《科创板日报》6 月 11 日讯（记者 李明明）2026 年 6 月 10 日，光象科技发布了行业首个工业级自进化具身智能机器人 Phi-Bot X1。定位是专为工业场景设计的自进化具身智能机器人，X1 在本体架构上深度契合一线工厂对高精度、高灵活性、高稳定性和高安全性的严苛要求。

在 " 人形机器人跑马拉松 "" 灵巧手弹钢琴 " 等行业叙事热闹展开的同时，这家公司的选择也别有一番用心。

发布会当日，光象科技创始人兼 CEO 张涛接受了《科创板日报》记者的采访。这位清华大学车辆与运载学院出身的连续创业者，在过去一个半小时的对话中，反复强调一个词—— " 干活 "。

" 今天行业里很多人用具身机器人去做的事情，并不是具身机器人该干的事。" 张涛直言不讳。光象首选的落地赛道是汽车制造，他认为：" 应该面向真实场景需求，让具身智能机器人场景中发挥更大价值。汽车是当前最大规模、复杂程度最高、同时又最标准化的规模化工业。"

" 只做大脑 " 是条死胡同

2025 年成立的光象科技，由清华大学车辆学院和人工智能学院联合孵化。但张涛对《科创板日报》记者透露，真正的筹划始于 2024 年底——正是具身智能概念刚刚起爆的时候。

" 我们当时花了很长时间讨论一个问题：光象到底要做什么样的公司？" 张涛说，选项很多：只做 " 大脑 " 算法、只做本体、做 To C 还是 To B、做工业还是做家庭。

最终的结论是：必须做完整的机器人产品。

理由很直接——行业太早期了。" 今天你去找任何一个客户，他会说‘我想让机器人帮我干活’，但他根本不知道怎么干。" 张涛认为，如果只做大脑或只做本体，都只解决了一半问题，" 这样的机器人能为谁服务呢？"

更深层的原因是数据闭环。" 如果今天不能把机器人造出来、卖出去、让它真正干活、再把数据收回来，那以数据驱动的 AI 技术范式就是一句空话。" 张涛说，这是唯一的路径。

过去一年，行业的主流叙事是 " 跑得更快、跳得更高 "。从去年只能跑 5 公里，到今年能跑半马，背后的散热、可靠性、驱动能力确实在进步。但张涛的看法是：" 我们并没有从一开始就干这个事情。"

光象的选择是：先让机器人进工厂干活。

这就意味着优先级完全不同——工作范围、续航、感知精度、末端重复定位精度，这些才是首先要解决的问题。" 这些事情达成了之后，再谈可靠性、成本逐步降低。" 张涛说，大家在不同维度上推进具身智能的发展，是互补的过程。

在技术路线上，光象也没有选择当下流行的 " 模仿学习 + 遥操作数据 " 的范式，而是押注强化学习，尤其是仿真环境下的强化学习。

" 从第一性原理出发，仿真数据是唯一有可能实现规模化扩增的方案。" 张涛解释，通过堆显卡、并行训练，可以直接让数据量实现指数级增长。而遥操作数据即使成本在下降，本质上仍然是 " 线性关系 " ——要更多数据，就要投入更多资源。

为什么是汽车制造

在众多工业场景中，光象首选的落地赛道是汽车制造。这不是一个容易的选择——汽车产线对节拍、精度、可靠性的要求极为严苛。

张涛解释了背后的逻辑链条：首先，汽车是当前最大规模、复杂程度最高、同时又最标准化的规模化工业。" 除了汽车，你几乎找不到第二个这么大的规模，还这么难。"

其次，汽车产线的高度一致性，为机器人落地提供了相对有利的条件。" 一个 35 米长的工位，要干的事情相对集中，机器人既可以规模化落地，又能快速实现工位价值。"

更重要的是，这恰恰是最好的 " 练兵场 "。" 当我们的机器人在这个场景里能够符合完整的节拍要求、性能要求、品质要求时，就意味着它已经有了非常强大的技术能力。" 张涛说，再把能力泛化到 3C、电子等其他工业场景，就是顺理成章的事。

而对于行业热门的 " 灵巧手 "，张涛的态度几乎是 " 反潮流 " 的。

" 我们内部去年有个判断：短时间之内先不考虑。" 原因很简单：产线工人干活，不是只靠一双手，而是用手搭配专业设备、专业仪器去完成操作。

张涛举了个例子：" 用一个灵巧手抓着扭矩扳手去拧螺丝，看起来很拟人。但对工业应用来说，这是很冗余的事——增加了中间环节，降低了可靠性，还大幅提高了成本。"

与车厂 " 共舞 "：不搬箱子，干真活

据张涛介绍，光象的 Phi-Bot X1 已经在一家头部车企的产线上完成了真机验证。在 2026 ATC 展会现场，这台机器人连续 3 天、21.5 小时上下料全流程作业，零失误、零中断。

张涛特别强调，这和行业常见的 " 机器人进厂搬箱子 " 不是一回事。光象选择的上料工位，涉及抓取、移动、翻转、精准对孔、放置等长程复杂任务。在双孔同时对准的高精度作业中，X1 仅靠本体感知就能实现毫米级动态位置精度，角度控制在 0.3 ° 以内。

在与车企的合作模式上，张涛将其分为三个阶段：首先是场景选择，车企提出需求，双方共同判断哪个工位最有价值；其次是迭代开发，从实验室模拟到测试产线，再到正式产线；最后是评估验证，确认是否达到预期效果。

" 我们不是一个简单的供货商角色，客户也不是简单的采购方。" 张涛说，" 大家共同探讨新技术路径能以什么方式落地，以及怎么最大化扩展应用价值。"

不担心车企 " 自己造机器人 "

对于特斯拉、小鹏、理想等车企纷纷布局机器人的趋势，张涛的看法出奇淡定。

" 所有车厂最终服务的客户都是 C 端用户。他们做机器人，是为了开发下一代智能终端，而不是为了给自己的产线用。" 张涛算了一笔账：理想的产线就三四条，如果机器人只给自己用，" 不符合商业逻辑 "。

在他看来，具身智能是一个海量市场，不会只存在一家或几家公司。模型、本体、每一个细分场景，都会有各自的头部玩家。" 我们相信自己在里面会有一个不错的位置。"

光象科技在半年内连续完成了种子轮、天使轮和天使 + 轮融资，累计金额超 1 亿元。当被问及 " 钱够不够用 " 时，张涛回应到，" 我们要把让机器人真正进入产线干活，打磨好软硬件，这需要大量的研发投入——本体能力、模型库、技术平台都需要资源。"

他明确表示，融资活动是为了支持战略落地，两者是匹配的。只要还在推进技术和业务，就会同步推进融资。

至于资本寒冬中创业公司的生存困境，张涛显得并不焦虑：" 具身智能未来能产生的价值非常高，对比下来，现在的投入其实没那么高。" 但他也承认，行业一定会经历风雨，" 我们会坚定地按照自己的技术和业务节奏走。"

在采访中，张涛多次提到一个观点：今天的具身智能行业，最缺的不是技术噱头，而是 " 真实的生产力 "。

从光象的路径选择来看，这家清华系公司正在走一条与主流叙事截然不同的路——不做 " 跑马拉松 " 的明星，不做 " 弹钢琴 " 的网红，而是让机器人进工厂，干那些重复、枯燥、甚至有灼伤风险的苦活累活。

这条路更难，周期更长，但或许是具身智能真正走出实验室的路径。

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