别人还在叠衣服，至简动力的 100 台机器人已下车间

发布时间：2026-07-18 05:13:28 来源：安智兰德资讯网 作者：焦点

与汽车制造业相比，别人具身智能行业目前仍处于“手工作坊”阶段。还叠

作者｜周永亮
编辑｜ 郑玄

在具身智能创业圈，衣服理想汽车背景的至简高管群体正成为一股不可忽视的力量。截至目前，动力的台已有十余位来自理想汽车的机器间高管投身该领域创业。其中，人已至简动力显得尤为独特：其核心创始团队——董事长王凯、下车CEO&CTO 贾鹏、别人联创&COO 王佳佳，还叠均出身于理想汽车智能驾驶团队。衣服

这支团队于 2025 年 7 月底创立至简动力，至简短短半年内完成五轮融资，动力的台累计融资额突破 20 亿元，机器间迅速崛起为具身智能赛道中的人已头部玩家。

近期，至简动力迎来了关键里程碑。2026 年 7 月 6 日，其在苏州举行场景落地暨百台交付仪式，宣布首款全场景机器人 i7 Pro完成首批百台交付，并正式启用全球首条 CNC 智能化具身机器人产线。

过去两年，具身智能公司热衷于发布机器人抓取、分拣、叠衣等流畅视频。然而，公众往往忽略了一个核心质疑：这些机器人离开精心布置的展示台，是否还能稳定工作？能否长时间连续作业？第 10 台、第 100 台能否复现首台的表现？

成立不足一年的至简动力给出了答案：他们未止步于炫酷视频，而是直接将 100 台机器人部署进绿的谐波、东山精密等工厂。这一速度刷新了行业从成立到百台交付的公开纪录。

比速度更值得探讨的是：他们如何做到？这 100 台机器人究竟意味着什么？

01 为何选择“不性感”的 CNC 场景？

若仅为追求“出圈”，CNC 上下料绝非优选。

它缺乏叠衣服、冲咖啡等场景的直观视觉冲击力。机加工车间噪音大、油污重、金属碎屑飞溅，体验五分钟即可知其与“性感”无关。在群访中，至简动力 CEO&CTO 贾鹏被反复追问：为何不选更易讲故事的场景？

图片来源：至简动力

贾鹏阐述了三层逻辑：

1. 任务复杂度与长程操作：他纠正了“搬运”这一简单定义，强调这是移动操作任务。CNC 上下料并非简单的 A 到 B 位移，而是包含从料箱取件、精准装夹（误差需控制在 0.5mm 以内）、加工等待、取件、吹屑、自动化质检、异常修正至入库的全流程。这是一套完整的具身操作闭环。
2. 节拍友好度：CNC 加工耗时较长，机器人无需与流水线比拼极致手速，可利用机床加工间隙完成移动、取放、质检等动作。相比之下，当前具身智能硬件成熟度尚无法胜任高节拍流水线工位。
3. 市场痛点与规模：全国拥有 300 多万台机床，从业者上百万，平均年龄近 45 岁。年轻人不愿从事嘈杂、脏污的工作，苏州等地招工难已成常态。至简动力的策略是：不选最容易做的，而选最急需解决的。在此类场景稳定产生价值，客户对 ROI（投入产出比）的感知最为直接。

在苏州开璇智能工厂，这一逻辑已转化为产线现实。现场可见，至简动力 i7 Pro 在 CNC 智能化产线中执行任务：张开夹爪抓取零件，转身定位，精准插入机床，全程约两分钟。在等待间隙，机器人在工位间穿梭，完成上料、取料、定位等连续操作，紧密匹配真实生产节拍。

图片来源：至简动力

此外，至简动力提出的“一小时开箱即用、通用泛化、快速部署”常被误读为营销话术。贾鹏坦言：“目前无任何通用具身模型能保证在陌生场景 100% 成功。”所谓“一小时”，前提是已获取部分场景数据、完成预训练及任务拆解，实现快速适配而非从零摸索。即便初期成功率仅 80%-90%，后续仍需持续迭代优化。

成本方面，i7 Pro 最高配售价仅 22.98 万元。COO 王佳佳测算，相比传统方案，客户约 1.5 年即可回本。以苏州机加工行业万元月薪为例，这一经济性极具吸引力。

02 行业尚处“0 到 0.1”：系统能力决定生死

对于成立仅一年的至简动力，百台交付的意义远超数字本身，它证明了从产品定义、算法模型、数据闭环、本体设计，到供应链、工程量产及现场部署的全链路系统能力已初步跑通。

至简动力为何能如此快速完成交付？答案不在于单一技术突破，而在于系统整合能力：全栈自研软硬一体、LaST0 自研模型体系、数据基础设施、本体能力及供应链优势。

其中，模型体系是投入重心。在约 150 人的团队中，模型与算法人员占比超 70 人。贾鹏指出，缺乏多模态基座模型训练经验及大规模集群数据治理能力，无法支撑机器人模型的长期迭代。

尽管取得阶段性成果，COO 王佳佳保持冷静判断：“行业整体仍处于 0 到 0.1 阶段，远未到 0 到 1。”具身智能的难点在于本体、数据、模型、商业化四个维度均需实现“0 到 1”，且彼此高度耦合。

在大模型拥有互联网数据、自动驾驶拥有车队数据的背景下，具身智能目前缺乏现成数据，需自主采集、标注、训练及迭代。同时，硬件本体及供应链标准尚不成熟。贾鹏比喻：“与汽车业相比，具身智能行业仍是‘小作坊’。去年全行业机器人销量约 1.5 万台，不及一款车型一周销量。”

他认为，具身智能真正的“0 到 1”需达到年交付万台级别，否则毛利无法覆盖研发投入，谈不上规模化。

03 ToC 是终局，但工业场景是必经之路

面对家庭场景（ToC）的诱惑，贾鹏并未回避，但提出了三大硬门槛：

1. 成本：必须压至万元以内，否则中国消费者难以接受。
2. 体验阈值：产品力需超越用户新鲜感周期，否则无法留存数据，形成闭环。
3. 安全：七轴机械臂本质上是装有高扭矩电机的“鞭子”，安全风险极高。

在技术路径上，ToC 机器人需跨越五道泛化能力门槛：通用移动、物品泛化、基础操作（绑定灵巧手）、人机交互泛化（HRI）及跨本体泛化。

图片来源：极客公园

贾鹏直言，当前硬件与数据基础尚无法支撑 ToC 终局。以灵巧手为例，现有产品故障率高（“三天一坏”），难以量产。

因此，至简动力采取“工业先行，逐步延伸”策略：先在工业场景打磨可靠性与部署能力，再拓展至商超等“半开放、非人接触”场景，最终进入家庭。

对于百台交付结果，王佳佳表示“未完全超预期”，团队始终对改进空间保持敏感。未来，至简动力将关注交付斜率、产品稳定性及生态扩展，并将工业场景积累的部署能力开放给合作伙伴。

2026 年中，具身智能公司数量已破百家，行业正经历从“炫酷 Demo”到“落地实战”的残酷筛选。正如 2016 年的新能源车企及近年来的大模型公司，唯有具备驾驭万卡算力、拥有基础模型与数据闭环能力的团队，方能穿越周期。

至简动力，正努力握紧这张通往未来的“船票”。

头图来源：至简动力

本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO

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