2022年的某一天，中關(guān)村管委會找到王田苗教授，希望他能就當(dāng)時中關(guān)村正在推行的標(biāo)桿孵化器計劃，牽頭為北京的機器人產(chǎn)業(yè)做一些深度服務(wù)。

這一年，為加快引導(dǎo)硬科技企業(yè)培育能力，北京市科委、中關(guān)村管委會重點策劃了標(biāo)桿孵化器建設(shè)工作，作為硬科技領(lǐng)域關(guān)注度最高的一個產(chǎn)業(yè)，機器人自然也在計劃之中，而想到機器人，自然也就想到了如今中國機器人領(lǐng)域領(lǐng)軍人物王田苗。

王田苗，北京航空航天大學(xué)機器人研究所名譽所長，曾任國家863專項機器人專家組組長，他這些年帶出的學(xué)生，如今不少已經(jīng)成長為機器人領(lǐng)域翹楚，在國內(nèi)機器人領(lǐng)域有著極強的號召力。

于是，在北京夏秋交替之際，王田苗與幾位科學(xué)家、投資人交流并思考如何做這件事兒。

經(jīng)過幾個月的籌備，2022年年底，北京市科學(xué)技術(shù)委員會、中關(guān)村科技園區(qū)管理委員會等5部門聯(lián)合印發(fā)了《標(biāo)桿孵化器培育行動方案（2022-2025年）》，《方案》中指出：

到2025年，力爭建成20家標(biāo)桿孵化器，引領(lǐng)100家現(xiàn)有孵化器升級發(fā)展，培育國家高新技術(shù)企業(yè)2000家、瞪羚企業(yè)500家，在海外布局3-5個離岸孵化載體，在京落地海外創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才和項目400個，持續(xù)高位引領(lǐng)全國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)升級發(fā)展。

與此同時，王田苗教授牽頭建設(shè)的中關(guān)村智友標(biāo)桿孵化器也一并被納入到這次的培育類標(biāo)桿孵化器中。

2023年4月7日，在中關(guān)村智友研究院主辦的Tech Link智友科學(xué)家前沿論壇上，我們聆聽了一場關(guān)于當(dāng)下全球熱議的仿生機器人技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用的思想碰撞和深度研討。

尤其是在王田苗教授對話思靈機器人聯(lián)合創(chuàng)始人趙悅凱、北京鋼鐵俠科技有限公司創(chuàng)始人兼CEO張銳、北京因時機器人科技有限公司CEO蔡穎鵬三位年輕機器人創(chuàng)業(yè)者的圓桌討論環(huán)節(jié)，我們看到了一場關(guān)于仿生機器人別開生面的觀點碰撞和激烈交鋒。

以下為論壇圓桌研討內(nèi)容，科技行者進(jìn)行了不改變原意的整理：

仿生機器人：技術(shù)瓶頸和產(chǎn)業(yè)機遇

王田苗：你覺得從仿人/仿生前沿技術(shù)來看，目前哪幾個特別重要的方向值得科學(xué)家，甚至大企業(yè)去探索？什么方向是未來3-5年能夠?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)業(yè)化的方向？

趙悅凱：首先要分不同行業(yè)來看。如果做成人的形狀，我覺得從目前來講，娛樂行業(yè)或者教育行業(yè)這種偏娛樂化產(chǎn)業(yè)是OK的，可以做得很炫酷，可以做成有手、有腿、有眼，通過編程也可以做一些簡單的動作，我覺得這是目前可以商品化的。

但是從醫(yī)療、工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用來看，我覺得首先要弄清楚什么是人形機器人？

人形機器人有幾個重要特征：你要有眼睛，能看得見，所以視覺識別系統(tǒng)非常重要；你要有觸覺，像人一樣有感知，這是通過力控來實現(xiàn)的，你有沒有四肢或雙腿，這個要看你是不是真得需要，在特定領(lǐng)域中，雙足是不是真得高效，是否可以用履帶替代雙腿，或者用其他方式能替代；最重要的是你要有“大腦”，你是不是能真正做到一個很強的AI，看到什么都能理解，能很快地去做決策、做執(zhí)行，這都離不開你的大腦和操作系統(tǒng)。

從這幾個角度來看，我覺得目前工業(yè)領(lǐng)域是否需要做成人形還有待討論，但是一定是需要視覺和觸覺，以及很強的AI能力（大腦）和自適應(yīng)系統(tǒng)。

現(xiàn)在所有像ChatGPT這樣的AI系統(tǒng)還是從數(shù)據(jù)中來，到數(shù)據(jù)中去，還是自然語言模型，真實物理世界中機器人的模型比這要復(fù)雜得多，包括一些3D識別系統(tǒng)，你看到之后做決策是不是能拿起來并識別出它是什么，這最終是要靠你有觸覺反饋等一系列技術(shù)在里面。

坦白來講，現(xiàn)在這些技術(shù)都還是剛剛起步，所以在工業(yè)領(lǐng)域想真正做成人形，我覺得路還很漫長，而且需要花大量時間收集數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)，也需要在硬件上不停迭代升級，這個路程甚至比ChatGPT還要漫長很多。

王田苗：特斯拉想在汽車制造中應(yīng)用仿人機器人，比如在一些特定工位上替代部分工人，你覺得三五年內(nèi)能實現(xiàn)嗎？

趙悅凱：固定幾個工位或者類似操作的工序，通過深度學(xué)習(xí)，不管是視覺學(xué)習(xí)還是微控的自適應(yīng)機器人軟硬結(jié)合算法，這個是OK的。

但是具體也要看應(yīng)用場景是什么，因為它需要有末端執(zhí)行工具的開發(fā)，其實還是一系列的開發(fā)工作。我覺得有些相對固定的、不是完全開放的場景是可以達(dá)到的。

從成本上來看，如果是按（官方提到的）2萬美元成本來看的話，我相信3-5年能夠?qū)崿F(xiàn)，但是不一定是現(xiàn)在的形態(tài)，有可能不是雙足的。

王田苗：請張銳談一下仿人/仿生基礎(chǔ)研究哪些方向是未來3-5年的關(guān)鍵方向。

張銳：我個人判斷，仿人/仿生機器人目前還有3個主要難題，這也是我們公司不斷投入研發(fā)的關(guān)鍵方向：

第一，移動機器人能量有限與腿足類機器人瞬間功率要求過大之間的矛盾。

我們現(xiàn)在都在談如何讓機器人動作更快，功率還不能更大。就產(chǎn)品而言，電池的能量是有限的，在這個前提下，功率越大，整機連續(xù)工作時間就會越短，機器人連續(xù)工作時間太短會直接導(dǎo)致這個機器人沒有用途，例如波士頓動力的機器人是全世界動力系統(tǒng)做得最好的機器人，但（早年間）確實沒有一款機器人派上用場，這是第一個限制點，限制的不光是人形機器人，還包括所有腿足類機器人。

我們在解決這個問題時也不能盲目追求大功率部件，現(xiàn)在有一些國產(chǎn)部件供應(yīng)商會給我推一些產(chǎn)品資料，我一看電流很大，但是卻沒法用，機器人最后連續(xù)工作時間太短，會直接導(dǎo)致沒有客戶為我買單。

第二，目前算法優(yōu)化上對約束條件考慮的合理性與零部件是否能實現(xiàn)算法要求之間的矛盾。

例如DeepMind團(tuán)隊在網(wǎng)上公開了一些仿真視頻，整個人形機器人動作非常快，可以跳躍、翻滾，動作非常靈敏，但是在任何一款人形機器人上都無法實現(xiàn)。

這反映出另一個矛盾點是在算法上無約束的條件下，運動模型確實可以做得非常好，但是現(xiàn)實機器人都是靠機械本體來實現(xiàn)的，無論用哪種實現(xiàn)手段，到了部件層面一定會有功率，或者是其他方面的限制因素，會導(dǎo)致整個機器人確實沒辦法像仿真無約束環(huán)境下運動得那么好，我們覺得這個矛盾也是需要全世界仿生機器人不斷研究的一個點。

第三，整個仿生機器人數(shù)學(xué)模型該怎么建立、對應(yīng)物理實體精準(zhǔn)物體數(shù)學(xué)模型到底要怎么辨識，以及要不要做精準(zhǔn)數(shù)學(xué)模型辨識的問題。

這方面我個人也給不了很好的答案，我只能推動我們公司積極在這一領(lǐng)域探索，因為我們既然是公司來做，首先是會從應(yīng)用場景出發(fā)，最終還是要交付給客戶，客戶的現(xiàn)實需求會讓整個仿生機器人不是只按照基礎(chǔ)原理來設(shè)計，確實應(yīng)該有過硬的產(chǎn)品品質(zhì)，所以會導(dǎo)致整個技術(shù)思路和現(xiàn)有學(xué)術(shù)上的思路略微有一些差異。

王田苗：像波士頓動力的Atlas，能夠翻滾、跳躍，這樣的機器人模型現(xiàn)在是已經(jīng)攻克了的嗎？

張銳：仿生機器人在美國會分為兩大主流流派，一個就是以波士頓動力為代表的流派，他們幾乎可以單獨成為一個流派，本身強調(diào)硬件，硬件做得非常好，可以保證物理模型和數(shù)學(xué)模型完全一致的，也就是規(guī)劃層是什么樣，實際執(zhí)行層就是什么樣，兩者之間沒有偏差。

但是其它大部分仿人/仿生機器人都做不到物理實體和對應(yīng)數(shù)學(xué)模型一樣，或者兩者之間出現(xiàn)比較大的偏差，這里面本質(zhì)是存在著一些非線性，而且這些非線性又無法精準(zhǔn)辨識出來，也就是在這些團(tuán)隊中，機理問題還沒有完全解決。

其它團(tuán)隊采用的方法大都是基于優(yōu)化、濾波、補償來輔助實現(xiàn)，因為硬件實現(xiàn)不了，就需要想辦法通過算法來輔助實現(xiàn)。

表面上來看，確實產(chǎn)生了算法的多樣性，實際上相應(yīng)的物理實體也確實沒有波士頓動力做得那么強。

王田苗：會不會這是大廠玩的項目，小團(tuán)隊玩不動？還是說現(xiàn)在都還是分散式發(fā)展，每一塊都有機會？

張銳：首先我覺得波士頓動力不屬于大廠，但是他們的機器人確實做得非常好，從這個角度來看，仿人/仿生機器人不是只有大廠才能玩。

如果看其他團(tuán)隊，目前來看，全世界比較知名的還有蘇黎世聯(lián)邦理工的團(tuán)隊，只看研發(fā)人員的話，他們也不算大團(tuán)隊，所以也不是一個只有大廠可以玩的項目。國內(nèi)也有做仿人的團(tuán)隊，例如有上市公司也開始入局，如果具體到仿人機器人的項目組或團(tuán)隊，人員也不會很多。

王田苗：你覺得小企業(yè)在做仿生/仿人機器人還是完全有機會的嗎？

張銳：我覺得要分兩個思路來看：

從技術(shù)進(jìn)步的思路來看，無論哪個團(tuán)隊，關(guān)鍵是要有一條技術(shù)主線，我不能保證我在仿人/仿生所有機器人相關(guān)技術(shù)方面都是全面領(lǐng)先的，但是在某一兩個點上，要能做到非常優(yōu)秀，這是所有團(tuán)隊，無論是大廠還是小廠都會關(guān)注的。如果只是將其中一兩個點做到全球領(lǐng)先程度，小團(tuán)隊也完全可以。

從產(chǎn)品應(yīng)用角度來看，需要分析客戶的本質(zhì)需求，目前來看，仿人機器人在全世界還沒取得特別大的突破，本質(zhì)上是因為研發(fā)團(tuán)隊和客戶有一點脫節(jié)。

從上世紀(jì)六七十年代，國外就已經(jīng)有團(tuán)隊開始入局人形機器人，但都是單獨做技術(shù)研發(fā)，沒有針對某一個場景，尤其沒有找到一個客戶來提需求，這就導(dǎo)致只是做了幾十年的研發(fā)而已，對客戶一些基本需求都不是特別明白。雖然表面上仿人機器人發(fā)展了六七十年，但實際上六七十年的進(jìn)程和最近二十年的進(jìn)程，甚至和最近五年的進(jìn)程也差不多。

這也是為什么最近會有這么多公司，或者說其他領(lǐng)域的團(tuán)隊開始入局人形機器人，本質(zhì)上是因為人形機器人發(fā)展歷史雖然很長，但是沒有明顯突破，這個積累意義到底有多大要值得商榷了。

所以我個人認(rèn)為，對公司來講，如果能找到實際客戶需求，或者針對客戶需求提出一種解決方案，雖然在整機各方面性能不是最優(yōu)，但是我能解決好客戶需求，這就已經(jīng)是好的產(chǎn)品方案了。

王田苗：蔡總，也請你就剛才的這個問題，談一下自己的看法。

蔡穎鵬：說到仿生機器人，最早出現(xiàn)商業(yè)化的應(yīng)該是電影特效里的道具，例如維塔工作室做的一些道具。后面進(jìn)入真正商業(yè)化時，這種前沿技術(shù)商業(yè)化路徑通常是先進(jìn)入一些特種行業(yè)，然后是工業(yè)、醫(yī)療行業(yè)，再到服務(wù)行業(yè)，這樣一個過程。我認(rèn)為人形機器人或者仿生機器人也會走這樣一個路線。

從機器人進(jìn)入商用化角度來看，我認(rèn)為有兩個重要的技術(shù)方向要突破：第一，移動能力，第二，靈巧操作能力。

我們一直聚焦在機器人上肢上，所以關(guān)注點更多是在靈巧操作能力上。其實靈巧操作涉及的層面非常多，包括伺服電機的小型化、高精度，包括力控系統(tǒng)、觸覺感知、抓取的知識庫，以及各種AI算法。

在ChatGPT出現(xiàn)之前，我個人有一個觀點是，讓機器人完全自主地實現(xiàn)一些工作其實很難，所以我當(dāng)時設(shè)想了一個中間路線——類似于《未來戰(zhàn)警》中通過人遠(yuǎn)程遙控實現(xiàn)機器人控制，同時我能感受到機器人真實的物理反饋。通過這種方式能夠作為一個中間狀態(tài)實現(xiàn)機器人代替人去一些地方，幫人做一些事情，然后再逐步地轉(zhuǎn)移到完全自主控制。

我認(rèn)為即便是以后智能水平發(fā)展得非常高，就像汽車無人駕駛之后，其實還是有很多人愿意自己駕駛汽車，以后的機器人我認(rèn)為也會是這樣，還是會有很多人愿意自己操控機器人，能夠真實地感受到物理反饋信號。

再回到您剛才說的特斯拉人形機器人在工廠里的應(yīng)用情況，因為做這個產(chǎn)品肯定不是為單一場景設(shè)計的專用機器人，只有當(dāng)這個機器人能夠?qū)崿F(xiàn)的功能足夠多、完成的任務(wù)足夠多、通用性足夠強，成本才有可能降下來。

以3-5年為周期來看，我認(rèn)為仿生機器人會是一個在逐步積累操作技能的過程，我相信在期間仿生機器人一定能做一些任務(wù)，但以3-5年為周期算仿生機器人的ROI的話，肯定是虧本的。只有技能積累到一定量級，成本攤下來，達(dá)到的ROI才有真正的產(chǎn)業(yè)價值。

仿生機器人發(fā)展路線：通用or專用？

王田苗：機器人概念提出時，剛好遇上人工智能，人們暢想的是如何做通用機器人，但是走著走著發(fā)現(xiàn)有成本、環(huán)境、可靠性等問題，于是，慢慢走到了岔路口。首先出現(xiàn)了工業(yè)機器人，然后又分出了航天機器人、軍用機器人，到后來機器人在醫(yī)療、農(nóng)業(yè)等各領(lǐng)域有了分支。這時，仿人機器人依然在被科學(xué)家和一些有錢的企業(yè)繼續(xù)探索。在現(xiàn)在這個時間節(jié)點上，特斯拉以自己的超級工廠為背景又設(shè)想可以批量化推出這樣的仿人機器人。

我的問題是，您覺得未來機器人賽道發(fā)展，會慢慢集中于以通用機器人為主線去滲透到各個行業(yè)，還是會和現(xiàn)在一樣，在各個行業(yè)分散發(fā)展，由客戶決定產(chǎn)品形態(tài)？

蔡穎鵬：我個人是比較看好歸并到幾種類型，最終呈規(guī)模化發(fā)展。這樣它的通用性足夠強，成本就能做得足夠低，隨著技術(shù)發(fā)展，我認(rèn)為這也是完全有可能實現(xiàn)的。

當(dāng)然，我認(rèn)為專用機器人在未來也還是會被保留下來的，但是只是限定在一些特定場景中，大多數(shù)的機器人、面向更多應(yīng)用場景的機器人一定是通用性的，而且會有幾個標(biāo)準(zhǔn)形態(tài)的。

王田苗：結(jié)構(gòu)上，趙總你覺得會慢慢走向一個相對通用嗎？

趙悅凱：我覺得會走向相對通用?；旧?，要不然就是機械臂+AMR/AGV形式，可能再再加上攝像頭，要不然就是工業(yè)里面中的專用機器人。

如果成本能回收得了，就是專用機器人；如果回收不了，就是機械臂+攝像頭+AMR/AGV的形式，雙足是不太可能。

王田苗：張總您怎么看機器人的發(fā)展趨勢？

張銳：我認(rèn)為從大的分類上會出現(xiàn)通用化的趨勢，但任何一種通用產(chǎn)品都會有很多小的型號，像您提到的輪式機器人，從大類上可以統(tǒng)稱為輪式機器人，但是從客戶需求和應(yīng)用場景來看，可能會變成很多種小的型號。

例如一輛車長寬可能會不一樣，動力可能會不一樣，這個還是會在小型號中有所不同，即便是仿人機器人，士兵和保姆的形態(tài)和力量也不一樣，即便是仿人通用機器人，在仿人這種具體產(chǎn)品上也會再具體分為幾種不同的型號。

王田苗：在仿人/仿生機器人領(lǐng)域，如果分散發(fā)展，以客戶需求為導(dǎo)向來看的，在未來3-5年，甚至更長一段時間里，我感覺企業(yè)形態(tài)會出現(xiàn)“多大多小”，但是如果變成一個相對通用的形態(tài)的話，我感覺就會發(fā)展成為“一大多小”，就不會像中國現(xiàn)在僅僅是整機廠就有二百多家，你認(rèn)為機器人行業(yè)會最終會走向集中嗎？

趙悅凱：我的理解，像傳統(tǒng)的工業(yè)機器人領(lǐng)域有“四大家族”，當(dāng)然有一些其它機器人廠商發(fā)展得也不錯，不過基本會向頭部集中。

小廠商會遇到很多問題，例如當(dāng)客戶讓你研發(fā)產(chǎn)品，你沒有資金，一般的大企業(yè)是不太可能先和你簽合同再讓你進(jìn)行研發(fā)的，這些公司一定都會遇到資金流等各方面問題。

團(tuán)隊好、產(chǎn)品好的小廠可能在某個時間節(jié)點就直接被收購了，因為用戶相對是比較集中的，你前期需要為用戶花費的資金和時間是巨大的。我們已經(jīng)用了一百多個億了，感覺自己還是很窮，因為這個錢要花的地方實在是太多了，你要解決場景也太多了，你要做通用機器人的話，還需要針對更多場景進(jìn)行開發(fā)，后續(xù)還有各種工具需要進(jìn)行研發(fā)，視覺上的問題、AMR的問題。

所以，最終賽道一定會出現(xiàn)那么幾家大廠，小廠很難再生存。

王田苗：按你這么說，所有創(chuàng)新企業(yè)都需要加快迭代，加快在通用化過程中找到自己合適的位置，這樣才能把自己變成生態(tài)鏈一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，蔡總，您同意這個觀點嗎？

蔡穎鵬：我認(rèn)為仿生機器人是一個非常龐大而復(fù)雜的系統(tǒng)，從產(chǎn)業(yè)分工角度來說，每一個專項技術(shù)一定會有一些小公司做得非常好，這些小公司可能會逐漸在細(xì)分領(lǐng)域成長為一些大公司，將來更多是一個生態(tài)合作的關(guān)系。

王田苗：從國外仿人/仿生機器人研究路線和他們的成果來看，你們覺得有哪些是值得我們借鑒的，有沒有一兩點啟示？

張銳：國外做仿人機器人的團(tuán)隊比較多，但是跟中國不同的是，中國所有研發(fā)團(tuán)隊的技術(shù)方案都比較趨同，國外每個團(tuán)隊采用的技術(shù)方案都各不相同，我覺得這是中國和國外在仿人機器人研究上最大的區(qū)別。

如果單純地看國外仿人機器人各個研發(fā)團(tuán)隊，無論從結(jié)構(gòu)設(shè)計還是算法設(shè)計，每個團(tuán)隊都有自己的長處，也基本上都是會獨立去做一些研發(fā)。

從這個角度來看，說明兩點：

第一，在仿人機器人領(lǐng)域，全世界沒有公認(rèn)的、統(tǒng)一成熟的開發(fā)方案，因為不存在成熟的開發(fā)方案，所以每個團(tuán)隊都會有很多的機會；

第二，對于所有創(chuàng)新型團(tuán)隊來說，無論是研究院所還是高校，只要找到一個比較好的點，其實都可以在比較短的時間內(nèi)構(gòu)建起自己在行業(yè)中的地位。

王田苗：蔡總，您怎么看這個問題。

蔡穎鵬：確實剛才張總也說了，國內(nèi)現(xiàn)在方案會有很多趨同的情況，我個人認(rèn)為，也有一些背景、一些原因存在，例如核心零部件的供應(yīng)或者核心零部件自主研發(fā)能力可能是制約我們國內(nèi)機器人團(tuán)隊做不同方案的一個限制因素。

我們現(xiàn)在看到包括波士頓動力或者特斯拉，馬斯克自己也說，他們要自己開發(fā)更高功率密度、更小體積的執(zhí)行器，他們會從最底層的執(zhí)行器開始做創(chuàng)新，這是我們在做機器人過程當(dāng)中需要去借鑒的地方，這是從底層開始做創(chuàng)新，而不是做集成。

王田苗：趙總從海外視角也為我們解讀一下這個問題。

趙悅凱：我們做仿生機器人做了好幾十年，實際上除了剛才這些點都是對的以外，還有一個就是你的資金問題，你的錢從哪里來，你的機制是什么樣的——是立刻拿了錢立刻就要出成果，成果立刻必須商業(yè)化，還是本身就沒有一個目的性那么明確、時間那么嚴(yán)苛的節(jié)點的項目。

相對來說你的資金充裕，你的研發(fā)周期沒有要求一定要在某個時間節(jié)點達(dá)到一個特定的成果，這其實是國外這些團(tuán)隊做得不錯的一個重要原因之一。

給創(chuàng)業(yè)的科學(xué)家?guī)c建議

王田苗：假如高校里的科學(xué)家們也想在適當(dāng)?shù)臅r候把自己的成果轉(zhuǎn)化，針對這類想?yún)⑴c創(chuàng)業(yè)或走出高校自己創(chuàng)業(yè)的年輕科學(xué)家們，你們能否結(jié)合自己這些年創(chuàng)業(yè)過程中走過的路，給出一兩點中肯的建議？

張銳：在中國大部分行業(yè)都會形成少數(shù)的巨頭優(yōu)勢，但是中國還有另一個現(xiàn)象，我覺得也是中國更為重要的特殊國情，任何一個行業(yè)在中國真正火起來的時候會有一個標(biāo)志性事件——這個行業(yè)會涌入不少于100家企業(yè)。

目前來看，仿人/仿生機器人領(lǐng)域還不到100家企業(yè)，說明這個行業(yè)還沒有真正火起來，真正火起來的時候一定會有不止100家企業(yè)。

為什么會有這么多企業(yè)？

以工業(yè)機器人為例，雖然表面上會分為幾大類，但幾百家企業(yè)都在做整機，因為每個人都能找到自己的應(yīng)用領(lǐng)域，會有自己的客戶優(yōu)勢，真正做一家公司有技術(shù)研發(fā)是一方面，能賣出去是更為重要的另一方面，技術(shù)和銷售雙輪驅(qū)動對于支撐一個企業(yè)成長尤為關(guān)鍵。

我覺得幾位科學(xué)家在技術(shù)上肯定是沒問題的，關(guān)鍵問題在于研發(fā)的這些產(chǎn)品、積累的這些技術(shù)如何轉(zhuǎn)化為訂單，如何把這個問題解決好很關(guān)鍵。

趙悅凱：天時、地利得有，大環(huán)境就不用多說了，最重要的還有你得有團(tuán)隊。

你的技術(shù)要夠特別或夠領(lǐng)先，同時你的技術(shù)也是要能商業(yè)化的，你商業(yè)化是要有一個合伙人能在商業(yè)領(lǐng)域給你很多的幫助和支持，同時你要知道這個企業(yè)到底需要什么，因為最終你的產(chǎn)品還是要賣給終端客戶，客戶的需求對于你的研發(fā)是不是夠商業(yè)化，我覺得也是一個非常重要的點。

蔡穎鵬：借用北航的校訓(xùn)，就是“仰望星空，腳踏實地”。

我們在做著非常前沿的技術(shù)時，一定要尋找一些能夠商業(yè)化落地的路徑。例如雖然我們想要做一個非常完美的機器人，但是在這個過程中我們也可以把我們的產(chǎn)品，或者把我們的技術(shù)轉(zhuǎn)化到一些其它成熟行業(yè)中先應(yīng)用起來，這樣對整個公司商業(yè)化或者健康成長都很重要。

我們需要在這個過程中，一步一步地向最長遠(yuǎn)的目標(biāo)去努力。