今年夏天，世界人形机器人运动会把机器人的进步换成了一组谁都看得懂的成绩。400 米大型组决赛，几支机器人都跑到 40 秒上下，领先者之间只差一秒多。转到 WRC 展馆，另一套尺度也变得清楚：机器人在展台上做出漂亮动作，厂商还要和客户谈它能进入什么岗位、多久回本。

一位看了机器人行业很多年的前辈兼投资人逛完 WRC，说这是他见过规模最大、最热闹的一届，机器人掌握的具体技能已经相当熟练，一批岗位机器人确实能干活了。与展馆的热度和机器身体的变化相比，他觉得 " 大脑 " 的进步有限。机器人自己理解环境，把一段长任务接着做下去，仍有很长的路。

在这两场活动之前，我刚完成对翼菲科技的一次长时间采访。翼菲 2012 年从济南起步，做的是进入真实制造现场的工业机器人，今年 5 月 18 日正式登陆港交所。等我后来再看赛场和展馆，反复想起的是采访里的一个数字：七年。

从左至右依次：太平洋科技执行总编    冯伟，翼菲科技非执行董事、股东代表    李笙凯，翼菲投资人、清控银杏创始合伙人    吕大龙，翼菲科技董事长    张赛，翼菲科技副总经理、董事会秘书    杨絮，翼菲科技副总经理、总工程师   屠升平

比赛把一台机器状态最好和最坏的时刻同时留在场上，转弯慢了、摔倒以后怎样站起来，观众可以直接比较；展馆则把演示放回生意，客户关心机器离开展台以后每天能工作多久。

2012 年，张赛辞掉在深圳的工作，回到济南创办翼菲。他是翼菲的创始人、CEO，不过最初几年，他更接近那个全职把产品做出来的人。公司起步时只有三个人、两张办公桌和一间 8 平方米的办公室。工厂有自己的验收标准。张赛后来把客户要的东西概括为 " 快、准、稳 "：机器长什么样，先看它能否在规定的空间里，以足够高的节拍把工作做完。

翼菲早期的机器人，也很少是大众熟悉的 " 人形 "。张赛在采访中说，手机的一块玻璃屏幕要经过 30 多道工序，翼菲的机器人进入其中一些制备、上下料和检测环节。工厂需要的是一双不知疲倦的手，至于这双手装在怎样的机械结构上，要由工位和成本来回答。

Delta 机器人与 Scara 机器人配合共同完成手机防护玻璃循环抓取摆放演示

当时国内并联机器人市场仍主要由国外品牌占据。翼菲选择从这种结构切入，因为它天然适合高节拍动作。对于一家只有几张办公桌的公司，这个选择给了产品一个明确的工位，也把比较对象推到成熟的国际厂商面前。样机跑得快只是第一步，客户会把同样的动作连续看很多遍。

当时愿意用国产机器人本体做集成的公司很少，翼菲只能自己把机器带进客户现场。机器人要达到节拍，也要接进具体工位的物料和生产流程。缺少运行案例，张赛就把设备免费放到现场，满意以后再买。他面对客户时咬着牙估计，产品怎么也能用七年。这个数字当时没有历史记录支持，是创业者为了进入第一批工厂给出的承诺。最早的客户同时承担了试用风险，翼菲也第一次获得了让机器在真实产线上反复暴露问题的机会。

十多年后回看，当年的承诺已经被一批超过十年的现场记录越过。今天的新客户可以去看这些机器怎样工作，也可以看翼菲怎样生产和维护它们。早期项目的投资回收期常要两三年，采访中张赛说，如今随着机器人性能提升、应用成熟度提高以及部署效率改善，在部分成熟应用场景中，客户的投资回收周期已较早期明显缩短。机器采购回来只是经营账的第一笔，部署所需的人手、停机时间和维护频率，最后都会改变回本时间。早年只能靠试用换来的信任，现在有了一段可以被客户检查的历史。

2014 年，那批设备留下的长期运行记录还很短，另一种信任先来了。一个晚上，投资人李笙凯到翼菲做尽调。他后来成为翼菲董事，也是此后多次为张赛牵线的人。那时，翼菲已经从 8 平方米搬进约 150 平方米的办公室，仍只有两间房。张赛把他请进唯一一间独立办公室，李笙凯坐下、打开电脑，第一句话是：" 我现在开始给你起草 TS。"

两人都是清华校友，之前并不熟悉。校友关系带来了最初的引荐。尽调里，李笙凯把翼菲与其他团队的参数放在一起比较。当时市场上已经有二十多家并联机器人公司，他记得翼菲在特定情况下的抓取速度已经接近 ABB。参数之外，他还在看产品路线、团队和未来。后来，他所在的机构投资翼菲。张赛拿这段长期关系开玩笑，说自己在师兄陪伴下 " 从不懂事到懂事 "。

现金流断掉时，公司已经和许多人连在一起

到了 2016 年，翼菲已经有产品、有客户，也拿到过投资，合伙人问题和公司战略分歧却把现金流推到断口。

面对创业以来最困难的阶段，张赛决定把公司继续办下去。采访中，张赛讲完 " 卖房救公司 "，很快说起当时的投资人、员工和客户：投资人的钱刚进来不久，公司面临现金流压力，一度影响到员工薪资的正常发放，但团队仍然坚持推进项目和服务客户；他也曾当着客户的面拍着胸脯，承诺一家中国机器人公司可以把项目做好。

按张赛在采访中的回忆，峰瑞资本当时给出的条件是：先靠自己的能力把合伙人问题解决，之后再谈投资。他卖掉房子，回购原合伙人的股份，重新处理公司的股权和治理问题；峰瑞随后投资翼菲。

张赛说，如果所有办法都试过，公司最后还是倒下，他只能接受；当时的问题是：" 人事没有尽完呀，我还有机会救。"

从这以后，张赛开始独自挑大梁。刚创业时，他会觉得年轻、不怕失败，大不了重来。独自承担起公司以后，他发现自己的选择同时牵动员工的家庭和客户的生产。

那一年，日后出任翼菲科技董秘的杨絮，与张赛相识于清华企业家协会（TEEC）青创会一期活动。彼时杨絮正运作自己的项目，看到的张赛意气风发；现实里张赛却背负沉重的经营压力，公司前途未卜。初次碰面，他不便向在场师兄师姐袒露窘境，只能如常应酬交流。而现场一众创业者迎难而上的状态，也给予他继续探寻出路的支撑。

此后近十年，杨絮多次为翼菲对接投资机构，还随同团队拜访港股券商与核心客户。2025 年初，翼菲进入上市冲刺阶段，亟待强化资本市场运作与公司治理能力。相交近十年的杨絮进入张赛的人选考量，他先致电师兄李笙凯征求建议。李笙凯答复十分直白：师兄邀约师妹，最坏结果不过是遭到婉拒。

在张赛的邀请之下，杨絮正式加入翼菲。过往协助公司投融资、一同走访券商及客户的经历，让她入职前就熟悉翼菲的产品体系，也清楚公司曾经经历的挫折。

翼菲科技迅翼系列并联机器人

翼菲科技展翼系列 Scara 机器人

小宾馆里的那次长谈，几年后才有了邀请

李笙凯牵起的另一段关系，始于 2022 年前后。他把张赛介绍给屠升平。屠升平后来成为翼菲 CTO，此前已经在机器人行业工作多年，经历过国际机器人公司的产品研发——他在 ABB 任职 16 年，曾担任中国区研发负责人。三个人第一次长谈的地方很普通：一家小宾馆里，电视放着球赛，他们边看边聊。

张赛那时很想要这样的技术负责人，又觉得翼菲还没有强到足以开口邀请。他把那次见面说成先向行业前辈学习、再 " 结个善缘 "。此后几年，双方一直保持交流。到 2025 年前后，翼菲已经有一批客户和产品，也有团队可以继续升级，张赛觉得可以开口了。屠升平说，校友之间容易自然形成信任，团队成员擅长的事情又各不相同。他也想把接近二十年的行业经验继续用于实战，加入以后便开始升级研发团队、规划新产品。

谈到这类工作，他在采访桌上讲起自己早年负责的一块电路板：三个月左右便把软硬件跑通，最后让它成为产品却用了两年。三个月时，那块板已经能动；余下的一年零九个月，要让它经得住运输中的碰撞和环境变化，长时间运行仍然可靠。普通人把两个版本拿在手里，外观可能没有明显差别；碰撞、温度和长时间运行，才会让差别显现。

功能跑通时，熟悉板子的工程师还可以守在旁边调试；进入客户现场，产品要让其他人按照固定流程装配、测试和维修。选定的器件要能进入批量生产，装好的产品要经得住运输；温度、震动和电磁干扰又会带来另一轮验证。同一套设计批量生产以后，每一次装配和检测还要尽量一致。这些工作很少制造一次让人惊叹的演示，却会决定客户第三年叫人来修的次数。屠升平所说的 " 两年 "，完成时刻分散在一次次验证里，产品逐渐少出一些问题。

翼菲已经运行多年的客户现场，每天都在产生这种问题。成功动作容易拍成视频，麻烦常常出现在第几千次重复之后：部件逐渐磨损，新到的一批材料又与上一批略有差别，现场工程师得沿着工序往回找。张赛举过一个更小的动作：拧螺丝。程序里的孔总是端正，螺纹也完整，现实中的孔可能打歪，螺丝拧到一半便遇到不一样的阻力。人用手一试，很自然地会换个角度；机器人要先知道发生了什么，才谈得上下一步。手机玻璃看起来比螺丝标准，一块玻璃与另一块、一个夹具与另一个夹具之间，仍会留下制造偏差。工程师处理过的问题进入下一版设计，机器才从 " 这一次做出来 " 走到 " 以后还能继续做 "。

屠升平把这种困难放到今天的 AI 里看。数字世界留下了大量可供学习的文字和代码；人在现实中开一个瓶盖时感受到的力与摩擦，动作结束后往往没有记录。工厂里每天发生无数次操作，能够完整进入训练体系的物理数据依然有限。工厂里的异常能否被完整记录，也会影响机器人下一步能学到什么。

到屠升平加入时，翼菲已经有一批运行多年的产品，后续研发也有具体问题要处理。清华校友关系带来了最初的相识；多年以后，李笙凯仍在牵线，杨絮和屠升平也都加入了翼菲。

采访发生在 WRC 和机器人运动会之前。等我后来再看赛场，运动会用秒数证明机器人的身体正在变快，也把自主完成与人工介入的差别写进分数：场景赛全自主完成的计分系数是 1，遥控完成是 0.5。机器人若在中途拿错东西，能否记住前面的步骤、自己接着做，值得被单独比较。

WRC 现场已经出现不少人机协作方案。机器人先承担高频、规则较清楚的工作，人在复杂节点远程介入，这样的系统已经能够创造商业价值。人的介入也标出了当前边界：具体动作成熟得快，面对异常时的理解和恢复仍在积累。到了工厂，每多一次人工接管，用工和停机成本里就会多出一笔时间。

更强的 " 大脑 " 可能缩短新工位的部署时间，长期运行中留下的异常记录也可能成为训练材料。今天还很难判断，过去十几年里花掉的时间，有多少会被新的智能能力压缩，又有多少会以另一种方式留下来。

翼菲投资人、清控银杏创始合伙人吕大龙在采访里说，上市只是企业的 " 成人礼 "。成人礼之后，这家公司仍要回到工厂，看看一个更聪明的机器人，怎样把第几千次动作继续做下去。