李战斌

星灿智能的创立是我“使命追求”的性格和时代机遇把握结合的结果。每次我预判行业要进入爆发期，而我的技能恰好匹配时，就会进入这一行。

早几年，我国的光刻机开始遭遇西方国家的技术封锁，我凭借光学工程专业所学，进入上海微电子装备（集团）股份有限公司研发光刻机，直至我负责的光刻机量产，我转而研究人工智能。当时，国内人工智能产业处于早期阶段，我进入阿里巴巴 (中国) 有限公司，主导了支付宝AR扫一扫功能、SLAM（同步定位与地图构建）技术应用以及人体姿态识别系统的开发。之后，我在百度担任智能驾驶地图深圳团队负责人，完成智能驾驶地图战略转型；在毫末智行科技有限公司验证端到端自动驾驶模型及其数据闭环机制的技术可行性；在吉利汽车集团有限公司（以下简称“吉利”）进一步推动数据闭环体系在量产车型中落地，促进众包地图采集与数据标注流程的规模化应用。

2024年，我与吉利团队一举夺得2024CVPR（国际计算机视觉与模式识别会议）自动驾驶国际挑战赛的全球多模态无图自动驾驶冠军，助力领克两款新车实现量产。其间，我见证了自动驾驶技术爆发式增长，意识到自动驾驶技术即将进入世界模型（人工智能领域用于模拟环境动态并预测未来状态的核心技术框架）、多模态、端到端技术并存的时期。同时，随着全国各地持续颁布“银发经济”政策，我敏锐地意识到，60岁以上老年人的出行与陪护需求蕴含着巨大市场潜力。这既是一个商业机会，更是一个社会使命。当前，自动驾驶技术解决的是60岁以下人群的出行问题，而老年群体出行自由、生活品质与情感陪伴仍面临挑战。我一直坚信技术最大的价值不在于其高深，而在于能够普惠。这也是我创立星灿智能的初心所在。

首先，精准地找到技术能解决且用户愿意买单的痛点是挑战之一。星灿智能锚定“出行”这一刚需，用自动驾驶技术去赋能传统轮椅，这要求我们去采集用户需求。

其次，将技术落地到具体场景尤为重要。从我自身经历而言，无论是AR、SLAM技术，还是世界模型、端到端自动驾驶或VLA（一种通用型架构）强化学习，任何新技术在发展早期，都面临着外界的质疑。这时，我们就要将技术落地到具体场景中，去充分验证其价值。因此，我们始终在思考如何用技术解决实际问题。例如，在百度推进智能驾驶地图项目时，我们选择了重庆立交桥作为测试场景，用技术解决这一复杂交通场景的导航问题。通过多模态融合技术，我们在错综复杂的多层高架中实现了精准导航，向市场证明了导航技术的落地能力。基于这一技术突破，我们与智能驾驶团队形成了中国首个基于数据闭环的高精地图量产方案，填补了国内主机厂自主构建高精地图的技术空白，开创了数据闭环价值规模化应用的先河。这也说明技术只有解决具体问题，才能实现其价值。技术在产业化的过程中难免坐“冷板凳”，这就非常考验创始人的认知与定力。我相信，在方向正确的前提下，努力在某些关键时刻比选择更为重要。

人形机器人的赛道非常火爆，但我们没有跟风。当前业界普遍认为，现实世界是为人形构建的，人形机器人机身能更好地适配环境且更容易被人类情感接受。我认为这不足以支撑人形机器人在短期内大规模落地。机器人承担移动功能的下半身，无论是轮式或是足式都是一个成本项，上半身才是价值项。因此，我们聚焦让机器人功能更贴合真实需求，而不是追求人形。

在场景选择和产品路线上，机器人未来最大的应用场景在家庭领域，星灿智能将自动驾驶技术优势下沉应用于家庭陪护机器人——通过割草机器人迅速打开现金流并为后续业务提供现金流、完备的供应链和数据闭环，再将轮椅打造成集自主移动、环境交互、安全陪护于一体的轮椅机器人——家庭陪护机器人，最后把割草机器人和家庭陪护机器人成熟的感知、导航、机械臂、数据闭环等模块统一到类人平台，实现“一体化”家庭服务能力。

我们将产品线分三步发展的核心在于通过创新赋能变革一个品类或产业，使之普惠更多人。初创企业资金和资源受限，要用最小的投入去验证技术和产品可行性。我沿用百度“攀登珠峰，沿途下蛋”的思路，将复杂的事情分阶段实现。我们不追求一步到位研发出类人机器人，而是通过“割草机机器人—出行陪护机器人—类人陪护机器人”三步发展战略，让前一个产品为后一个产品积累资金、供应链、数据，形成自我造血能力。其中，割草机器人就是我们生存第一步的“粮草”，它不仅能让企业活下来，还能活得有底气。

首先，将成熟技术迁移至新场景，核心在于精准识别目标场景的底层技术共性。我们发现家庭场景机器人的共性技术是场景感知与自主移动，这恰巧是自动驾驶领域成熟的技术，为技术迁移提供了可行性。

其次，要解决技术落地的问题。我们了解到，传统割草机在非结构化环境中应用时，存在定位、延边、避障、爬坡、回冲、续割等技术痛点，催生了巨大的全球存量市场。老龄化社会出行、社交需求增加，但现有轮椅未能满足市场需求。因此，我们以割草机、轮椅为切入点，融合激光雷达、视觉传感技术优化割草机路径，引入SLAM算法提升轮椅导航精准性、稳定性，并打造了一支由自动驾驶技术、消费电子产业专家组成的人才队伍，加深对家庭场景的了解，实现了自动驾驶技术在机器人领域的落地。

割草机器人服务的庭院场景本身就是家庭环境的组成部分。目前，欧美国家的割草机市场相对成熟，产品品类被广泛认可。从技术复杂度来看，割草机器人比家庭陪护机器人、类人陪护机器人更为简单。凡是与人直接交互的产品，其安全性、载重能力及场景适应性的门槛都较高，其复杂度也随之上升。因此，割草机器人最适宜成为我们“量产一代、研发一代、设计一代”这一务实路径的先头兵。

此外，星灿智能在割草机器人领域具有显著的技术优势。当前的割草机普遍存在定位、延边、避障、爬坡、回冲、续割的技术难点，这些难点可归纳为场景感知和路径规划，而这恰好是自动驾驶领域已经验证过的技术。将这些高速行驶的结构化场景和部分非结构化场景中已实现的技术降维应用在割草机器人上，就很容易获得市场认可。

星灿智能的场景5D感知技术优势显著。具体而言，我们通过多模态融合技术，如IMU(惯性测量单元)、激光雷达、视觉传感技术，实现了2000平方米庭院无需RTK的精准定位，有效解决了传统割草机因植被遮挡导致的信号丢失问题。若加上RTK定位，我们的割草机器人通过绝对位置信息进行误差校正，还能实现上万平方米甚至更广范围的草坪连续修剪，可为大型商业绿地、公共景观及高端住宅区提供智能化、全场景的无人化割草解决方案。

这些技术进一步得到验证和优化后，其中约60%～70%的模型能力可在家庭陪护机器人上复用，实现从“庭院”到“家庭”场景的自然延伸，为我们的长期发展奠定了坚实基础。

我们正视创业公司早期数据不足这一客观规律，为此采取分阶段迭代的产品策略：在初期推出功能相对基础的版本，合作方共同采集基础数据，并通过初期部署积累原始数据。

在产品逐步落地的过程中，我们通过OTA（空中下载技术）实现产品数据复用和更新迭代，推动产品能力从灰度测试、种子用户试用，逐步过渡到大规模推广，实现产品逐步放量。这一策略有效缓解了产品早期数据欠缺的状况，构建了可持续的数据闭环。尤其是激光雷达模态的应用，我们选择了数据需求较少的模型，相比需要大量标注数据的视觉方案，模型训练效率更高。一旦产品放量，我们就能迅速通过真实场景发现问题并优化代码，使数据闭环能力得以发挥。 

我在百度开发智能驾驶地图时，通过平台技术——统一的操作系统落地多样化的产品。如今，星灿智能借鉴这一经验，打造智能体OS，同步赋能割草机器人、家庭陪护机器人等产品开发。这种“硬件产品软件化”的方式，将复杂的硬件能力转化为可复用的软件模块，使AI技术降维应用到不同的场景，使星灿智能既能突破数据壁垒，又能低成本地满足多样化的市场需求。

视觉感知始终存在漏检和误检的局限，但家庭场景对全景感知的要求极高。为此，XcanBrain在多模态大模型的基础上创新性增加了光谱维度，以精准区分物体材质，从而提升切割、避障能力。由此，我们还将原本光谱仪上万元成本降至百元级别。此外，XcanBrain通过创新模型训练方法，提升了特征提取能力，解决了多模态对齐和时序信息处理等核心难题。

模型落地方面，XcanBrain通过自动驾驶领域的OCC技术（占据网络技术，一种基于深度学习的三维环境感知技术），将场景空间占据信息进行高效编码，并通过网络轻量化设计降低算力需求，使其具备了海量国产芯片的适配性，从而在割草机、轮椅等消费级产品上落地。此外，我们通过与北京航空航天大学、西安电子科技大学等高校开展的产、学、研合作，持续打造真正理解家庭需求、能够成为“智慧伙伴”的机器人操作系统。

我认为生态型企业的核心在于填补行业空白。在家庭场景中，智能体OS缺失制约了机器人的协同发展。我们正基于多模态大模型能力提取机器人共性能力，打造一款通用的家庭智能体OS，用同一套系统能服务割草机、轮椅、陪护机器人等不同形态的硬件。家庭机器人未来必然是百花齐放的，我们的目标是成为支撑这片生态的操作系统底座。

但这并不意味着星灿智能追求全栈自研。在机器人领域，我们倾向于专注打造“机器人大脑”的核心优势，基于家庭陪护多模态大模型的智能体OS——XcanBrain整合感知、决策与交互能力。对于芯片及机械臂的设计研发、数据标注、销售渠道建设等非核心环节，我们选择与专业伙伴合作，借助他们的硬件制造、供应链优势，加速产品落地。这种模式让我们集中资源突破AI平台能力。正如“木桶理论”所揭示的，与其补齐所有短板，不如将长板做到极致，再通过生态协作实现整体效能最大化。

首先，初创公司资源有限，通常同时兼顾渠道建设和产品研发。因此，我们选择“方案+ODM”的市场化模式，将力量集中攻克家庭机器人技术痛点。其次，面对行业渠道成熟的产品，我们倾向于扮演“助力者”而非“竞争者”——通过技术赋能行业伙伴，实现共赢。这种模式使我们成功规避了初创企业常见的生存困境，快速实现正向现金流，减少了对外部融资的过度依赖，形成了良性循环的发展路径。

目前，我们的割草机器人样机已交付用户，预计明年向渠道商批量交付，正式进入商业化运作阶段；家庭陪护机器人处于样机打磨阶段，而类人陪护机器人在概念机阶段，我们始终遵循“量产一代、研发一代、设计一代”的迭代策略，确保产品持续创新与落地。为加速满足市场需求，我们也希望引入志同道合的耐心资本伙伴，共同深耕具身智能家庭机器人领域，实现具身智能技术到规模化落地的跨越。

在家庭服务机器人领域，存在两大认知误区：其一是认为机器人必须采用人形设计，但这并非必要条件；其二是行业发展初期期望覆盖所有场景，这显然脱离实际。我们的策略是分阶段推进，如同自动驾驶领域从L2（自动驾驶技术的分级标准）到L4渐进发展一样，机器人也要先聚焦家庭场景自动驾驶技术实现，在结构化场景中实现稳定落地，再逐步拓展至城市和乡村等复杂环境。这种阶梯式发展，既能确保每个阶段都有可交付的成果，又能避免出现像自动驾驶领域那样，起步阶段目标过高难以量产的情况。

星灿智能的首款机器人聚焦市场渠道较为成熟的庭院场景，既为企业发展提供了现金流，也为后续研发累积了供应链、场景数据；第二款产品轮椅机器人转为家庭场景设计，下半身提供稳定移动能力，上半身搭载轻量化机械臂，配备力反馈与触摸感知功能，帮助人类完成日常劳作；第三款产品——类人陪护机器人是智慧伙伴和家庭第三成员，通过情感陪伴、智能交互、实时健康监测等功能实现与用户深度共生，成为用户连接外界的桥梁。

“刚需出行+智能交互”的双重价值，正是星灿智能深耕家庭场景的差异化优势。目前，星灿智能的产品已形成协同发展之势——庭院机器人通过规模化应用反哺技术迭代，轮椅机器人聚焦高价值场景验证创新模式，让我们在保持商业健康度的同时，持续探索机器人与人共生的可能性。

我们预见，未来家庭机器人将形成“硬件软件化，能力模块化”的产业生态：通过统一的智能操作系统（如我们的家庭陪护智能体OS）向下赋能各类硬件产品，向上支撑多样化应用场景，最终实现“一个AI大脑，多种身体形态” 的产业格局。

我认为产品战略的核心在于两点：定位与开放。定位的本质是创造真正被市场需要且能推动行业进步的产品——我们拒绝陷入低端性价比的竞争，而是要打造具有标杆意义的创新产品，让每款产品都成为行业进步的助推器。同时，我们坚持开放生态，通过技术共享与伙伴协作，共同突破行业瓶颈。这种策略不仅让星灿智能的产品在家庭场景中精准解决刚需，更通过持续的技术迭代，推动整个机器人行业向更高价值维度演进。

我曾在北京工作生活，也长期往返杭州、上海、武汉等地出差，最终选择定居深圳。深圳这座城市给我的感受截然不同。首先，深圳政务服务高效便捷，入户办理等事务流程简化。其次，深圳的创新集群、产业园区完全开放，甚至不设围墙，创业者能轻松地在咖啡馆或楼下与行业专家、同行交流，高效获取信息、对接资源。

产业生态方面，深圳经济活力充沛，产业链上下游企业乐于拥抱创新，本土企业崛起成为上市公司后，会积极支持新锐创业者，对失败包容性强。在这样的产业生态环境下，星灿智能也得到了很好的发展，首轮融资甚至未设对赌条款，资方愿与我们长期同行，并助力我们以优质价格对接产业链资源。在产业链协同方面，深圳与东莞、中山等周边城市形成了紧密的互补关系，从零部件供应、模具开发到代工生产、出口全链条均具备完备能力。星灿智能GPU（图形处理器）训练、服务器等资源，能在深圳得到迅速响应。

政策支持上，星灿智能受益良多，南山区为我们提供了免费办公场地，让我们拎包入驻，连办公桌椅都配备齐全；更令人惊喜的是，园区负责人得知我们需测试场景，一周内便腾出1500平方米的专属场地供我们使用。这种支持不仅体现在硬件方面，深圳清华信息港场地空间负责人还主动牵线投资方，帮我们这群“技术宅”向投资人介绍创业项目，推进星灿智能与融资机构进入第二轮融资洽谈。深圳的创业环境，让我们能专注产品，而无需为琐事分心。

随着具身智能等新技术爆发，高校人才培养速度滞后于行业发展，导致相关技术人才紧缺，用人成本持续攀升。为应对这一问题，我们正与北京航空航天大学、西安电子科技大学等高校开展联合研发，通过产学研合作缓解人才压力，但这一过程仍需持续投入。

创新是创业的核心驱动力，首先要敢于突破常规、敢于创新。创新和创业本质相通，敢于迈出第一步、敢为人先，就相当于成功了一半。其次是要找准定位，一定要做那些切中刚需的事情，而非陷入低价“内卷”。这种选择或许不会带来短期快速增长，但只要坚持这个方向，就能为长期成功奠定根基。