文｜富充

裁剪｜苏建勋

在咱们访谈具身智能公司"中科第五纪"时分，两件事情先后发生。

第一件事，是 2026 年 1 月，中科第五纪取得宇树科技"中枢生态合营伙伴"称呼。在 To B 及工业场景，中科第五纪咫尺行为宇树机器东说念主的"大脑"模子供应商。

第二件事，是中科第五纪在近期接连完成 Pre-A 及 Pre-A+ 轮融资，两笔往还在一个月之内完成，范畴达数亿元。其中，Pre-A 轮由红杉中国领投，东方富海跟投；Pre-A+ 轮由芯能创投、优山本钱聚拢领投，清控金信跟投。

中科第五纪首创东说念主兼 CEO 刘年丰认为，两件事之间存在相干，中枢逻辑是一级市集对机器东说念主的阐发更求实了。

"客岁，投资东说念主更倾向通用的具身智能叙事，比如偏好‘既能搬箱子、又能打理桌子、还能叠一稔’的机器东说念主。但当今则更敬重能不成先扎进垂类场景，况且让客户倨傲复购。这关系到生意化才略，也关系到能不成用数据飞轮打破真机数据不及的瓶颈。"刘年丰对《智能涌现》先容。

中科第五纪与宇树的合营，恰是这种"体魄 + 大脑"单干的落地。自 2025 年起，两边就已逐步张开在电力巡检、工业等场景的测熟谙证和落地。

△接纳中科第五纪"具身大脑"的宇树机器东说念主正在展示工业场景的搬运职责，图片：采访东说念主提供

除了以"宇树大脑供应商"的变装过问场景，中科第五纪也面向行业客户班师提供完竣的机器东说念主措置决策。

在位于北京的办公室，咱们见到了中科第五纪为一家头部央企客户定制的机器东说念主。这款红色涂装的机器东说念主，行将过问零卖门店承担货物销售，将来还将过问加油站给汽车加油。此外，为行业客户的检测、搬运订单也已逐步激动中。

中科第五纪创建于 2024 年 9 月，竖立一年出面便拿下宇树等多家有名企业客户。说起接订单的行动论，刘年丰说，当今找客户不难，难的是供给——"每次拿大订单都要 PK 宽广敌手，给客户的场景作念 POC，历程数轮可靠性、鲁棒性和富厚性的测试，通过的智力留住。"

刘年丰浮现，当今看似好多具身智能公司进了场景，但真能把活干好的未几。"比如工场里搬运料箱，光泽一变、料箱外不雅、尺寸有所不同，机器东说念主就认不出来，导致任务失败，"他说。

这种"认得出、干得了"的才略，来自中科第五纪的技能团队。

算法层面，团队中枢成员均来自中科院自动化所。除刘年丰外，联创及算法总监刘京、后生首席科学家黄岩均为谭铁牛院士的博士生，深耕东说念主工智能与多模态智能范围，毕业后曾履新于微软、华为等企业；联创曹恩华为中科院自动化所硕士，曾任阿里达摩院算法大家。

团队自研的超少样本具身操作大模子" FAM 系列"用"二次预西席"和"热力求对皆"，让模子在推论任务时更聚焦局部要害点。比如，搬运料箱时优先关注把手，而不是依赖堆大批不同容颜、新旧进度的料箱图片去"记取外不雅"。

刘年丰称，这套行动使机器东说念主只需最少 3 到 5 条真机示范数据即可完成新任务学习，基础任务见效力可达 97%。

中科第五纪的硬件才略则来自清华大学团队。清华大学长聘教养孙富春担任中科第五纪聚拢首创东说念主兼首席科学家，其师生团队为公司提供硬件和运控才略的撑持。

以下是刘年丰的采访实录，对话经作家整理：

△中科第五纪轮式双臂机器东说念主，图片：采访东说念主提供  

从"通用的大脑"到"在垂类真干活的大脑"

智能涌现：成为宇树"中枢生态合营伙伴"意味着什么？

刘年丰：成为宇树"中枢生态合营伙伴"，意味着咱们的具身智能模子粗略与宇树的高性能机器东说念主平台深度会通。宇树机器东说念主在领路收尾和硬件假想上具备跨越上风，出货量接续增长。行为生态伙伴，咱们将自研的具身大脑集成至宇树整机，赋予其推论复杂任务的才略。这种模式下，可使机器东说念主更快地过问工业、巡检等实践功课场景，宇树的范畴化出货也带动了咱们的业务落地。

智能涌现：在具身智能大脑上有上风的公司也有好多家，为什么是中科第五纪成为宇树的模子供应方？

刘年丰：宇树的合营，亦然 PK 掉了极度多头部的具身企业的。

宇树之前战役过不少头部大脑公司和高校沟通机构，有好多模子才略也可以。咱们之是以能胜出，中枢原因有两个，一是咱们的大脑才略塌实，尤其是通过一丝据量样本快速学习的才略；二是咱们具备快速委用落地的推论力，同期团队也领有丰富的产品教养。

智能涌现：你说帮宇树作念电力巡检，但行业内一些公司如故过问这个场景了，你们的上风或者各异化在那边？

刘年丰：传统的巡检只可"看"，发现问题后还得派东说念主去措置。咱们的标的是巡检加操作——巡检到点位后，班师完成操作，比如掏钥匙开柜门、按开关、拔插头。

传统的电力巡检用的是四足狗，但这些操作需要类东说念主的构型。在最近的电力智能巡检大赛中，咱们的机器东说念主竣事了跨站室迁徙见效力 90%、新柜型示教少于 10 次、末端定位精度 ± 15mm 的严苛策划，考证了落地可行性。

智能涌现：给狗加个手不成措置这个问题吗？

刘年丰：不太行，主要有两层事理。

第一个便是马斯克讲的便是咱们东说念主类的寰宇是 field for human beings。有好多的开辟，它是按照东说念主的身高。电力开辟是按东说念主的身高假想的，狗形状的机器东说念主很难够到 2 米高的电柜。

第二个问题在于，狗加双臂是一个非标的构型，我以为咱们作念机器东说念主公司，一定要根绝按照非标的构型想路。因为非标意味着无法放量——今天臂长要 1.5 米，未来要 2 米；今天精度 0.1 毫米，未来要 1 毫米——这么就会量上不去，成本降不下来，算法也无法复用。

行业应该先"敛迹"到模范硬件构型，比如至少上半身双臂可以达到共鸣。再措置不同负载、节律的泛化问题，澳门游戏网而不是总用新构型措置问题。

智能涌现：岂论是面向宇树照旧整机客户，其实中科第五纪提供的详情趣都围绕着"过问场景"的才略，投资东说念主现阶段 Buy In 的亦然这一丝吗？

刘年丰：是的，之前行业可能追求的是一个"既能搬箱子、又能打理桌子、还能叠一稔"的通用模子。

但比起一个远处而终极的通用智能，咱们一直宝石作念要粗略在垂类、具体任务中落地的模子，比如至少能把工场搬料箱这个问题信得过措置。本年一级市集也结识到了这一丝的困难性。

技能中枢：一丝据量样本、高数据使用成果

智能涌现：包括中科第五纪在内，最近采访的多产品身智能公司都说我方的机器东说念主在工业场景搬箱子。但你提到，即使这个看似肤浅的任务，真能作念好的企业也不是好多，是以从模子才略来看，具身机器东说念主搬箱子的难点是什么？

刘年丰：看似搬箱子是一个单调重迭的职责，但其实有多个难点。

第一是泛化：料箱容颜、尺寸、新旧进度都不同，能不成用团结个模子富厚完成识别、合手取与搬运。第二是导航：搬起之后从 A 点到 B 点何如走，旅途策划、避障，途中被打断后能不成续作念。第三是战略解析：比如"从面前 100 个箱子里搬走 50 个"，机器东说念主能不成解析数目、以及该聘用哪 50 个箱子，到主义地何如码放，以及放下后要不要把物体取出等等，每个门径都存在问题。

这些看起来是搬箱子，背后其实是一整套复杂的任务策划与推论。

智能涌现：刚才你说到料箱的泛化性，嗅觉箱子如故是外不雅相比肤浅的物体了，为什么光照变了，具身智能模子的辨别就变难了？

刘年丰：最本质的原因便是因为，咱们当今具身模子主流使用的 VLA，是支持的动态模子支持了谎话语模子——对整张图片作念全局信息映射。

举个例子，比如拍一张有三瓶矿泉水的相片，白日和晚上光泽不同，整张图片的色温、亮度都变了，模子可能就不结识了。

问题在于，具身智能莫得大模子那样的数据体量去遮盖悉数光照变化。但换个想路，要是模子能关注局部信息——比如只锁定每瓶水的外不雅特征，而不温雅配景、光泽、桌子容颜——就能幸免被全局变化过问。这恰是咱们作念"热力求"的起点：让模子聚焦操作对象自己，而不是悉数这个词画面。

智能涌现：具体讲讲中科第五纪的模子是如何莳植泛化性的？

刘年丰：操作的中枢是操作对象，但曩昔的主流模子太关注全局信息。咱们的想路是：通过多个二维热力求，把要操作的对象位置自适宜地学习出来，让模子结识到什么是最需要反应的操作对象。

△中科第五纪 FAM 模子图，图片：采访东说念主提供

热力求可以解析为一张"要点标记图"——图像中容颜越深的区域，代表模子应该越关注。比如教导是让机器东说念主开办公室门，它会要点盯着门把手，而不是整扇门——不管门是木门、玻璃门照旧什么容颜，唯有把手在那儿，它就知说念何如操作。回到工场搬料箱的场景也同样，模子关注的是把手，不是悉数这个词料箱，更不是悉数这个词视线里的工场。

这是通过"二次预西席"竣事的，第一次预西席，咱们让模子知说念各个物体是什么；第二次预西席，咱们通过"热力求"让模子要点关注操作对象，让模子学会区分"什么才是面前任务最困难的东西"。

智能涌现：是以你之前说拿到宇树订单的原因之一在于，FAM 模子能通过一丝据量样本，快速竣事新任务学习，恰是因为你们的技能行动相比省俭数据？

刘年丰：是的，面前真机数据不及是行业共鸣。

咱们的措置行动之一是通过"二次预西席"莳植模子对要点操作对象的关注，可以莳植数据使用成果，省俭大批预西席数据。

此外，咱们青睐过问场景，亦然因为可以通过真干活的数据飞轮，把真机数据转起来。

生意化权衡："复购"很要害

智能涌现：具身智能行业从客岁下半年运转，就极度看护"生意化落地"，但你指出本年更锻真金不怕火的是"复购"？

刘年丰：对。2025 年，咱们看到好多机器东说念主看似过问干活场景，其实照旧在 POC（主张考证）。到了 2026 年，锻真金不怕火的是复购，像搬箱子这么的场景，要在 2026 年被透顶措置。

智能涌现：本年透顶措置搬箱子这个任务之后，那在工业场景里，下一个被具身智能企业靠拢探索，且可能被措置的职责是什么？

刘年丰：有挺多的，比如移动分拣，这是一种更细密的搬箱子。需要把箱子内部的某些特定的东西，拿到特定的位置去。这一大类任务，岂论是横向（跨客户）照旧纵向（跨场景）看，都有极强的泛化空间。

智能涌现：你们的生意模式是若何的？如何收费？

刘年丰：面向本质公司，咱们委用大脑，并按照一个机器东说念主对应一个 license 收费，现阶段会凭证场景和任务的复杂度判断用度。

而面向结尾场景客户，咱们委用自研的轮式机器东说念主，按照整台机器东说念主收费。而将来跟着供应链更加老练，整机的价钱会进一步下探，客户也会看到更好的 ROI 数据。

智能涌现：中科第五纪既给客户出"软"的部分，也我方作念软硬一体的机器东说念主。是以临了公司的生意模式究竟会更偏向哪条路？

刘年丰：咱们的最终定位是软硬一体的公司，咱们也认为具身智能在"脑"不在"型"。可以参考苹果，最中枢的竞争力不是录像头、不是主板，而是操作系统和生态。这条路天然难，但亦然咱们想走的路。

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