原力灵机范浩强：评判机器人好坏的唯一指标，是它多久能回本

导语：从旷视走出的原力灵机，如何以回本速度为唯一标准，直面具身智能的真实落地难题？

“下一个十年，具身智能要解决的问题是什么？”我们问范浩强。“可能机器人觉醒把人类灭了，就没有下一个十年了。”他笑着回答，但很快收起了幽默。作为原力灵机的联合创始人，这位从旷视六号员工走出的技术天才，比谁都清楚现实与科幻之间的距离——当前机器人一次最简单的抓取，成功率可能还不到一半，而产业界对精度和效率的要求却近乎苛刻。

从旷视到具身智能：十年布局，只待东风

范浩强与机器人的缘分始于2016年。那时他还是大四学生，在斯坦福一个实验室里，苏昊告诉他：“做了3D生成就能做3D判别，然后可以做机器人仿真，最后十年后我们就能干机器人了。”果然，十年后，这群人纷纷入局。原力灵机的成立，正是这股技术势能的汇集：CEO唐文斌曾是旷视联合创始人，深夜发来“this is once in a lifetime的机会去做general robotics”的消息；硬件合伙人周而进、汪天才补齐了本体能力；范浩强自己则扛起AI大旗。2025年3月，公司正式成立，两轮融资近10亿元。

“进入具身智能这一年，发展速度完全不受控了。”范浩强感叹。想法太多——人形、触觉、分离式采集，但团队很快看清了主线：模型才是整个事情的自变量，模型能力决定了哪些场景能用、硬件长什么样、数据怎么做。因此，“要做就做到SOTA”成为团队自我定位的底气。“当年搞视觉就没当过第二，搞清楚了就应该有好成绩。”

开源、SOTA与模型主轴

原力灵机的技术牌有两张：一是开源的训练codebase——Dexbotic（内部简称DB），二是测评框架RoboChallenge（RC）。这两个作品都直指行业痛点：不少公司的开源只是“README式开源”，而原力灵机选择公开每一行代码，展示战斗力。RoboChallenge则吸引了五六家机构申请测试，甚至Hugging Face联合创始人Thomas Wolf在IROS 2025现场也专门前来交流。

“模型强手如云，不担心吗？”面对我们的疑问，范浩强半开玩笑地说：“最强的人还在搞LLM呢。”在他看来，具身智能的算法远未到天花板，而团队在视觉时代积累的工程化能力，正是从模型到落地的关键。

手搓机器人，理解硬件与算法的真谛

尽管以模型为核心，原力灵机却坚定要自己做本体。“客户想要的是total solution，在中国不太会有人通过收购做垂直整合。”范浩强解释，端到端的品质和控制力才是关键。为此，公司上下刮起了一股“手搓”风：算法工程师被要求亲手搭建机器人，范浩强更是全公司搓得最多的人——他曾在家里花两三千元用淘宝零件攒出一台能叠被子的机器人。没有机械臂，就一根棍、一个小夹子，靠算法设计让被子被摆弄平整。“硬件很多关乎取舍，20万也能造，2千块也能造，最终好不好用还是取决于算法——动的路线。只要算法做好了，一切美好都能到眼前。”

这种从硬件中反哺算法的思路，让团队对落地中的“坑”有了提前预判，也更坚信算法才是破局的关键。

真实场景的“最简单问题”有多难？

旷视时期积累的500多家优质客户，让原力灵机从第一天起就感受到强烈的需求。“很多客户每年都会问：AI进展怎么样了？能不能上产线？”但现实是，哪怕最简单的仓库分拣，几万个SKU的算法至今仍搞不定。为了靠近真实，团队专门收集了一个“客户场景最简单问题集”，结果发现这些“最简单的问题”比学术测试中最难的任务还要棘手。

有一个任务让范浩强记忆犹新：根据工艺要求，机器人需要将两个扣在一起的工件翻个面。“人家干了十年，说必须这么翻，you don’t ask why。”结果机器人根本夹不住，拍Demo时不得不设计一套极其复杂的动作流程——先夹、再铲、再搬移——然而动作太复杂，模型根本学不出来。“真实问题都是一环扣一环的，你以为啃了一口，发现里面还一层，只有最后吃到芯了，才知道要解决多少问题。”

只有一个指标：机器人多久能回本

“大家都夸自己的模型多有insight，但这是不可证伪的。测评指标那么多，总能挑个好的。所以真实客户的真实使用是唯一指标。”范浩强一针见血。在一次交流中，有人问机器人该测什么指标，回答成功率、稳定性云云，但他认为：“一台机器人多久能自己把钱挣回来，就这一个指标，其它都don’t care。”

这条标准冷酷却有效。从POC到业务上线之间隔着一条鸿沟——做非标视觉智能化时，原力灵机团队就深有体会：客户欢迎做POC，但一旦影响主线业务，上线前会被“折磨死”。正因如此，范浩强对近期“机器人被工厂赶出来”的新闻并不意外，他认为这恰好说明行业开始从浮躁走向沉淀。落地的路径只能是从“百里挑一”的优质任务起步，随着模型能力提升逐渐扩展到“百里挑十”，最终实现无限泛化。“现在陆陆续续有同行真的落地项目了，很可能客户给100个需求，恰好有一个天时地利人和，所有问题都能找到solution绕过去，然后把机器人布进去。这只是第一步。”

结语：刚好够用即为合理

范浩强用一句话总结了他们对技术发展的理解：“历史上绝大部分技术的发展规律就是刚好够用，可能哪里看着都不太合理，但就是能用，最后就会被推广开来。”对于通用机器人，不必把期待放得太高，找到真实场景、解决真实问题，用回本速度说话，或许才是具身智能落地的真正捷径。原力灵机不讲资本故事，不谈AI噱头，一心扑在DFOL（具身原生量产工作流）上，从百里挑一到百里挑十，他们正努力让机器人先赚回自己的第一桶金。