是有的，养活一个初创业公司绰绰有余。

界面新闻：加速进化面向开发者市场建立起来的商业模式是什么？

程昊：我们所面向的开发者市场，主要包括赛事、教育与科研，公司近两三年计划踏踏实实就做开发者市场，所以只能卖给那些想学机器人编程的大中小学校、科研机构与企业用户。

今年机器人运动会47支足球队用的全是我们的机器人，然后公司现在在全国各地推广组建新的机器人足球队，创办更多专业赛事。参加这些比赛买我们机器人的用户也是一个市场，虽然相对不大， 但更重要的是通过赛事能进一步带动教育场景。我们同高校合作，在各个学校推广开设机器人课程，就像计算机课学C语言、Basic语言一样，学生学机器人编程、教授做科研发paper，这些都能让我们的开发者生态越做越大。

界面新闻：开发者这个市场今年的现状是怎样的？

程昊：宇树做的也是开发者市场，许多科研机构开发者买了宇树机器人发paper、做二次开发。宇树在科研市场有它的渠道优势，仅在科研一个市场就有几千台的出货量。

像我们公司成立只有两年，今年上半年在只有4个销售人员的情况下，上半年的营收是3000万；7月、8月双月又卖了100多台机器人，营收接近2000万；全程没有跟任何工厂签大合作单，就是往赛事、往科研教育机构卖。