至简动力创业首年成果初现创业快一年昔日理想智驾团队的三位核心负责人——王凯、贾鹏、王佳佳终于能展示一下成果了。7月6日至简动力宣布其首款全场景机器人 i7 Pro 完成首批百台交付这也是具身智能行业最快的百台交付纪录用时不到一年。当天至简动力全球首个 CNC 智能化具身机器人产线也同步亮相。在这场展示一年工作成果的发布会上至简动力的生态合作伙伴、客户、开发者伙伴都来了甚至第一排还给理想的老伙计们留了位置。量子位在现场看到前理想汽车第二产品线总裁张骁现任斜跃智能联创CEO、前理想汽车第一产品线营销负责人赵哲伦维他动力联合创始人被邀请现任理想自动驾驶/AI 大模型「一号位」詹锟、人形机器人部门负责人湛逸飞也赶来捧场。具身赛道独角兽的崛起从创始团队的履历看至简动力是具身赛道典型的、带有极强自动驾驶基因的创业公司。三位创始团队成员王凯董事长、贾鹏CEOCTO、王佳佳联创COO均来自理想汽车智能驾驶团队。2025年7月底三人筹备成立新公司随后仅用半年时间就接连完成 5 轮密集融资成为具身赛道成长速度最快的独角兽吸引了元璟资本、红杉中国等财务头部机构以及腾讯、阿里两大互联网巨头的关注。不过贾鹏表示团队在创业前技术边界早已不止自动驾驶。团队成员在理想任职期间已经落地多项具身自动化业务比如自研工厂下线无人检测产线依靠机械臂 视觉完成外观、车机、充电兼容性全自动校验出厂路测搭载视听传感自动筛查异响。贾鹏还提到“佳佳至简动力联创、COO出来之前还把自动充电干了”。技术实力决定胜负在贾鹏看来行业技术扩散快很多公司的大模型差不多真正决定胜负的是底层基础设施建设的能力。是否真的玩过万卡万卡训练集群是否训过自己的基模是否摸过各种芯片而这些他们团队都做过这次创业属于「有备而来」。同时他也承认具身比智驾要难“非常非常多倍”幸亏自己早年在 NVIDIA 待过 5 年心态比较好。“老黄一直给我传达做产品的理念就是做一个 Rubbish 出来先让大家骂被骂多了东西才能成。”i7 Pro从“翻车”到通用平台i7 Pro 是被「骂」过后才走向批量交付的。据悉这次至简落地的全球首个 CNC 智能化具身机器人产线是和国内谐波减速器行业龙头绿的谐波子公司开璇智能合作的。谐波减速器简单理解就是机器人的“关节”机器人的稳定性、动作精准度和耐用性全靠这个核心部件。这次合作主要是让 i7 Pro 自己造「自己」它在产线上负责加工谐波减速器的内部零件实现了硬件自举闭环。贾鹏称他们两家是互相供货、双向配套的合作关系两支团队几乎全程驻场协同。但磨合过程中争论难免因为真实工厂的环境远比实验室残酷CNC 加工车间满地切削油污地面又油又滑。i7 Pro 刚进场测试时当场“翻车”轮子打滑机身晃荡连基础移动都做不到更别说精准加工零件了。当时团队面临两个选择要么花钱改造车间地面、重做地坪适配机器人要么优化行走模组让机器人主动适配恶劣工况。除了走路打滑初期机器人夹爪很难精准完成按压机床按钮这类精细动作又面临是换更高精度的夹爪、堆硬件堆成本还是让机床适配机器人作业逻辑的选择。很多团队可能会选省事的方式但这样机器人只能是“特供机”换个场景可能就废了。双方最终选择了更复杂的路至简死磕机器人本身绿的谐波给机床预留信号交互接口后续机器人无需依靠夹爪物理按压、低依赖触觉传感直接下发数字信号就能控制机床启停、开关舱门、触发功能按键。正是解决了无数小 bugi7 Pro 才摆脱实验室 demo 的标签成为一套可迁移、适配各类工业工况的通用机器人平台。除了 CNC 产线i7 Pro 也进入了柔性 PCB、光模块等场景。至简动力联创COO 王佳佳表示这些场景有真实需求像 CNC、精加工、热处理等环节壁垒高、人工成本上升新建产线按具身智能机器人使用方式设计后续部署会更顺而且光模块、柔性 PCB 等场景与 AI 基础设施的增量相关。“我们希望先在有真实需求、有增量、有工艺难度的场景里把自己的快速部署、稳定运行、数据闭环和模型能力练出来。”未来规划与产品矩阵拓展量子位了解到除了工业场景至简动力未来还计划进入商超零售、智慧物流和生物医药等领域。在产品矩阵上下个月该公司还会有两款新品发布。高性价比的 i7 Pro谈及与至简动力合作的原因绿的谐波 CTO、开璇智能 CEO 储建华表示背后是制造业面临的人力困境。他们之前的工厂有 1000 多台 CNC 数控机床每台设备都需要「操机员」完成上下料、装夹、检测等重复性工作传统操机员工作乏味年轻人不愿上夜班工厂招工难。而传统工业机器人无法完全解决这个问题因为它更适合高度标准化的生产环境面对多品种、小批量、频繁换线的制造场景需要重新示教、调试部署成本高。他们需要具身智能机器人靠手眼脑协同模型可自主思考实现零件随便放、自己找位置和装夹适应不同场景还能根据零件不同完成自动柔性抓取。但具身智能机器人价格昂贵为拥有更强能力需要更多传感器、复杂执行机构、高算力平台以及大量软件和算法投入这些都会反映在整机价格上。据悉i7 Pro 最高配版本售价仅 22.98 万元相比部分售价五六十万元的人形机器人便宜很多。王佳佳算过相比传统方案购买 i7 Pro 可以 1.5 年回本“机加工行业平均工资 8000 - 1 万元ROI 不用算问问工资就知道了”。储建华也说使用具身智能机器人一年左右可收回人工成本。但 22.98 万元背后不只是压缩利润王佳佳认为机器人行业类似新能源汽车早期阶段当时电池成本、供应链和制造能力限制了规模化机器人如今也面临类似问题。至简动力想通过真实应用反向推动制造体系成熟这也是「机器人造机器人」的原因。王佳佳把这个过程形容为“以前大家讨论先有鸡还是先有蛋现在我们已经有鸡了开始下蛋了”这和当年特斯拉的做法类似先造 Roadster高价小众再用其技术造 Model S/X高端走量最后用积累的供应链和制造能力推出 Model 3/Y大众普及每一次迭代都是用上一代的“蛋”孵化下一代的“鸡”。在这套逻辑里机器人是一个持续迭代的制造平台机器人产生的数据会优化模型真实生产反馈会推动硬件改进规模扩大后会摊薄研发和制造成本最终形成正循环。当然这个循环不会一夜形成贾鹏直言今天整个具身行业硬件成熟度远远不够还没有「工艺标准流程」“去年具身机器人的出货量也就是 15000 台可能不如一款车一周的销量”机器人行业仍需解决成本、可靠性、供应链等问题。从自动驾驶到具身智能的挑战与机遇自动驾驶“老炮儿”转行做具身外界会疑问其技术、工程经验能否直接平移。在贾鹏看来自动驾驶和具身智能虽都属于 AI 进入物理世界但解决的问题不同。自动驾驶主要是理解动态环境车辆要了解道路结构、交通规则以及其他车辆和行人的行为并做出决策而机器人面对的是更开放的世界不仅要理解环境还要理解物体本身具身智能比自动驾驶难很多。不过自动驾驶时代积累的能力为他们的创业提供了重要基础。一是对 AI 工程体系的理解过去做智能汽车需要经历完整链路传感器数据采集、数据处理、模型训练、端侧部署、产品交付这套方法论在机器人领域同样重要更重要的是自动驾驶行业培养了一批理解「大模型如何进入现实世界」的人在贾鹏看来AI 产品必须面对成本、性能、可靠性和用户体验这是很多纯算法团队缺少的经验。二是对基础模型的理解这些能力是他们团队在智能汽车行业积累的。但进入机器人行业也遇到了新挑战在汽车领域模型主要承担感知、预测和决策任务而机器人需要连接语言、视觉和动作不仅要回答「世界是什么」还要回答「我应该怎么改变这个世界」这意味着机器人模型必须具备更强的多模态理解能力和与物理环境交互的能力。因此至简动力没有把自己定义为单纯的机器人硬件公司贾鹏更愿意把公司看作面向机器人时代的基础设施公司。目前该公司 150 多人的团队中负责模型和算法的人超过一半。过去一年整个团队投入大量精力搭建 LaST₀基座模型及后训练模型体系他们选择在同一个 Transformer 编码空间中进行联合训练把语言、视觉、空间、机器人状态、世界模型、VLA 和快慢思考统一到同一个可扩展的模型与训练框架里。但模型只是其中一环机器人进入现实世界还需要持续的数据反馈因此至简动力搭建了一套从便携式数据采集设备、数据治理、自动标注、训练验证到模型迭代的完整数据闭环每一次真实任务执行都是一次新的数据积累这些数据最终会推动模型能力提升。与此同时在本体设计上至简遵循车规级系统工程标准打造通用本体平台i7 Pro 采用分层模块化架构核心组件可通用复用这种设计的意义在于当机器人进入不同场景时不需要重新设计硬件而是通过模块组合快速适配。不过如果想成为机器人时代的基础设施仅有模型和本体还不够还需要让更多开发者参与进来。目前至简动力也在搭建机器人开发平台开放 Agent 框架、Skill 库、底层 SDK、仿真验证以及真机部署工具。在贾鹏看来未来机器人行业不会只有一家公司胜利真正成熟的生态需要像智能手机和汽车产业一样有底层平台、开发者和应用共同推动。行业冷静期将至近期机器人公司频繁传出融资、上市进展。贾鹏认为资本关注只是技术产业化过程中的一个阶段上市并不是终点而且他判断随着一批具身智能企业完成上市行业大概率会进入一轮冷静期。他给出的理由是任何新技术的发展都要经历从兴奋到冷静再到价值验证的过程大语言模型早期也曾被质疑「除了聊天还能干什么」直到找到商业场景行业才重新建立信心。“上市、融资和行业预期会让短期很热闹但财务数字、真实交付、客户价值最终会让市场重新评估。”贾鹏坦言这个过程可能残酷但会让行业回到产品和技术本身。