手比人形先落地？临界点乔天杰：灵巧手的量产战争与2027部署态元年

基于晚点聊LateTalk播客「灵巧手落地，比人形更早？」的完整转写整理（音频2928秒，约48.8分钟，25个时间段全文覆盖）。嘉宾乔天杰是临界点（AGILINK）创始人兼CEO——公开报道口径为「智元副总裁、临界点CEO」，嘉宾自述此前在禾赛科技担任ATX激光雷达研发负责人；临界点于2026年1月自智元机器人灵巧手业务拆分独立。本期关键事实（运动会七金、DUET架构、OmniGlove手套、ICRA 2026气球狗演示、出货量）已与公开报道交叉核验，正文逐项标注归属；除特别标注外，事实与判断均为节目口径，未经独立核实。术语口径与博客既有具身系列对齐：本期可直接视为具身季报26Q3结尾「灵巧手需求正在爆发」判断的一线注脚，与帕西尼触觉与DexH13灵巧手篇互为参照。

先说结论：本期标题的答案，乔天杰给得很直接——「我们甚至会觉得灵巧手的落地可能会比人形机器人落地还要来得更早一些」。论据是一个朴素的系统观：机械臂加灵巧手本身就是「一个能干活的最好系统」，是完整、独立、可售卖的解决方案，天生结构比人形本体更简单也更便宜，物流分拣、工业工位这类不需要机器人「动来动去」的场景会先跑通。时间点上他把2027年定义为「灵巧操作部署态元年」——比母公司智元CEO邓泰华2026年4月提出的「2026是具身智能产业部署态元年」（XYZ曲线之Y曲线，经公开报道核验）整整晚一年，差的正是灵巧手硬件成熟度。支撑判断的公司事实是：成立约9个月（节目口径）、单款量产手OmniHand在第二届世界人形机器人运动会灵巧手专项八个科目中拿下七金、灵巧手累计出货公开口径超1.5万台、成立5个月估值突破10亿美元。但本场真正的主线不是「手有多灵巧」，而是量产与可靠性：乔天杰反复强调低自由度手「能用半年以上的产品非常非常少」、手在终局也是耗材、成本是设计出来的——这是一套从禾赛ATX激光雷达完整平移过来的车规量产方法论。公司终局定位也由此推出：「希望能够成为具身智能时代的宁德时代」。

一、拆分九个月：最复杂部件的独立融资逻辑

先把公司讲清楚。按主持人的开场：临界点2026年1月脱胎自智元，成立不到九个月，已成中国具身硬件生态里最年轻的独角兽（节目口径）。公开报道补充了细节：公司注册于2026年1月14日，初创团队11人，10月底扩至约94人（节目口径为「一百多号人」）；成立5个月完成4轮融资，投后估值突破10亿美元，投资方包括高瓴创投、蓝驰创投、百度风投、未来资产，且公司称首个季度即实现盈利（美通社6月发布稿，公开口径）。需要标注的是出货数字的口径差：主持人称「年度累计出货突破两万台，霸榜中国灵巧手行业」；而截至10月底的公开报道口径为「灵巧手累计出货超1.5万台」（至顶网、中国经营报），6月时官方稿还披露过「OmniHand系列超8000台、夹爪超万台」——「两万台」更接近灵巧手与夹爪合计的口径，节目未做区分。另一个参照系：2025年国内全年灵巧手出货量仅约1.92万台（至顶网引用的行业数据）——无论按哪个口径，临界点都已是行业出货头部。

为什么拆分？乔天杰的推理链很短：灵巧手是「人形机器人毫无疑问最复杂的一个部件」，技术挑战足够高，就必须注入更多资源——独立拆分才能融更多钱、发新期权吸引人才；同时手可以卖给智元之外的公司，「整个产业就可以去分摊总体的研发成本」。他认为这个决策在当时「非常快」，因为逻辑非常顺。历史铺垫则更早：智元2024年初就在内部以研究院形式孵化灵巧手，最初只有几个人；2025年团队扩到十人左右，第一次把「十个主动自由度以上」的灵巧手从零做到一量产——这段踩坑经历「某种程度上算是证明了自己」，为拆分打下基础。

拆分后的关系设计值得细看。智元内部不再做灵巧手业务，全部由临界点供应——「智元是我们的天使投资人，也是我们的天使客户」（乔天杰）。主持人追问独立性，乔给出的机制是：本体厂商给零部件公司的最大价值不只是订单，而是「灵巧手定义的需求输入」——手的构型、通信协议、功率这些软硬件定义，「都是需要跟本体之间紧密讨论的」。产品口碑的论证路径也系在智元身上：手跟着智元本体进到真实场景后，「很多问题第一时间被发现、被反馈」——场景里真人干活的考核「远比实验室严峻得多」，可靠性、一致性就是在这个过程中被打磨出来的。写作者推断，这正是「母体孵化+独立拆分」模式的精髓：用一个大客户的真实场景把产品淬炼到能卖给别人。公开报道可以佐证外部化的进展：临界点已向千寻智能、字节、阿里、商汤、LG等供灵巧手，为龙旗、OPPO、上汽产线配夹爪（临界点CTO熊坤公开口径，新物种访谈）。

客户侧的一个行业细节：相当一部分客户是第一次用灵巧手——早年具身客户以夹爪为主，随着灵巧手硬件趋于稳定、数据侧出现突破，越来越多玩家「从夹爪切到灵巧手」。新手客户最容易犯的错，是「以夹爪的标准来要求灵巧手」，期望可靠性一致性像夹爪那么好。乔天杰表示愿意把这些批评当作「牵引目标」。

二、「做好一只灵巧手，比做好一个机器人更难」

主持人问出了那个所有人都想问的问题：本体公司都在自研夹爪，灵巧手会不会有一天也「变成夹爪一样的产品」？乔天杰的否定很干脆，依据是他「又做过机器人本体又做过灵巧手」的经历：「做好一个灵巧手，比做好一个机器人还要更难」——运动的精密部件越多、要做越小，设计就越极限；一只手里十几到二十几个自由度、十几到二十几个电机关节模组，工程挑战「远比大家想象的要多得多」，know-how非常多，「是一个长坡厚雪的积累」。他顺手加了一个行业注脚：「马斯克都搞不定嘛，那其实也足以说明了灵巧手本身的技术难度」（指特斯拉Optimus的灵巧手，节目口语）。

由此展开的是本行最硬的一段——可靠性经济学。乔天杰的判断分三层：其一，即使到终局，灵巧手「可能会像汽车轮胎一样是个耗材」，受物理限制，「用五到十年完全不坏」不现实；其二，现阶段目标至少让客户买到后能用一到两年没有大问题——因为落地最终算的是投入产出比，「寿命短的话，你能不能在那么短时间之内让客户有回报，这个事儿需要我们提前替客户考虑一步」；其三，成本是设计出来的——「量大之后成本一定会降」这句话没错但有边际效应，必须从机械结构设计之初就考虑可生产性。主持人补充了业内另一种说法「成本也是被算法决定的」，乔天杰的回应很克制：算法可以替硬件做一定的兜底，但有约束——硬件很差时要算法「大兜底」，对算法研发投入的要求反而更高，「本质上这也是一个成本的投入」。这里可以与帕西尼篇并列一个口径：帕西尼称其DexH13经历「超过两万小时使用测试」（累计测试口径），临界点则直言手是耗材、单手寿命以一两年计——两种口径并不必然矛盾（多只手累计测试时长与单手部署寿命是两回事），但对待「手的寿命」的态度，恰好是触觉传感器公司与量产手公司叙事的分野。

技术路线上，节目把当下讨论最多的分野讲透了：直驱与绳驱（转写误作「直区/神区」，已校正）。临界点两条线都做，但更侧重直驱，绳驱「偏预研一些」（节目口径；其CTO在公开访谈中的说法是两条路线「都会布局」，绳驱旗舰Ultra-T已量产——两种表述的侧重不同，并列供参考）。直驱的三个优势按乔天杰的展开：对控制更友好，每个关节由独立电机直接控制，sim-to-real的gap天然更小；线缆可以直接装到臂上，而绳驱通常要做臂手一体方案，客户想换末端就很困难，必须深度绑定客户从机器人设计阶段就介入，「很难找到合适的客户」；反映到市场上，目前直驱的手卖得更好，投资人对直驱「非常肯给钱」——他透露临界点「马上准备发一个直驱的手」。至于差异化打法，他承认纸面参数与主流直驱手未必有大的差距，真正的底气在三处：稳定性可靠性；软硬一体——算法反过来给硬件设计提供反馈，比如整手软包提升抓握稳定性、指甲设计（「人的很多操作其实非常依靠指甲来完成」）；以及与本体适配性——有些高自由度手接受的电压范围很窄，插到本体上需要手和本体两套控制，「对于你最后端到端训一个模型来说非常不友好」，而临界点从立项起就与本体深度协同，智元的协议层已经打通，其他家通过转接法兰加SDK轻量适配。

产品布局是「中低端和高端都做」的双线：中低端现阶段成本与可靠性可以做得更好、离场景更近，先到真实场景用起来，很多问题「只有在场景中真正用起来才能发现」；高端（乔天杰定义为二十个主动自由度往上）面向终局竞争力，也投了非常大一部分人研发。这个分层有公开报道的数据支撑：乔天杰在10月底接受采访时称，20个主动自由度以上的高端手可靠性仍难达工业部署要求，临界点先用中低自由度产品进入实际场景（中国经营报）。

三、八项七金：当比赛成为灵巧手的第一个公开benchmark

2026年8月的第二届世界人形机器人运动会首次设置灵巧手专项赛，八个科目覆盖精细操作：镊子夹豆、开瓶撬盖、粉末称量、积木搭建、钉钉固定、线缆连接、电动工具装配、拆箱拆包（新京报报道，科目名单经公开核验；节目只展开了其中两项——钉钉固定考察负载能力，镊子夹豆考察精度速度）。临界点用一款量产手OmniHand不加改装打满全部八项，拿下七金四银三铜（金牌数节目与公开报道一致，银铜数为公开报道口径）。

为什么能赢？乔天杰的复盘第一条不是算法而是硬件可靠性：比赛只有一次机会，「硬件发生不稳定的问题，这个比赛就直接GG了」。赛场上发生了「好多起」这样的事——有队伍用更高自由度的灵巧手，发热停转、卡死、直接坏掉，算法再优秀、准备再充分也没有成绩；而临界点高强度参加全部比赛，「完全没有出现任何一起因为手硬件本身的故障导致没有成绩」。备赛期算法团队还测试过友商的高自由度手，「用完之后感觉其实也没有那么好用」，最终全部换回自己的中端量产手（转写作「终端的手」，疑为「中端」，保留原文）。高端手的致命伤是漂移：「今天训练好的policy，到两三天后可能就不work了，对算法来说其实是灾难性的」。第二条才是算法：八个比赛中好多个要求全自主完赛，且比赛前几天规则还在做细微调整，每次改规则算法都要重新适配。对于「七金是否不及预期（目标是包揽八金）」，他的回答是六到八枚之间都在预期之内。

更有信息量的是比赛作为benchmark的机制分析。乔天杰认为比赛优于打榜：榜单可以反复去打、针对优化，「明天后天甚至针对这个榜单不断做优化，肯定是能够提升的」；比赛像奥运会，「大家很公平地去比」，是「一个很好的参考、人类的benchmark」。他对主办方的强建议是：同一支队伍参加八个不同比赛，用一款手完成——因为灵巧手比赛考察的正是「手的通用性」，如果不同比赛用不同的手、甚至定制改装，「本质上就跟一个定制的末端执行器没有什么区别了」。这句话其实就是临界点的参赛策略本身：用一款量产手覆盖八个科目，证明的是手的泛化性而非某个任务的最优解。

比赛还意外成了「带货」现场：预赛八个科目临界点拿了六个第一、两个第二，其他队伍观察到成绩后，决赛阶段换用了临界点的手，「比赛成绩有了突飞猛进」，其中一支队伍拿下铜牌（节目口径）。用临界点手的队伍占比从预赛约两三成涨到决赛「百分之四五十以上」，前三名里比例更高。乔天杰感慨，如果放在两个月前，问大家谁的手会胜出，「很多人都会猜一些特别高端的、很贵的手」——这个细节对读者判断行业阶段很有价值：在灵巧手这个品类，量产可靠性正在压过参数上限成为竞争主线。这正好呼应具身季报26Q3的判断——灵巧手正在变成训练基础设施，「我有一千只手、你有一百只手……训一个模型就比你快十倍」（Peter/陈哲，季报口径）。

比赛与落地的差距他也没有回避，两点：比赛打一次，落地要重复地做，「要考虑节拍、可靠性」；比赛设备可以很贵——有队伍一套本体加手「一两百万以上」，落地这么搞不现实。所以他把比赛定位成2027年前后落地部署的「预科」。

四、臂加手先落地：部署态元年、气球狗与代工厂打螺丝

回到标题命题。乔天杰的完整论证：臂加手是「一个完整独立可售卖的解决方案」，天生结构更简单，在一些固定工位的场景（转写保留原文为「J Space的场景」，疑为某类场景的英文说法，未能确认）就能发挥很大作用——比如物流分拣，「目前看其实也不太需要你动来动去」；而且臂加手显然比整个人形本体便宜。主持人顺势补了一个锐利的观察：「可能以后本体也都得标配手，所以其实手是必须的，而本体反而不是」（主持人观点）。乔天杰的回应是分场景：可移动本体的可扩展场景一定更多、能力上限更高——灵巧手先落地，不等于人形不重要。

时间表上，他给出「2027年是灵巧操作部署态的元年」，并主动对齐了母公司的框架：智元邓泰华2026年上半年提出具身智能产业的XYZ曲线（经公开核验：2026年4月17日智元合作伙伴大会APC 2026，X曲线2022-2025开发尝鲜期、Y曲线2026-2030部署成长期、Z曲线2030后部署普及期），其中Y曲线即部署态成长期，2026年是具身智能产业的部署态元年；灵巧手硬件成熟度比夹爪慢，所以灵巧操作的部署态元年顺延到2027年——但从今年开始临界点已经在做部署态尝试。

两个部署态样本都已在跑。商业侧：酒店叠衣服、叠纸盒、物流分拣是适合切入的场景；今年6月在ICRA 2026（维也纳，转写误作「Equire」，已校正）上发布的「折气球狗」demo——两只灵巧手把一根长气球折成小狗，被其称为对DUET双层架构的一次公开验证——随后演进为落地部署：临界点在长隆乐园布了几台机器人，「每天给小朋友折气球狗」（节目口径；公开报道口径为珠海长隆度假区自9月底起常态化运行一个月）。工业侧更硬核：打螺丝、插端子这类灵巧操作「已经可以开始干了」，灵巧手的优势是天然泛化地操作各种工具——原来工厂打螺丝要定制一台非标自动化螺丝机，现在「一个臂加手」就能操作螺丝枪，打完放好再干插端子、上下料，对串行工作有非常大的优势。但工业的容错远比商业残酷：一颗螺丝没打进去卡住，对产线停线就是灾难，对本体稳定性和模型算法鲁棒性的要求都更高——所以第一步选在自己的代工厂做，「自己的代工厂相对会更宽容一些」，先挑通用能力能发挥的工位。公开报道补充了这一步的最新进度：10月29日智元创新日上演示的绍兴生产制造基地72步自测工位（为待出厂的灵巧手做整手性能测试），整套任务成功率98%、单轮8.5分钟、比熟练工人慢30秒，可连续作业8小时，仍处POC验证阶段（中国经营报、凤凰网，公开口径）；乔天杰另公开披露灵巧手故障率已从早期接近10%降至0.5%以下，并预测未来一两年灵巧手价格可能下降一个数量级（证券时报，公开口径）。总路径被他总结为三级跳：简单场景简单任务→简单场景复杂任务→复杂场景复杂任务。

模型侧，「灵巧手自己的大脑」是这期最容易被忽略但重要的部分。乔天杰的边界感很清楚：灵巧操作大脑与本体大脑「有非常多的不一样」——智元讲「一体三智」（运动智能、交互智能、作业智能；官方口径语序为「一体三智」，节目中称「三智一体」），临界点只聚焦操作/作业智能，「甚至都不太关注基于夹爪的作业智能」，端到端模型也只聚焦臂和手，不做全身。具体架构是DUET双层（转写误作「DVT」，已校正；公开名称「DUET双层具身接触智能架构」）：上层做臂到手的运动规划，下层做「基于触觉闭环的掌内调整」——「触觉这个模态在目前的智能里面至关重要、无法脱离」，灵巧手手内还有一个小的算力支撑触觉模型的小闭环，类比本体的大小脑分工。为什么市面上灵巧手的模型一直很少？他的解释是历史性的：之前灵巧手本体不稳定（实验室一用就坏）、价格极高（Shadow Hand一台100万元以上，而临界点主流的手在1到2万元）、自由度偏低能做的任务少——「本质上是硬件本体的限制制约了模型算法的发展」。变化的条件正在齐备：手的构型越来越像人手，互联网上的人手视频可以直接拿来做预训练样本；无本体的数据采集方式（包括触觉手套的人因采集）越来越火——「数据量越来越多，灵巧操作这块的模型算法也会很快有一个从量变到质变的突破……本质上还是infra的问题」。数据侧的自研落点是临界点自己的触觉手套（经核验即10月29日发布的OmniGlove，磁场定位加惯性测量、746个触觉感知点位，公开口径；节目口径为十月份发布开售，基于触觉手套加磁定位开发，可采集触觉模态、每个关节角与腕部位姿）。自研的判断标准他也给了：对触觉手套这类「技术路径还没有收敛」的新兴品类，以及灵巧手里最核心的动力源——微型关节模组（关节尺寸变小后工艺难度指数性上升）——从一开始就全栈自研。把这段与帕西尼篇并读会更有意思：帕西尼的人因采集手套（PMEC）强调「不是遥操作」、数据跨本体复用，临界点的OmniGlove强调磁场定位加触觉——两条路线殊途同归，都把「人的手」当成了灵巧操作数据的原生入口，触觉都被放在闭环的必经位置。

五、禾赛人的迁移：从ATX到「具身智能时代的宁德时代」

节目的后半段是乔天杰的个人叙事，也是理解临界点方法论的钥匙。他是校招生加入禾赛，ATX激光雷达（2023年启动）的研发负责人：当时激光雷达价格居高不下（万元左右），马斯克「非常坚决地反激光雷达」因为太贵，所以「性能够用的情况下把成本降下来」成为关键方向——十个人左右花两三个月做出原型样机，「在市面上不少车企引起了轰动」，顺利拿下头部几家车企定点，研发团队快速扩张到两百人左右，「用了不到一年的时间把这款激光雷达从零到一做到量产」（嘉宾自述口径）。做完ATX他判断激光雷达行业已进入平稳期、研发创新空间有限，于是转向具身——「要去最头部的公司锻炼」，跟邓总（邓泰华）、志辉（彭志辉，公开资料核实二人身份）聊过后加入智元。

主持人抛出了一个漂亮的对照：Sharpa（转写误作「沙帕」，已校正；禾赛三位联合创始人李一帆、向少卿、孙恺2024年底创立的机器人公司，首款灵巧手SharpaWave为22个主动自由度的直驱方案，2025年10月量产——晚点Auto报道等公开口径）也来自禾赛创始人，为什么禾赛人这么适合做灵巧手？乔天杰给了三条同构性：激光雷达是汽车整车上非常核心的零部件，与灵巧手在系统中的属性相近，都是复杂机电系统；发展脉络相近——激光雷达最早是L4时代一百万元一台（「按克来称重的话比黄金还贵」，转写作「单克」，按上下文校正），灵巧手早年同样一只手一百万元，随后成本下降、性能提升，等来某个时刻（激光雷达的ADAS转折）量瞬间起来，灵巧手可能等来部署态的同样的量变时刻；这段共同脉络「会为战略决策提供很多参考」——某种意义上，他在灵巧手行业里找到了「另外一个禾赛」。禾赛给他的两样东西也说得很具体：做极致产品、不轻易妥协的产品价值观；以及「车规级量产从零到一」的mindset——「没有经历过这波的人，对量产就没有敬畏之心，会觉得这是一件非常简单的事情，就会踩非常非常多的坑」。

管理侧的细节密度很高：他对公司每个岗位每个人都要面试，到节目时约700多场——加入智元700多天，「平均一天一场」，录用100多人，筛选极严。看人的三个特质：自驱力（底层是热爱）；靠谱（面试筛不出来，「比较好装出来」，所以早期高度依赖内推、知根知底，「靠谱的人肯定也会自动找靠谱的人」，而且早期公司很多是脏活累活，聪明但挑活、边界感强的人会拖慢推进）；对研发同学看重理论基础加工程直觉，「至少在某一个领域证明过自己」。对「投资人偏爱学术型创始人」的bias，他的回答是硬币两面：学术出身创新意识更好，工程落地的人一开始就带着约束，「未必谁一定更优」——但具身正在进入产业化落地阶段，工程落地的优势会显现。给校招生的公式则是：个人成长＝赛道成长×公司成长×个人成长，「选择大于努力」。五年目标他毫不含糊：百亿营收、千亿市值，「上市肯定是我们非常重要的目标……从公司创立的时候就为了能够独立上市」——参照系是「今天宇树可能就是不到两千亿的水平，千亿就可以跻身具身头部公司」（节目口径）。主持人最后问会不会成为「灵巧手当中的小智元」（转写作「小职员」，疑为「小智元」，保留原文），他的答案上跳了一层生态位：「我们对自己的期望，是希望能够成为具身智能时代的宁德时代。」

几条可带走的链条

链条一：母体孵化＋独立拆分 → 零部件公司的资本范式。 机制：最复杂部件需要远超整机体系内小团队的资源投入 → 独立融资、期权激励、外部客户分摊研发成本 → 智元拆出临界点、禾赛创始人另立Sharpa，具身硬件「整机大厂孵零部件」正在成为路径。二阶影响：零部件公司的独立性（外部客户占比）成为估值与议价的关键变量。观察指标：临界点订单中智元占比的下降速度、外部客户名单的扩张（现已含千寻智能、字节、阿里、商汤、LG，CTO公开口径）。启发：判断具身零部件公司，先看它离开母体后还剩多少客户。

链条二：真实场景倒逼 → 可靠性成为量产时代的第一竞争力。 机制：手随本体进入真实场景，问题第一时间暴露 → 可靠性、一致性、可生产性被打磨 → 赛场（单款量产手八项七金）与产线（故障率从近10%降至0.5%以下、72步POC）双重验证 → 竞争主线从自由度参数转向寿命、节拍与回本周期，手被定义为耗材。二阶影响：高端手（20+主动自由度）因可靠性暂难上产线，中低自由度产品先落地反哺研发。观察指标：能稳定用半年以上的产品占比、价格一个数量级下降是否兑现（乔预测一到两年内）。启发：评估灵巧手公司别看纸面自由度，问寿命、一致性、节拍和回本周期。

链条三：臂＋手是完整可售系统 → 灵巧手落地早于人形 → 2027部署态元年。 机制：臂手组合结构简单、成本低、无需移动能力即可覆盖物流分拣/固定工位 → 固定场景先跑通（长隆折气球狗常态化、代工厂打螺丝POC）→ 灵巧操作部署态元年（2027）比具身整体部署态元年（2026，智元Y曲线）晚一年，时间差即硬件成熟度差。二阶影响：本体必须标配手，手的刚性需求先于本体的通用性兑现（主持人观点）。观察指标：POC并入产线的进度、商业场景常态化部署的复制数量。启发：具身商业化按「场景固定程度」排序——先臂手组合、后移动本体；看公司先看它的场景列表固定不固定。

链条四：硬件稳定＋数据入口 → 灵巧操作模型从量变到质变。 机制：硬件不稳定、价格高（Shadow Hand百万级vs量产手1-2万元）、自由度低曾长期压制模型研究 → 构型拟人化让互联网人手视频可做预训练、无本体采集（OmniGlove等触觉手套）打开数据供给 → 灵巧操作模型迎来量变到质变，触觉成为闭环必需（DUET的掌内触觉小闭环）。二阶影响：数据入口从遥操作转向「人的手」，触觉模态的战略地位上升（与帕西尼篇的触觉中心论互为印证）。观察指标：触觉手套的开售采用量、灵巧操作模型基准与长程任务串联能力（乔天杰公开口径：下一阶段竞争是把单点技能串起来）。启发：模型稀缺本质是infra稀缺——硬件与数据先行的公司，才有模型层的话语权。

尾声：确定与不确定

这期节目最确定的信息，是灵巧手行业竞争坐标系的位移：两年前大家比自由度和灵巧度，今天行业头部在比谁能把一只「够用」的手造得稳定、便宜、可复制——乔天杰用七金和出货量证明了这条路线的当期回报。同样确定的是分工的成形：本体（智元们）—大脑—灵巧手（临界点、Sharpa、帕西尼们）各就各位，这与具身季报的判断完全咬合。不确定的部分也要说清楚：其一，「手是耗材、一到两年寿命」是厂商视角的目标值，尚无第三方验证；其二，节目与公开报道在出货量口径上存在差异（两万台vs灵巧手1.5万台），且量产数量不等于终端销量与利润（中国经营报亦作此提醒）；其三，2027部署态元年的判断建立在「中低自由度先落地、高端手可靠性追上来」的假设上，工业场景停线风险（乔天杰自己承认的「灾难性」）仍是最大的不确定项；其四，「具身智能时代的宁德时代」要成立，前提是灵巧手真的成为像动力电池那样的全行业标配部件——这个前提，恰恰是本期标题那个问题的另一个问法。

ASR校正表

本场转写为中文访谈，识别质量整体良好，但存在系统性专名错误。按技能规范，结合上下文与公开来源（新华网、新京报、甲子光年、至顶网、中国经营报、美通社、财经网、证券时报、晚点Auto等）校正如下；修正版附录仅机械应用「确认」级校正，「疑似」项保留原文：

以下疑似转写错误保留原文未改（见修正版附录）：「小职员」（疑为「小智元」，上下文为提问灵巧手中的小智元）；「炼金石」（3处，疑为「试金石」）；「技术莫高／莫高上限」（疑为「拔高」）；「易购的数据采集」（疑为「人因／ergo」）；「单克来称重」（疑为「按克来称重」）；「J Space」（疑为某类场景的英文说法，未能确认）；「记录线」（疑为「走线」）；「打核」（疑为「打合」，汽车行业对齐会议用语）；「不厌醇」（疑为「不厌其烦」类表述）；「终端的手」（疑为「中端的手」）；「把这领域给学生学穿」（疑为「把这个领域学穿」）；「推一」（[480s]段句首残词，疑为口误）；「搞特灵巧手」（疑为「搞着灵巧手」）；「灵巧手样赛」（疑为「专项赛」）。

转写原文（修正版）

以下为本期节目转写稿全文（25段时间戳，覆盖0s–2928s，音频时长2928秒），由脚本自原始ASR文件按上文《ASR校正表》的已确认项机械替换生成；[起-止]时间戳保留原样，表中列出的疑似转写错误（小职员、炼金石、莫高、易购、单克、J Space、记录线、打核、不厌醇、终端的手等）保持原文，未经人工逐句校对。原始文件：SoundAnalyze/transcripts/灵巧手落地，比人形更早？【晚点LatePost】.txt。

[0s - 120s] 我们甚至会觉得灵巧手的落地可能会比人形机器人落地还要来的更早一些。一旦行业遇冷了，你没有那么好拿到钱了，那你就得有持续的造血能力来去养活整个团队。你觉得这行业缺乏的量产的氛围吗？比赛它就是一个很好的一个炼金石，你每家都说自己最好，算法你每家都说自己是第一，那大家就在一个场景里面非常公平的你去比一比。我其实有一个非常强建议，就是建议大家同一支队伍，你参加八个不同比赛啊，能够用一款手来去完成，希望能够成为具身智能时代的宁德时代。如果你长期关注具身发展，你一定知道灵巧手是其中一个特殊的存在，它天然离落地更近，价值天花板也更高。今天做客晚点播客的主角是临界点CEO乔天杰，这是一家成立不到九个月的公司，它在二零二六年一月脱胎自智元的中央研发部，成为了中国具身硬件生态当中最年轻的独角兽企业。在刚刚过去的机器人运动会中，临界点获得了七枚金牌，随后在年度累计出货中突破了两万台，霸榜了中国灵巧手行业，也让外界对临界点这个新势力充满了好奇。非常欢迎乔天杰，大家好，我是临界点CEO乔天杰。你们是一月份成立的，然后五月份的时候你们就成为了一个独角兽级别的存在。我不知道这个其实在灵巧手或者在智元孵化的这些公司来说，其实也算是非常快的一个水平了，对吧？当时在想要孵化的时候，有想到说其实公司的成长速度会以这么快的速度去递升吗？坦白说，确实是这个没有想到的。我觉得就是说，呃，这个融资过程我们还是尽量看淡一些，因为它其实只是个结果。我们最聚焦的还是希望能够把团队给搭建好，然后把产品给做好。所以独角兽背后是什么？你们从十个人可能到现在我了解应该是一百一百多号人，对对，这其中经历哪些是你印象比较深刻的成长吗？嗯，我觉得就是其实。

[120s - 240s] 呃，怎么说呢？就是这个其实是一个综合性的一个结果啊。就比如说，就是投资人的视角去看的话，就会他会看首先你的团队是吧？就是你的团队它这个是不是一个这个足够全面的，然后没有太多短板的这样一个有潜力的团队啊。然后第二的话呢，就是产品研发层面是吧？就是你能不能做出有竞争力的产品。然后第三呢，就是商业化这块儿啊，就是你商业化的进程什么样的？就是你不能只是光做一些虚无缥缈的预研，然后还是需要去有一些商业化落地啊。然后以及你的除了硬件产品之外啊，你模型算法这块有没有一些相关的一些工作等等啊？就是它是一个非常综合性的一个判断。坦白说，就是我们把临界点这家公司啊，或者说灵巧手这个业务啊，从这个智元拆出去这个决策其实是非常快的啊，因为这个逻辑其实是非常顺的。灵巧手啊，作为人形机器人毫无疑问最复杂的一个部件，它的技术的挑战绝对是足够高的。对，所以就是你一定要去注入更多的资源。比较好的一个方式就是把它去做一个独立拆分，你就可以融更多钱，然后就可以用于团队的扩张，有一些新的期权之类的，可以吸引更优秀人才去加入。就是你独立拆出来之后啊，你的这个灵巧手也可以卖给这个智元之外的公司。那这样的话，就是整个这个产业就可以去分摊啊，我们总体的研发成本。对，所以这块儿其实我觉得从各维度来说啊，其实拆分都是一件非常自然的事情。对，所以我们当时就很快其实就做这个决策。我知道，其实你在成立这家公司之前，在智元内部其实就已经做了一段时间灵巧手的开发。对对对。所以这个前期的这个铺垫可以再给我们介绍一下吗？对，其实嗯，智元做灵巧手其实做的还是比较早，最早其实在二四年初吧，那会儿其实就已经开始做了。最早的时候其实是以研究院的形式啊，在开始在内部孵化的。其实人也非常少啊，当时二四年那会儿的时候，我记得可能就几个人，然后就在研究院搞特灵巧手啊。然后二五年那会儿呢，应该是这个我们第一次希望把灵巧手这个东西从预研转成这个落地。随着人形机器人这产业的发展啊，我们会觉得就是说灵巧。

[240s - 360s] 手首先越来越重要，然后第二呢，人形机器人肯定我们也都是需要有灵巧手的嘛，所以我们的人形机器人既然已经量产，然后对外去配套落地，去场景去落地了，那么灵巧手肯定也要去把它给做量产，是吧？所以二五年我们当时啊，就从可能原来几个人啊，扩张到十个人左右的一个团队规模，当然其实也是非常小的一个团队啊，也翻了好几倍了。呃，对对对，然后当时这个团队其实也是挺不容易的，因为手这个东西就是确实做的过程中，比我们想象的确实要难很多。对，最早的时候，我记得这个二四年那会儿的时候，我们那会儿还是通用业务部的时候，当时我们可能就看这个市面上六自由度手就觉得哎很简单，然后想几个人想自己先做一下，但事实上真正自己做了之后，发现哎你这个手做出来是OK的，但是你真正想把它做可靠、做稳定，其实还是非常难的，就是你做出来之后，它其实是非常容易坏的。对，所以二五年呢，其实我们就一路上其实是踩了很多的坑啊，然后也是第一次我们把这个十个主动自由度以上的灵巧手从零到一做到了量产，然后团队本身其实在这过程中也积累了很多经验，也某种程度上算是证明了自己，所以啊，也为未来的这样一个孵化和拆分啊，打下了一个比较好的基础。那脱离完之后，我们和智元是一个什么样的关系？这个可以再跟我们多讲一下吗？嗯，OK，对，就是一方面的话，就是确实智元内部的话，就是它的灵巧手业务就都不会做了啊，所以的话，这个呃智元的很多灵巧手啊，都是由我们这边来去提供的啊，呃，所以就是智元肯定是我们一个非常重要的一个大客户，对，但是另外一方面来说，就是我们既然从智元的体系内脱离出来之后啊，就是我们的独立性肯定也是会越来越去加强的。对，那我们脱离出出去之后啊，我们其实也是希望能够把我们的手啊，除了卖给智元之外，是吧，也能够去卖给一些外部的客户。你们做了哪些努力吗？我觉得就是几个方面都有吧，就是第一方面呢，就是本身因为我们灵巧手的这个产品的这口碑啊，其实在这过程中其实也是不断被论证的啊，因为就是一个比较好的点在于，就是我们的手是吧，跟着智元的这个本体往外。

[360s - 480s] 出了之后啊，其实，呃，这个灵巧手在场景中的很多问题啊，其实都是第一时间能够被发现，然后被反馈的。就跟这个手在场景中真人干活，其实跟在这个实验室里面，就可能就偶尔的用几下，其实是完全不一样的。它需要面临的一些考核是吧？其实远比啊这个在实验室里面要严峻的多。所以的话呢，就是也是因为随着智元的本体啊往场景中落了之后啊，其实这个我们自己本身的产品的竞争力啊，产品的可靠性、一致性等等，在这过程中其实也是不断被打磨的。对，所以就是这个产品力，其实在这过程中被证明了。那么这个你产品力被证明了之后是吧？而且这个本身产品的这个性价比其实也是非常高的啊。那所以的话呢，客户自然而然的会愿意去接受你的灵巧手。然后再加上呢，就是随着这个临界点对外的一些声量啊，不断的在这过程中增长是吧？越来越多人知道我们公司，知道我们的产品，那其实这个也会有不断的客户愿意去尝试去用啊。用完之后他会觉得，哎，这个灵巧手确实还挺不错的啊，他就会愿意逐步的就切到这儿。对啊，哎，你有感受就是当你独立以后，找你的人会变多吗？会有，会有。因为其实我理解你刚才说的，其实智元是我们的天使投资人，也是我们的天使客户。其实可能如果我们满足了智元的一些要求，其实也能更好的满足于外部客户的要求。对，是的，因为我觉得就是，呃，灵巧手这个东西就是，呃，它很重要一点是它的很多定义其实是需要来源于这个本体来去给你一些输入的。对，所以就是我觉得，尤其是在这公司刚开始的阶段是吧？就是跟智元之间有一个比较紧密的一个关系，其实非常好的。就是说它给我们带来的其实不仅仅只是一些订单啊，它更多的其实还会给我们一些很多灵巧手啊定义的一些需求的输入，它会告诉我们我们的手该做成什么样。这个其实在我们最开始这个阶段其实是非常重要的。嗯，对，这里面有什么案例吗？这块的案例其实还是挺多的，就比如说呃，关于手的构型该做成什么样，推一。

[480s - 600s] 协议，然后包括啊，你的这个你的功率啊等等啊，就这些其实都是需要去跟本体之间啊，需要去紧密的去讨论的。对，所以就是它无论是软件层面还是硬件层面，其实都是需要啊，就是本体给了很多输入的。所以我理解有相当一部分的客户其实是第一次使用灵巧手。对，会有会有一部分对，因为灵巧手这个产业它就是一个比较新的产业，很多包括很多具身客户早些年也都是用夹爪为主，然后只是说现在啊灵巧手随着这个硬件的稳定，数据相关有一些突破之后啊，越来越多的玩家开始从夹爪切到灵巧手啊，所以就有很多客户会有一个从零到一的这样一个过程。没有用过灵巧手客户最容易犯的一个问题，就会觉得这个他们可能通常会以夹爪的这个标准来去要求灵巧手啊，他又希望它的可靠性一致性啊能够像夹爪那么好。我们也非常愿意接受他们的一些批评，作为我们的一些牵引目标啊。当他们使用了其他家的一些灵巧手之后，然后会有一些对比之后，他们就会有这行业会有一定的认知。用完我们灵巧手之后，会觉得整体的这个产品的这个功能性能可靠性稳定性性价比啊都是非常高的。因为其实我们跟很多人聊临界点的时候，大家都会提到临界点的一个标签就是量产。对，然后说到临界点，这家公司量产很快。说到乔天杰这个人的量产能力很强。其实我们在呃可能二零二六年呃Q一的时候就已经成为了这个行业里面量产第一的这么一家灵巧手公司。对，所以其实为什么量产在我们这里的权重是会相对比较高的？我们怎么理解这个事儿？量产对于我们来说意味着什么？对，我觉得量产意味着两个事儿。第一个就是本身就是工程落地能力，你需要去把一个原型样机快速的去把它工程化，能够做到非常好的这个稳定性和一致性，是吧？第二块呢就是你的商业化。我们为什么想要把这个量产去做好？就是因为本质上我们是希望能够推动具身产业尽快走向商业化的这样一个公司。对，所以我们会跟一些科学家创业会。

[600s - 720s] 不太一样。科学家创业的话，maybe他会比较聚焦于去做一些技术莫高的事情啊。但是技术莫高的事情，它通常会比较遥远啊，所以它的商业化过程会很长很长。对，但是呢，我们其实是希望沿途下蛋，就是我们希望能够快速的去把一些事儿啊做成商业化，然后呢，团队再去把它这个基于落地场景的一些问题啊，逐步的去优化我们的产品，把它再去把它上线越做越高。就像早些年是吧，自动驾驶啊，其实也有这个从L二走向L四的，然后也有直接一上来就做L四的。对，那我们可能就是偏向于那种先做L二，先把这个呃自动驾驶先做到量产工程化，先做稳定，然后再逐步的去把这个能力去逐步的提高。无论是简单产品还是复杂产品，其实目前啊，就是把它做到稳定可靠，其实都是非常难的事情。即使是现在低自由度的手啊，坦白说，现在能用半年以上的产品也非常非常少。嗯，对，其实量产对于这个行业本身也非常的重要。对，因为之前有个投资人说，其实灵巧手目前最缺的就是量产。是的，是的。嗯，你对我们的可靠性未来会有一个预估吗？对，就首先呢，我们认为灵巧手这个东西，它即使到终局哈，我们认为它可能也会像汽车轮胎一样，它可能会是一个耗材，就它没有办法说我一个灵巧手做出来之后啊，就是我可能用个五到十年，它完全不坏。这里边确实是有一些物理的限制因素。我们觉得这个手至少你好歹让客户能够这个买到之后，同时呃至少可以用个一到两年以上，相对来说没有什么太大的问题。本质上你要去做落地的话，它最终还是去计算一个呃投入产出比，计算你的性价比。如果你的寿命短的话，那你能不能在那么短时间之内让客户买到之后有回报啊？这个事儿是需要我们提前去替客户去考虑一步的事情。嗯，哎，所以成本就变得很重要啊。对，是的，是的，是的，成本我们说是设计出来的，就是你不能呃一味的就是说，哎，我量大之后它成本一定会降，这句话没有错，但它也有一定的。

[720s - 840s] 边际效应，所以的话就是也要从设计的角度，从最开始啊，你就要去思考，包括这个机械上你的结构的设计能不能更有利于生产。本质上，你如果有利于生产之后，其实你的成本就可以下去。对，等等啊，就是这些其实都是要考虑在前面的。这样有个说法就是，其实成本部分也是被算法决定的。如果算法真的很强的话，其实我就可以用便宜的东西。算法它可以替你的硬件做一定的兜底，但是它也是有约束的。如果你的硬件很差，然后去算法去替你做大的兜底的话，其实这对于你的算法的研发的投入要求，其实就会提出更大的挑战。它本质上这也是一个成本的投入。嗯，哎，你会担心灵巧手某一天会成为像夹爪一样的产品吗？因为其实现在很多本体公司都自己在做夹爪，对吧？那如果未来比如说大规模的降本，然后整个产业链变得更成熟了，那是不是每一家的本体公司它也可以自己做一个灵巧手？嗯，我觉得还是很不一样的。作为一个又做过机器人本体又做过灵巧手的一个人来看的话，我觉得甚至做好一个灵巧手啊，比做好一个机器人还要更难。因为任何一个部件运动的部件越多，一个精密的部件你要把它做的越小啊，其实你的设计就会更极限，然后它面临挑战就一定也是越多的。从这个意义上来讲，对吧？夹爪其实你很简单，就是做一个开合。那么你灵巧手一个手里面可能就有十几到二十几个自由度啊，有十几到二十几个电机关节模组，对吧？那其实这里面需要克服的工程挑战啊，远比大家想象的要多得多得多。所以其实这块就不是说你随便凑个几个人、十几个人、二十几个人就能够去把这个东西做好的啊。这一方面其实这个里面需要解决的工程问题里面know how还是非常非常多的。然后这块其实是一个长坡厚雪的一个积累啊。然后同时呢，我们经常说这个灵巧手这东西，现在马斯克都搞不定嘛？那其实也足以托满了他的本体。对对对对对，足以说明了这个灵巧手本身的技术难度。我觉得呃，这不太会像夹爪那样，就是变成一个大家随便都可以做出来一个东西。对它这里面的门槛还是很非。

[840s - 960s] 非常高的，嗯，对，所以其实我们最早也聊了，就是它为什么应该成为一个独立的公司，对，因为它确实就是一个比较复杂的事情，对对，它是一个非常复杂的一个东西，对，但其实里面复杂也分不同的维度，可能类似于目前大家讨论比较多的直驱和绳驱是比较复杂的，那现在可能大规模出货的又是低自由度的一些手，你怎么看这两个之间的关系？其实现在中低自由度的手其实也还没有做那么的稳定可靠，像我前面说，就是现在中低自由度手其实呃也很少有手能够做到半年以上的这样一个寿命，对，所以这块儿其实高自由度手当然肯定是更难的，对，但是中低自由度的手其实这里面你用到场景中之后，其实也会碰到很多各种各样的问题，然后需要去解决，所以这块儿就是回到我们的这样一个整体的产品布局的一个呃策略，就是说我们其实中低端的和高端的灵巧手其实都会去做，对，因为中低端的手啊，它天然的就是它在现阶段它的成本各方面啊可靠性啊，其实可以做的更好，那么它距离场景的落地会更近一些，那么我们就可以把中低端的手做出来之后，是吧？到场景中真正的就开始提前用起来，很多问题你你只有在场景中真正用起来之后啊，其实你才能够啊发现识别，然后反补到你的研发过程，你如果只是在实验室啊就简单的轻量的去使用的话，其实很多问题你是永远很难发现的。高端这条线呢，其实我们也会去做，我们呃面向中局面向竞争力，那无论怎么样，我们肯定也要去把这个给做好的，对，所以我们也有非常大的一部分的人投在这个高端产品的这个研发过程中。你高端是指什么？是指绳驱还是直驱？我们讲的高端就是可能二十个主动自由度往上灵巧手，当然就是直驱和绳驱这两个技术路线在我们内部其实都有在做的，当然我们自己的话其实会更侧重于直驱这条技术路线，绳驱这条技术路线呢在内部可能是会更偏预研一些，因为这块儿其实嗯经常也会有投资人问哈，就是直驱和绳驱你怎么看？最直

[960s - 1080s] 接的其实是因为直驱对控制更友好，对，因为它的每一个这个关节是吧，都是一个独立的电机去直接去控制啊，所以就是它 sim to real 的 gap 天然的会比绳驱会更小。第二呢，直驱的这个记录线它直接可以装到臂上啊，绳驱通常情况下你要做臂手一体的方案，如果有客户需要去更换末端的话啊，其实是比较困难的，所以你需要深度的去绑定一个客户啊，来去跟他从机器人当时开始设计的过程中就开始需要绑定着一起来去做了。那这样的话，其实你是很难去找到一些合适的客户来去做这样的事儿的。所以其实这个市场上目前坦白说也是直驱的手会卖的更好一些。确实，现在投资人对直驱关注非常高，也很肯给钱。对，我们也马上准备发一个直驱的手了。我们对直驱的打法会有什么不同？其实坦白说，从功能性能可能就跟目前市面上比较主流的几款直驱的手啊，其实如果只从纸面参数上来说的话，其实未必会有很大的差距。但是呢，我觉得有几个点，第一的话呢，我们的手出来之后啊，就整体的这个稳定性可靠性啊，这个应该是我们会有信心会做的会更好一些的。第二呢，我们确实是一个软硬一体的这个团队，在这过程中啊，我们算法其实反过来给我们的硬件设计提供了一些比较好的一些反馈的，就比如说要去做一些整手的一些软包，对于很多时候的抓握的这个稳定性啊，对于一些操作稳定性的这个帮助其实是非常大的。还有包括做一些指甲的设计啊，就是这个很多时候其实人的很多操作其实是非常依靠指甲来去完成的。这种高自由度手其实很多时候都是呃一些各方面参数的一些权衡。你如果要让速度更快，它的负载就一定会下去一些。如果呃希望尺寸如果做的更小，它的这个负载啊、速度各方面肯定也会有些牺牲。我们是一家软硬一体的公司，所以我们算法可以去给出一些牵引。第三点的话呢，就是我们的手啊和本体的这个呃适配性会更好。现在有些高自由

[1080s - 1200s] 手，它能够接受的这个电压范围是很窄的，所以你插到本体上之后，其实，呃，很多时候它需要把这个手和本体两套控制。对于你最后的去端到端去训一个模型来说，其实是非常不友好的。因为，呃，我们从最开始这个项目立项的时候，就跟本体一起去深度的去打核啊，所以它跟本体的这个兼容性是非常好的。比如说对于智元机器人的话，协议层我们其实都已经打通好的。如果是对于其他家呢，可能机械上我们做过转接法兰，然后协议的话呢，就是基于S D K去做一些轻量的开发，其实就可以适配了。模型上我们会做哪些尝试吗？我们会更聚焦于灵巧操作本身相关的一些大脑的开发，就是灵巧操作大脑跟本体的大脑还是有非常多的不一样的。对，就比如说像智元经常会说三智一体啊，就是这个基于一个本体是吧？我们会有三种不同的智能，就比如说像运动智能啊、作业智能啊和这个这个交互智能。对于临界点来说，其实我们就不会太关心运动智能和交互智能了，就是我们只会聚焦于操作智能、作业智能本身，我们甚至都不太会关注基于夹爪的作业智能啊，我们只会聚焦于灵巧手和灵巧操作相关的智能。哎，但是你们夹爪出货量很高。呃，对夹夹爪出货量确实是不少，但是夹爪基于夹爪的这大脑的开发，其实我们不会去做。对我们更多的就是只是说，因为就是现在啊，很多具身用户啊，他们的落地还是会这个基于夹爪会去做一些开发和落地，所以的话呢，就是我们这个不同的末端啊，其实我们都会去这个做一些。我觉得从这个整个大脑的角度来去思考的话，其实我们也是会有一个端到端的模型的，对。但是呢，我们这端到端的模型可能就只是聚焦于臂和手本身。如果是整个机器人公司的话，它可能会有全身的这样一个端到端的模型。嗯，我知道你们做了一个DUET的这么一个模型的架构，就是这个的话，其实我们本质上就是把这个整体的这个作业智能哈分成了两层，对，一层呢就是我们的这个臂到手的这样一个运动的规划，第二层呢就是这个基于触。

[1200s - 1320s] 觉闭环的这样一个掌内的这样一个调整，对，就是我们认为就是触觉其实这个模态其实在目前的这个作为智能里面确实还是至关重要的，它是无法脱离的。对，所以啊这个我们需要去有这样一个基于触觉的这样一个内闭环啊，同时呢我们的灵巧手手内啊其实也会有一个小的算力来去支撑啊这样一个触觉的这个模型的小闭环。嗯嗯，它是不是有点像呃可能本体我们经常讲的大小脑的关系？呃对，会有一些相近，对对对对。事实上我们看到目前的市面上关于灵巧手的模型确实是非常少，呃为什么会出现这样的情况？我觉得这块儿核心的一个原因是因为之前其实灵巧手灵灵巧手的本体还没有那么稳定好用，首先它的硬件非常的不稳定，就是很多灵巧手就是在呃这个实验室里面一用就坏，同时呢它价格非常的高，像之前Shadow Hand基本上都是一百万以上的一台，可能而且你们多少钱？对我们可能就是不同的手价格不一样哈，现在目前主流的可能就在一到两万左右，对还是性价比是比较高的。同时呢就是之前的很多手的自由度其实还是偏低的，它能够执行的这个任务其实也是偏少的。那所以之前的话主要还是硬件本体本身的一些限制制约了灵巧操作模型算法相关的一些发展。对，当然现在就是随着灵巧手本身的硬件越做越好，越做越稳定是吧？会看到啊越来越多学者其实再往这块转啊，然后同时呢灵巧手数据之前也非常缺，那么现在呢一方面因为现在手啊很多的这个构型做的跟人手越来越像，互联网视频的很多人手数据其实直接可以拿来去做一些预训练的一些样本。同时呢现在这种无本体的这种数据采集方式，包括手套的这种易购的这种数据采集方式其实也越来越火，随着数据量越来越多，灵巧操作这块模型算法也会很快会有一个从量变到质变的这样一个突破。所以其实它本质上还是infra的问题。对，是的，我们自己会做哪些尝试吗？我们。

[1320s - 1440s] 会希望能够去做一些相对有门槛一些的工作，就比如说我们现在有在做自己的手套啊，然后我们的手套的话也会在十月份啊正式的对外去发布，并且开售。它是基于一个触觉手套作为一个基础，我们希望能够把这个触觉信息能够比较好的能够捕捉下来。基于这个触觉手套基础上，基于这个E M F的做了一些磁定位的这样一些开发，它一方面可以有触觉模态信息，也有每个关节角，还有包括腕部位姿啊等等的一些信息的一些输入。我们有一个判断标准嘛，就是什么样的东西我们会选择自研。触觉手套其实也是一个比较新兴的一个东西，其实之前其实也没有特别成熟稳定的这样一个产品，它的技术路径现在也没有那么的收敛。对，那么对于这样的一些东西呢，其实我们是愿意去投一些精力和人去做一些相应的开发的。比如说像灵巧手里面的这个微型的这个关节模组啊，关节模组其实是它最核心的这个动力源，以及这过往其实很多工业其实都是做大关节为主，随着这关节尺寸变小之后，它的工艺的难度啊，它的设计挑战其实都会指数性的上升啊。我们就决定从一开始啊就决定去全栈自研的去开发。那其实灵巧手本身是一个单独的一个叙事，它可能会有不同的场景落地的方式，它可能有不同的脑或者不同的数据。你觉得现在灵巧手它离一个完整的闭环有多远？我其实一直以来有一个观点，就我们甚至会觉得灵巧手的落地可能会比这个人形机器人落地还要来的更早一些。更早一些，因为这一块就是因为首先就是臂加上机械臂加上灵巧手其实就是一个能干活的一个最好系统，它就是一个完整的这个独立可售卖的解决方案，因为它天生的整体结构也会更简单啊，所以在一些J Space的一些场景中，其实它就可以发挥很大的作用。你会看到，比如说像现在一些物流分拣啊等等的很多场景，其实目前看其实也不太需要你去动来动去，因为它只有机械臂和灵巧手，所以的话它显然会比这。

[1440s - 1560s] 整个人形机器人的本体肯定是要更便宜的。嗯，对，这个很有意思，就是因为可能以后本体也都得标配手，所以其实手是必须的，而本体反而不是。对，是就是也是要去分场景看的。当然，就是你有一个可移动的本体之后啊，就是它一定就是可扩展的场景肯定是会更多的，对，它能力上限一定也是更高的。所以其实你刚才说灵巧手的落地会比本体更早，但其实本体现在落地好像看起来也快了。对对对。所以灵巧手大概什么时候能落地？对我们经常说哈，就就是我们的一个观点是，就是二零二七年啊，我们认为是这个灵巧操作部署态的元年。对，因为智元邓总在呃二六年，今年上半年的时候，其实提出了一个观点，就是说这个呃整个具身智能产业分为X Y Z曲线，然后Y曲线就是我们部署态的这样一个成长期啊。那么二六年其实就是这个整个具身智能产业的部署态的元年。那么灵巧操作这块呢，因为灵巧手整体的这个硬件成熟度肯定比夹爪啊，肯定是要更慢一些的啊。但是呢，随着这两年产业的发展，我们会看到灵巧手硬件本体其实成熟的也是非常快的。那么所以的话呢，我们认为其实从呃今年开始，其实我们就已经在做一些灵巧操作部署态的一些尝试了。会有什么样的场景？我们会先从比如说像工业和商业的这个部署态开始做起。商业场景呢，像酒店的一些叠衣服啊、叠纸盒呀，或者物流分拣啊等等，其实这些场景其实也都是这个灵巧手挺适合切入的一些场景。比如说呃我们其实呃在六月份的ICRA上，其实就对外发布了我们那个折气球狗的demo啊。当时其实在ICRA上其实也是呃引起了比较好的反响。后续呢，我们其实把这个气球狗demo就是其实也是这个进一步的去优化，然后往落地部署这块去演进。小朋友是非常喜欢气球狗的，对，所以呢，就是我们啊其实就在这个长隆乐园那边布了几台机器人，然后它就可以这个每天。

[1560s - 1680s] 去给小朋友去折气球狗，然后递给小朋友，小朋友其实还是非常非常欢迎的。从工业场景上来看啊，就比如说像打螺丝呀、插端子呀，涉及到一些灵巧操作的一些任务啊，其实我们会认为，呃，灵巧手其实就已经可以开始干了。因为灵巧手本身它的一个优势就是它可以去天然的可以去泛化去操作各种工具嘛。你比如说原来在工厂打螺丝可能就需要去定制一台非标自动化的螺丝机，那你现在的话呢，可能就是一个臂夹手啊，然后你就可以呃非常简单的就可以操作这个螺丝枪来去打螺丝。然后同时你打完螺丝之后，哎，你把这个螺丝枪放好之后，你就可以去干下一个，比如说插端子或者上下料等等的一些工作。就是对于这种串行的这样一些工作，其实臂夹手其实是有非常大的一个优势的。我们在自己的这个代工厂在做灵巧手造灵巧手相关的一些开发工作，这个其实坦白说会比商业的落地会更难一些。在工业场景呢，你一旦这个你比如说你打螺丝没打进去，然后卡在那儿了，那其实对于整个产线啊的停线来说，其实是灾难性的。它对于啊无论是本体的稳定性的要求，还是对于模型算法的这个鲁棒性的要求啊，其实都是要更高的。所以在这块儿呢，其实我们也是在不断的去努力推进。那么为什么会选择在我们自己的代工厂啊去做这样一个工业的落地的第一步的尝试呢？是因为我们自己的代工厂的话，其实坦白说对于这块相对来说会更宽容一些。所以呢，我们会先从自己的代工厂啊，会先啊选择一些工位啊，我们的灵巧手的通用性的能力能够发挥出来。对我理解，这是这两个demo其实是你们在两个分别的部署态当中走的第一步。是我们总体上会认为，就是它一定是从简单场景简单任务迈向简单场景复杂任务，最后再到复杂场景复杂任务。大家都非常好奇我们在运动会上的表现，因为这其实是整个灵巧手行业第一次有这样大规模的比赛，一共八个。

[1680s - 1800s] 项目我们拿了七个金牌，作为一个刚成立可能那个时候七个月的公司，为什么呢？能够做到这么令人刮目相看的成绩？对对，是的，是的，就是我们其实当时参加这比赛就是奔着八枚金牌去的，就是奔着包揽去的。我觉得是几个方面吧。第一方面呢，就是灵巧手比赛嘛，那你肯定得有一个非常好的灵巧手本身的硬件本体。是我们其实呃八项比赛都是用的一款量产灵巧手来去参加的，也基本上没有做任何的改造，而且是你们的第一款量产手。对对对对，是的，是的。事实上，就是因为比赛这个东西，它就只有一次机会。假设如果在赛场上你碰到了，一旦的硬件发生一些不稳定的一些问题，那你这个比赛就就就直接就GG了。也会有些队伍就是他们拿了一些更高自由度灵巧手，然后在比赛上出现各种状况，他可能由于发热不动了，或者这个手忽然卡死了，或者直接就坏掉了。这个其实在当时赛场上我们是发生了好多起的，看到了好多起的。对，所以这些队伍其实就很遗憾，就是他们可能算法能力也非常的优秀，这个也是为这比赛做了充分准备，但是由于硬件故障本身，他就没有成绩了。他们应该提前换你们的手。对，然后我们那么多比赛的高强度的参加的情况下，其实完全没有出现任何一起因为手硬件本身的故障导致我们没有成绩的这样的情况发生。第二点呢，就是这个呃，我们算法团队啊，确实能力也非常强。对，就是因为我们其实八个比赛中也有好多个比赛是自主去完成。比赛其实赛场也是千变万化，我们甚至在比赛前几天在规则还在做一些细微的一些调整啊。这个对于我们算法团队的开发来说，其实挑战是很大的啊。就是因为每次规则一变啊，其实对于算法来说，其实都要去做一些相应的一些适配。那所以其实七枚金牌是不及预期的吗？我觉得也是算是预期之中的，因为我们虽然定了要拿八块金牌这个目标，但是大家也都知道赛场上肯定是会有一些不确定性的因素出现的。对，所以的话呢，我觉得就是六到八枚之间都是一个预期之中的一个结果。对，团队是怎么看待？

[1800s - 1920s] 这个目标这个事儿啊，他们会觉得难度比较大吗？我觉得还好，对，因为我觉得我们团队都是一些打过非常多硬仗团队。今天大家聊这个灵巧手的时候，都会说这个行业目前缺少一个benchmark。你觉得这种运动会会成为其中一个比较好的benchmark的形式吗？我觉得就是比赛，它就是一个很好的一个炼金石。你每家都说自己最好是吧？你算法，你每家都说自己是第一，那你就大家就在一个场景里面非常公平的，你去比一比你的硬件、你的算法到底在这赛场上啊，通过这个炼金石能不能这个验证出来，对吧？对，所以我觉得呃比赛其实相比于打榜啊，其实反而会更有价值一些，因为很多榜单其实你本质上就是我反复的去打，我今天没打过，我明天后天甚至针对这个榜单我不断的去做一些优化，这个肯定是能够提升的。但是比赛的话，就是大家很公平的，就跟奥运会一样是吧？大家就一起比，那其实是一个很好的一个参考，人类的benchmark。我觉得这次运动会的这个八个赛项设计的还是挺全面的。我觉得它对于灵巧手的考察其实也是相对来说是全方面的。举几个例子哈，比如说有一个叫钉钉固定的项目，它需要拿起一个锤子去砸这个钉子。那其实这个项目就考察的是灵巧手的这个负载能力。比如说像镊子夹豆这个项目，用这个镊子看谁这个夹黄豆越多越好，你要去夹这个豆子这么小的东西是吧？对于你的精度啊，对你的速度啊，各方面其实也是有要求的。所以就是在整个过程中，其实像我们灵巧手常见几个指标啊，负载啊、速度啊、精度，还有包括在比赛过程中，你肯定需要有好的稳定性、可靠性、一致性。嗯，对，所以它其实有点像我们接下来像二七年或者今年年底开始去做落地的时候的一种预科。对，对，是的，只是说这块儿跟你真正落地比啊，它的差别是什么？就是第一的话就是比赛其实你就比一次，但是你真正如果要落地的话，就是你要去重复去做，你就要去考虑节拍、可靠性等等的一些内容。对，然后第二的话呢，就是这个。

[1920s - 2040s] 呃，像前面说的，比赛的话，其实，呃，很多队伍他用的设备都是非常贵的啊。就是我们有看到，就是可能有些队伍参赛，他一整套这个本体加上手下来，可能就要一两百万以上啊。那你如果落地，你要这么搞的话，那肯定是不现实的。对，所以你需要去考虑一些怎么样去把成本给降下去的这样一些考量啊，等等。对，这可能是这个从比赛走向落地比较大的一些差异。运动会离一个好的Benchmark还有多远呢？因为本身其实我们说灵巧手样赛，其实它本身考察的是手的这个通用性。为啥它不是夹爪的比赛？就是因为我们希望能够通过这个比赛，把灵巧手的这个通用性、操作各种工具的这种泛化性，能够充分的考察出来。那如果你不同比赛你还用不同的手啊，甚至你还要去对手去做一些定制改装的话，那其实本质上它就跟一个定制的一个末端的这个执行器其实就没有什么区别了。比如说像明年哈，主办方如果去组织这个比赛的话，我其实有一个非常强建议，就是大家同一支队伍你参加八个不同比赛啊，能够用一款手来去完成。其实在准备这个比赛的时候，我们当时就想着，就是希望能够把这个比赛和我们本来预期要开发的一些主线任务能够尽可能的合并，不要把它当成一个单独的一个事儿去投非常多人去搞。你刚刚说，其实同一个队伍可以选八个不同的手去打八个不同的项目，那从预赛到决赛，它中途也是可以换不同的手去做吗？因为我们预赛成绩比较好啊，八个比赛就拿了六个第一，然后剩下两个比赛是拿两个第二，所以的话呢，也有其他队伍会观察到，因为我们的这个手啊，就是参赛成绩特别好嘛，到了决赛之后，他们就也换到了我们的手，最后，哎，确实还是这个比赛成绩还是有了突飞猛进啊。当时他们就在那个比赛中拿下铜牌。所以确实也起到了带货的作用。对对对，是的，就是其实在比完之后，其实，呃，我觉得一方面就是团队本身确实很好的证明了自己，对，确实也是越来越多的这个外部的公司、高校啊，这个研究所知道了这个我们手的这样一个情况。

[2040s - 2160s] 然后也主动联系我们啊，希望能够买更多我们的手。这次我们比如说预赛或者决赛，大概有多少人会用我们的手？就是我们会发现，从预赛到决赛，以及到最后的前三，其实这个比例是越来越高的。我记得当时好像测算过，就是在预赛的话，可能呃也就差不多百分之二三十，然后到决赛的话，应该是有百分之四五十以上的这样一个比重。因为我觉得，如果放在两个月前，然后在比赛之前，你问大家谁的手会胜出，可能很多人都会猜一些特别高端的、很贵的手。对，是的。关于这个比赛，其实当时在备赛过程中，其实我们也是测试过不同的手的。对，然后最后我们会发现呢，比如说像高端手，现在它的可靠性、一致性肯定没有中低端那么好，导致它用了一段时间之后，它会发生一些这个漂移。你今天啊训练好的这个策略policy到两三天后可能就不work了。那对于算法来说，其实是灾难性的，而且它可能就用着用着就会坏啊，用着用你就过热啊。那这些其实都是在比赛上很难被接受的。我们自己算法团队其实，在前期备战的时候也试过一些友商的手啊，友商的一些高自由度的手，用完之后感觉其实也没有那么好用。对，所以后面就我们就全部就切换到了自己的终端的手了。之前是想到说拿那些高端手去打比赛吗？还是对，当时是有想过的，就是因为在前期备战的时候，你这过程备战过程肯定是有个过程的嘛，就是你最开始你要做第一件事情就是你要选用什么样的币，用什么样的手，你的策略大概是什么样的，就是在最开始你肯定要把这个事儿给定了，否则你后面比到一半你再去换这个手，那肯定是会带来很大影响的。所以最开始就要把这事儿定了。那么在最开始定这个事儿的时候，你就要去做足够多的测评啊，你必须要拿到这些数据来去说话。那所以我们就是自己遥操，包括算法，其实都是花了一两周的时间去专门去做这样的一些测试对比的。嗯，这比赛也是你们自己树立自己信心的一部分。呃，对，是的，是的，是的。就最开始的时候，其实坦白说，这么多任务，我们之前也没有完整。

[2160s - 2280s] 去接触过，那在这之前的话，肯定你各种都是需要去试一下，您不能盲目的就是说，哎，我的一定是最好的。因为其实您自己公开露面也就是这两个月的时间，对，然后其实之前大家对你的印象更多是你在禾赛做的ATX这个项目，ATX是可以理解作为你的职业生涯的一个代表作，它其实可能是禾赛历史上的一个里程碑，也可能是整个A DAS出货最高的产品之一。你在这个里面到底扮演了什么样的角色，以及你有什么less learn？确实ATX这款激光雷达对我来说是非常非常重要的，然后在这过程中我确实也学到了非常多。对，因为ATX那款激光雷达应该是我们从二三年开始做的，然后那会儿呢，激光雷达在A DAS领域其实已经开始了一两年吧，我确实也是深度的呃参与到了这个激光雷达的系统和产品研发工作中，也是这款激光雷达产品的这个研发的负责人。当时激光雷达的这个价格其实还是居高不下的，对，可能是在一个万元左右的这样一个价格。那所以当时马斯克也一直就是说他是非常的坚决的反激光雷达嘛，就是因为他觉得激光雷达这东西太贵了，所以怎么样保障它的性能在够用的情况下，然后同时它成本能够降下来，其实这是一个非常关键的一个方向。对，所以当时我们二三年呢就坚决的去做了这样一件事儿啊，然后最开始呢，其实我们也就只有十个人左右吧，花了两三个月的时间吧，就是我们把这个原型样机给做出来。当时在市面上不少车企中，确实也是这个引起了一些轰动，也顺利的拿下了头部的几家车企的这个定点。我们团队就快速扩张啊，从原来可能十多个人，投了非常多的资源，研发团队也快速扩张到两百人左右。我们用了不到一年的时间啊，就把这款激光雷达从零到一做到了量产。也是做完ATX之后，我当时也是觉得激光雷达这个行业吧，其实已经迈入到一个平稳期了。再往下的话，其实呃研发上可以做创新，其实就相对比较有限了啊。所以就是在那个时间点，就我选择去转到具身这个赛道，所以那个时间点确实对我来说是一个非常重要的一个转折。

[2280s - 2400s] 你要去具身的公司的话，尤其是这种新兴的这种行业，肯定是要去最头部的这些公司来去锻炼一下的。当时也是跟邓总、跟志辉啊一起聊了之后，呃，当时就感觉到确实智元是一家非常不一样的公司。志辉他是一个非常聪明，然后非常有创新能力的这样一个人。邓总又是一个非常务实，然后商业化能力、战略眼光非常强，然后又有这个非常强的组织能力的这样一个人。所以当时就其实也就没有太纠结了，当时就非常坚定的啊，就是选择加入。嗯，哎，我个人非常感兴趣的一个问题就是，我们知道Sharpa其实来自于禾赛的创始人，你也来自于禾赛，为什么禾赛的人这么适合出来做灵巧手？我觉得就是说这块儿有几个原因。对，第一呢，我觉得整个灵巧手，首先禾赛它是自动驾驶的，或者说我们汽车整车上的一个非常核心的一个零部件，所以他们在整个系统中的属性啊其实是相近的。虽然它底层技术栈可能会有一些区别，但是它确实还是都是一个复杂的机电体的这个系统。我们从发展的这个脉络上来看，它的这个发展路径啊其实也是挺相近的。早些年激光雷达最早也是先是做L四一百万一台，单克来称重的话比黄金还贵。灵巧手早年也是这样的一只手一百万，对，然后逐步的随着这个不断的发展，它的成本不断下降，然后它性能会越来越好，以及可能它会迎来某个时刻，就像激光雷达迎来这个ADAS的这个突破这个转折时刻，它量就瞬瞬间就起来。呃，灵巧手随着这个部署态的落地，它的量可能也会瞬间起来。对，就是它的整个发展的脉络啊也是非常相近的。那这个过程中呢，就会为你的一些战略决策啊其实是提供很多的一些参考。对，嗯，发展阶段很相似，对对，做的事儿也相似嘛，对对对，嗯，因为其实我理解你们，你当时也刚毕业没多久，其实那个。

[2400s - 2520s] 时候你在做一个之前所有人没有做过的事情，然后当这个事情做的差不多了，然后你又选择了一个有点类似于当年激光雷达差不多的一个发展阶段的这么一个行业去生根，对，所以其实某种程度上你在这个地方找到了另外一个禾赛。对，你在禾赛获得的最多的东西是什么？第一的话呢，我觉得就是禾赛他确实赋予了我一个比较好的产品开发的一个价值观。我们当时的观念就是我们就需要去做出最极致的产品，不要去轻易的去妥协。第二呢，当时确实经历了就是ADAS整个领域从零到一这个车规级量产的这样一个经历，确实是知道了啊车规量产对于质量的要求是什么样的，然后对于一款车规产品你应该怎么样去开发，对，就是这个mindset的建立，我觉得对我的职业生涯是有非常大的影响。没有经历过这波的人，其实他可能对于量产就没有敬畏之心，会觉得这是一件非常简单的事情，他就会踩非常非常多的坑。很多人对你其实有一些非常共性的评价，你是一个情绪很稳定的人，思考非常深入、不厌醇的人，是一个很优秀的项目管理者。我不知道你怎么看这些不同的人给你贴上的这些标签。首先，我觉得确实我是一个情绪比较稳定的人，可能这个外部的一些环境的一些干扰对我的影响是比较小的。然后包括我觉得我自己也是一个不太吃压力的人，晚上可以倒头就睡这样子。对我们对外我们可能是要去打仗是吧，要去打胜仗，但是内部呢，其实还是希望就是我们这个团队大家是一个非常凝聚的，向心力特别强的，大家这个互相的在一起协作是非常开心的这样一个状态。就无论这个人他聪明或者没那么聪明，但其实每个人身上他都是有各自的优点的，所以我们肯定要去尊重每一个人，比较耐心的能够去跟他说每一句话。因为其实今天的这个呃具身的人才密度很高，您刚才也提到了，其实激光雷达和具身都是人才密度很高的行业。其实很多的投资人呃喜欢找的创始人的画像是偏学术类型的，但其实你不是一个。

[2520s - 2640s] 就是学术出身的这么一个人，你怎么看待这当中的一个 bias？学术出身的人，他的优点就是他可能他的创新的意识会更好一些。那么工程落地的人呢，他在最开始去思考这个事儿的时候啊，因为他会奔着落地去，所以他会在最开始就会有很多的限制。那么基于这个限制的话呢，就是你要去做一些莫高上限的时候，必然的也会有一些约束。这个其实就像这个硬币的正反面，我觉得它未必就说哪个一定是更优，哪个一定是更劣的。对，但是呢，我觉得就是说现在具身也是希望能够进入到产业化落地的这样一个阶段。我们还是呃觉得工程落地更强一些，还是会有一些优势的，尤其是在商业化落地这块。对对对，所以呃像在我们自己招人才画像的时候，其实我们还是会非常看重啊人的这个工程落地能力的。你觉得什么样的人是符合好的项目管理者的标准？第一的话呢，我觉得他还是得有比较好的全局意识的，你得有比较好的系统思维能力，你得看到所有的问题和风险。第二的话呢，我觉得就是得敢做决策。有些人他其实就不太敢去拍板，我万一拍错了，然后我就要背锅是吧？你有的时候就是要在不清楚的情况，能够利用现有的信息去做出当下最重要的决策，并且你要能够敢于去为决策本身的后果来去负责。然后第三点呢，他还是得有比较强的抗压能力。对，就是因为你无论是做一个小的项目还是大的项目也好，肯定是有非常多的不顺利的一些因素的。你必须要有一颗乐观的心。如果你自己就是一个非常悲观的人，那整个团队肯定就没有信心去往下去突破了。你需要不断的去复盘，然后在这过程中呃不断的去获取一些养分吧。呃，你平时是怎么抗住压力的？我自己过往的经历就是呃只要我自己想做的事儿，我觉得我每件事儿都还是能够做成的，会让你有一种信心或者信念，只要你去聚焦去 all in 的去做这这件事儿，一定能把这个问题给搞定。所以你是在过去的。

[2640s - 2760s] 成长历史当中，你是经常能够拿到正反馈的人。呃，我是一个目标会比较坚定的人。嗯，你就会一直做，直到拿到正反馈。对，嗯，所以你会有不断的有正反馈。是的。听说你对公司里面的每一个岗位、每一个人都会面试。对，是的，是的，是的，差不多到现在应该是面了有七百多场。七百多场，对对。嗯，对，可能加入智元也就这个七百多天，然后面了七百多场。平均一一天一场。那大概总共录了一百多号人，所以你筛选还是挺严格的。对，对，对，是的，因为到我这儿的话，一般其实都是已经终面了嘛。我会比较看重这个人的几个特质。对，第一的话呢，就是自驱力，因为这个产业它的变化会很快，如果你没有强自驱力，包括它节奏会很快，压力也会比较大，你可能很难坚持到最后。自驱的底层，其实我觉得是热爱，你还是得热爱你做的事儿。你只有热爱这个事儿，你才会在每天早上醒来的时候，你可能会有源源不断动力，让你去支撑起往后需要去做的一些事业。第二的话呢，就是我觉得靠谱还是很重要的。对，但是踏实和靠谱，其实有的时候你通过面试其实是比较难去筛选出来的，比较好装出来的，它是比较好装出来的。所以我们其实还是比较注重内推的，尤其是早期的一些人啊，都是大家这个相互了解、相互有一定合作基础的一些人，在之前的这个合作过程中，其实你对于这个人就有一些知根知底了解，你就知道他是不是一个靠谱的人了。你最先招了一群靠谱的人之后，那么靠谱人肯定也会自动找靠谱的人。对对对对，也会去找一些靠谱人进来，因为有些人他可能很聪明啊，但是他可能会比较挑活，他可能只想做一些有难度的事儿啊，简单的事儿他就不想做。但这个其实在创业公司早期很多事儿其实都是些脏活累活啊，你如果边界感很强的话，其实，在呃早期我们很多事情往下推动是非常困难的。只有一群靠谱的人在一起，然后才能够在早期的时候去把每一件事儿做好。对于呃研发同学来说呢，我还是会非常看重他的一些理论基础和一些工程直觉。有些人他可能就是每个方面都会懂一些。

[2760s - 2880s] 但懂得这广而不深，对这种人，其实我反而不会太倾向于要。我希望他至少在某一个领域能够证明自己，证明了他的学习能力，他是可以把这领域给学生学穿的。嗯，对你从一个校招生变成一个公司的创始人，你花了其实就是几年的时间。你觉得你在这当中你做对了什么？你对可能要进你们公司的校招生有什么建议？我觉得第一点的话呢，就是确实是选择大于努力，并且就是其实这个其实首先要选择临界点，只能就是这个事儿怎么说呢？跟人会有一定关系，但是跟行业跟这个公司确实也有很大的关系。因为我一直有观念，就是说一个人能够取得成长，其实是等于你赛道的成长去乘以你家公司的成长，然后再再去乘以你自己个人的成长。那如果这个赛道是一个很传统的赛道，赛道没有什么增长了，那你自己个人再努力，其实也就只能有一点点的成绩。五年之后，临界点会变成一个什么样的公司？嗯，我觉得五年左右吧。我觉得我们的目标是希望临界点能够成为一家这个百亿营收、千亿市值的一家公司。公司千亿市值还是千亿估值？千亿市值的公司，这个目前有计划可以披露的吗？就是上市肯定是我们非常重要的一个目标。呃，这块从我们最开始呃公司创立的时候，其实我们也是为了能够这个能够目标能够独立上市嘛。对啊，所以这块其实从一开始我们其实就有着这样的目标。但是在这过程中，其实呃会有很多的一些约束啊，就比如说你的营收需要达到一定程度等等。对，因为其实今天宇树可能就是不到两千亿的一个水平，然后千亿的话，其实就已经可以跻身整个具身头部的公司了。对，然后我们刚才也聊到说，其实灵巧手某种程度上是平行于本体，但相似于本体的这么一个生意，它可能有自己的大脑，有自己的我们的手套数据，然后也有一个我们自己的本体的具。

[2880s - 2928s] 证，对，所以其实我们未来的目标是会成为一个灵巧手当中的小职员嘛？我们对自己的期望是希望能够成为这个具身智能时代的宁德时代。对，今天非常感谢，因为我们确实聊了非常多。我们从我们为什么会从智元拆分，然后我们运动会八项当中拿了七项金牌，这背后有什么故事，以及我们对整个具身的技术路线、商业化的发展，我们都做了很好的回顾。包括呃，天杰你也非常开放的讲述了自己过去的很多的职业经历的历程。对，所以我相信今天如果大家能够认真看完这个播客的话，会对整个临界点这家公司有非常不一样的了解。对，然后非常感谢天杰今天的分享。对，然后我们今天这次播客就到这里。