庖丁新解：当具身智能开始觊觎“松鼠鳜鱼”

TL;DR：

星海图通过内部孵化首席科学家许华哲的新公司，正式进军具身智能C端赛道，试图将复杂的烹饪技艺转化为物理世界的通用智能。这不仅是一场从工业物流向家庭消费的战略扩张，更是资本在具身智能领域通过“生态闭环”对冲研发风险、抢占未来家庭流量入口的深远布局。

在人工智能的竞技场上，硅谷的巨头们正忙着在虚拟的比特世界里让大模型吟诗作对，而中国的创业者们则已经卷到了物理世界的厨房里。如果说让AI写一首关于鱼的诗只需要数亿个词元（Tokens），那么让一台机器人做出一道完美的“松鼠鳜鱼”，则需要对流体力学、热传导以及改刀力度的精准掌控——这正是具身智能领域的“珠穆朗玛峰”。

近日，国内具身智能领军企业星海图（X-Embodied）宣布孵化并投资其首席科学家许华哲的创业项目，目标直指具身智能的C端（消费者）应用。这位清华大学助理教授、伯克利博士的“下场”，不仅带出了一个可能改变家庭生活形态的新实体，更揭示了具身智能赛道正在经历的一场深刻范式转移：从单纯的“造身体”转向“造大脑”，并试图在烟火气最浓的地方寻找商业化的圣杯。

厨房里的图灵测试

许华哲曾多次提到，处理活鱼、改刀、油炸到摆盘，这种极其复杂的物理交互是验证机器人智慧程度的最好指标。这不仅仅是出于对美食的偏好，而是一种冷静的算法逻辑：家庭场景的非标准化程度远超工厂车间。¹ 在工业物流场景中，机器人面对的是规整的纸箱；而在厨房里，每一条鳜鱼的体型、油脂分布和肉质弹性都绝不相同。

这种“松鼠鳜鱼”挑战，本质上是具身智能对长程任务规划（Long-horizon planning）和精细操作能力（Fine-grained manipulation）的双重考研。目前，星海图所依赖的DP3（3D扩散策略）算法，已经能让机器人在仅需40次演示数据的情况下，以*85%*的成功率完成任务。² 然而，从实验室的“端到端”模仿学习到真实家庭场景的“随机应变”，其间的鸿沟不亚于从自动驾驶的L2到L5。

“如果说大语言模型的失败成本仅仅是浪费了用户20秒的时间，那么具身智能在物理世界中的一次‘失手’，代价可能是一场火灾或是一次昂贵的碰撞。”星海图CEO高继扬这种基于“失效成本”的冷静思考，正成为支撑其商业化路径的核心逻辑。²

资本的“一脑多形”野心

星海图此次对许华哲新公司的内部孵化，并非是一次核心人才的流失，更像是一场深思熟虑的生态扩张。成立于2023年9月的星海图，在不到两年的时间里完成了数轮融资，估值已突破100亿人民币，投资方名单中包括了高瓴创投、蚂蚁集团、美团龙珠等顶级战投。¹³

这种“母公司做B端平台，科学家分拆做C端应用”的策略，在财经界并不新鲜，但在具身智能领域却显得格外机智。具身智能正处于“寒武纪大爆发”的前夜，没人能确定最终胜出的本体形态是轮式、四足还是类人。星海图坚持的“一脑多形”理念，试图通过开发一套通用的智能大脑，来适配各种硬件形态。³

• B端先行： 在智能制造、仓储物流领域实现自我造血，积累真实的物理世界数据。
• C端突围： 通过孵化专业子公司，深入探索家庭场景，为未来万亿级的消费机器人市场提前埋桩。
• 数据闭环： 利用RSR空间智能引擎，将少量真实数据扩展为数千条仿真数据，解决具身智能最头疼的“数据匮乏”问题。⁴

监管与市场的“冷热交替”

尽管资本市场对具身智能趋之若鹜，但现实的骨感依然清晰。星海图推出的R1系列机器人售价19.9万元起，这显然还不是普通中产家庭能随手下单的“家电”。⁴ 具身智能的商业化正面临着一个悖论：为了获得数据，需要大规模部署；为了大规模部署，需要极低的成本和极高的安全性；而这两者在目前的技术条件下仍是“鱼与熊掌”。

此外，监管的目光正从算法的透明度转向物理安全。当机器人开始进入家庭操作刀具和火炉，其背后的法律责任边界、隐私数据采集以及伦理安全评估，将成为比算法优化更难啃的骨头。

从全球视野看，星海图的步伐正与硅谷的Physical Intelligence (Pi) 或斯坦福的李飞飞团队遥相呼应。³ 大家都意识到，AI的终极战场不在屏幕里，而在三维空间中。许华哲试图让机器人做的这道“松鼠鳜鱼”，或许就是人类开启下一场工业革命的钥匙。只不过，在机器人真正能完美收汁之前，投资者们可能得先学会如何在这场高投入、长周期的豪赌中保持耐心。

引用

• 具身智能
• 星海图
• 许华哲
• 内部孵化
• 机器人商业化
• 风险投资
• 清华系创业