2024年，从动驾驶行业视觉模子和AI大模子不竭冲破，李和斌带着吉利朗歌正在 CVPR 无人挑和赛上力压一众顶尖团队，夺得全球多模态无图从动驾驶冠军，量产了领克07、08两款新车。这不是他第一次踩中手艺海潮。打开李和斌的履历，就像打开一本从动驾驶行业的实和手册：正在阿里当算法专家时，从导了领取宝AR扫一扫、SLAM建图、人体姿势识别等产物；到了百度，担任智驾地图深圳团队担任人，履历车机地图到智驾地图的转型；正在毫末智行，他验证了端到端模子和数据闭环的先辈性；再到吉利，把数据闭环落地到量产里，鞭策众包地图和数据标注的落地。一段是阿里教他的 “普惠”。手艺只要让更多人受益，才成心义；一段是正在百度IDG学到的实践方式，“攀爬珠峰，沿途下蛋”；一段是正在百度、蘑菇车联、长城毫末、吉利朗歌这些年里，跟 “数据闭环” 和实正在场景死磕出来的经验。不雅念、方式、手艺都攒齐了，李和斌的视线越过了“内卷”的围城，60岁以上的出行取照护方案却几乎是一片空白。2024 年，他拉上几个情投意合的老伙伴，成了 “出城” 的逛侠，带着做从动驾驶攒下的认知和方式，一头扎进了以家庭办事为场景的机械人创业，搞起了星灿智能。正在他眼里，具身智能机械人要一步到位太难，但能拆成 “腿、手、交互” 三个焦点：腿是挪动，手是操做，交互是陪同大模子。对应的，产物也能分三步走：先做割草机械人和家庭陪护机械人，最初到类人陪护机械人。星灿智能的第一个冲破口，锁定正在割草机械人。正在李和斌看来，这是一个被庞大市场机缘（400亿美元，低渗入率）和不及预期的用户体验（智能化取质量双不脚）同时定义的赛道。其封锁、低速、不载人的场景特征，因而，星灿智能初期聚焦研发设想，采用“方案+ODM”的轻模式，方针明白：集中火力处理行业核肉痛点，先让健康的现金流运转起来，为后续更复杂的家庭办事机械人产物打下根本。取此同时，对准银发经济，做家庭陪护机械人。以轮椅为根本，先处理载人点对点挪动的问题，再加上机械臂替代人手功能，添加大模子实现感情交换、出行陪护。最初，实现类人办事机械人。割草机械人笼盖天井，家庭陪护机械人笼盖社区场景和家庭，当堆集到必然程度，这两项能力就会塌缩为功能模块，类人陪护机械人内核是高度发财的家庭陪护多模态大模子。“我们是先有团队，后有公司的。”李和斌笑着说，星灿智能成立那天没有典礼，只是水到渠成。他和联创梁海锋传授 2021 年就已认识，团队里还有不少百度期间的老同事。最后的共享办公室很简单，只要两张拼正在一路的桌子，即便到了节假日，大师也自觉聚正在这里，一路聊手艺方案、聊产物痛点。现正在，星灿智能曾经成功拿到首轮投资，资方均来自财产链上下逛，既有做传感器的企业，也有做细密加工的伙伴，还有渠道商。“这轮融资三周内就签好了和谈，当月资金就成功到账。”李和斌：实正改变我不雅念的是阿里。“让全国没有难做的生意”，让我认识到产物要有普惠价值，才能成绩最大化的社会和贸易报答。这一正在百度结出果实。那时我正在领取宝做 SLAM 建图和人体姿势识别，后来发觉这两项手艺出格适合用于从动驾驶：SLAM用于地图建立和定位，包罗后来的语图，而人体交互则用于识别座舱内人的行为。于是我插手百度，担任百度智驾地图 和深圳团队，把 SLAM 使用到亿级用户的出行场景，让手艺实正普惠公共。后来正在蘑菇车联、毫末智行、吉利的履历，也都延续了这条手艺线。李和斌：2024年，从动驾驶行业起头进入视觉模子，包罗端到端和多模态手艺。同年，我们朗歌科技正在CVPR无人挑和赛中击败小米、旷视、博世、AMD和滴滴等，拿下第一名，同时量产了领克07、领克08等十多个车型，我认识到继续处置从动驾驶对我小我而言挑和性不强了，只是正在既有轨道上反复。我但愿做更有普惠价值的事。从专家成长为事业部总司理、副总司理，办理近 500 人，感受小我能力曾经能够承担更多义务，所以我决定分开舒服区去创业。李和斌：就像唐僧取经一样，本人得先上，伙伴是正在上碰到的。联创梁海锋传授正在光电成像范畴有很深制诣，早正在2021年就取他合做研发成像级激光雷达，通过振镜转镜加光纤激光器实现了512线激光雷达的Demo研发，目前担任西安团队。团队中还有来自百度的同事，以及十几年前聘请并一曲连结联系的老伙伴。经常节假日一路沟通、登山、吃饭。前两个月，会商一般正在A8音乐大厦，一个办公室只要两张桌子，有人还没去职，周末就来听我们的手艺会商、产物会商。但它有清晰的市场取财产根本，而且慢慢认识到它能帮人节流时间、陪同家人。这为我们成立了现金流。家庭办事机械人，让我们感受本人做的是件伟大的事。从动驾驶轮椅则扩展抵家庭场景，辅帮步履未便人群出行、康复、防颠仆。这就是“生命取糊口的进化”。两条营业线构成不变的现金支持，哪怕类人机械人短期不盈利，也有能力持续投入，最终达到类人陪护机械人这一奇点时辰。李和斌：这套策略既包含“攀爬珠峰”的方针，又有“沿途下蛋”的现金流缔制，和百度的打法分歧。其时正在百度IDG，我担任的营业是IDG最赔本的团队，几百人规模交付了十几个从机厂的几十个车型。和阿里的履历也相关，我之前研究AR，涉及人体姿势估量取SLAM建图，但领取宝并不适合推广AR，这让我认识到，手艺和产物必需具有普惠价值才是好产物。我们将类人陪护机械人的三大功能——腿（挪动）、手（操做）和交互（陪同取大模子）——通过度阶段交付和版本迭代来办理复杂性。腿部功能起首落地正在割草机上，构成方案、ODM和品牌三段；中期以轮椅为根本做家庭陪护机械人，再添加机械臂实现手部功能；最终轮椅塌缩为功能模块，演进为类人陪护机械人，内核是高度发财的家庭陪护多模态大模子。恰是由于我们没有试图一步到位做类人，而是让贸易取手艺互相反哺，这条线从一起头就具备落地速度，而不是持久押注。采用“方案+ODM”的策略让我们正在半年内就打通供应链取数据、推出样机，目前割草机和轮椅ODM都曾经接到订单，包罗一份三年独家商务割草机订单，以及三年数十万台的框架合做。我们比来也方才官宣和嘉航实业无限公司签订上亿元独家计谋合做和谈，星灿智能将为其供给全套智能割草机械人处理方案。嘉航实业是国内园林从动化设备范畴的出名企业，具有丰硕的制制经验和市场资本。李和斌：我们有两大显性劣势：一是来自天井、社区等实正在场景的持续数据流，不竭反哺模子；二是通过割草机和轮椅的批量出货，成立了供应链成本劣势。正因如斯，1000 万融资还没花完，曾经拿到远高于融资的订单。我们的短板很较着是渠道、发卖，是生成的缺陷。但也因而把这部门钱省下来了。长板正在于从动驾驶手艺和量产能力。能把研发成本节制住，两三万万就能实现小批量量产，五万万以内可量产交付。从动驾驶布景让我们少走了良多弯，数据闭环和供应链的生态系统建立，为我们拓展家庭陪护智能体的XcanBrain家庭陪护多模态大模子供给了数据喂养和场景落地的前提，这取先做本体找场景和制数据的冷启动和硬着陆的人形机械人打法有素质的分歧。雷峰网：本年6月，星灿智能成功拿到一笔约万万元的融资，这轮融资成功吗？投资方最看沉的点是什么？李和斌：这轮融资很是成功，三周签约，当月到账，资方最看沉团队的施行力取手艺的延展性，资方次要来自财产链上下逛，包罗传感器、细密加工及下逛渠道商的企业家和企业本身。我职业径的跨度也印证了这一点：我第一份工做正在上海微电子做光刻机成像系统，沉构遗传算法和神经收集构成深度神经收集来获得全局最优焦平面估量，后来做安防视频行为阐发，再到YY曲播和AR换脸，再到AI地图、从动驾驶，现在是智能割草机、家庭办事机械人。手艺进化，行业正在变，但每次城市将手艺使用到有迸发潜力的行业，一曲以创业的灵敏和投入来工做，知行合一吧。李和斌：割草机械人是家庭办事机械人的入口之一。它量产容易、不需要沉育市场。更主要的是，能帮帮我们打通从传感器、节制芯片、云端算法，到加工制制、代工系统的完整供应链。李和斌：被低估了。割草机手艺难度低于从动驾驶乘用车，但高于扫地机。焦点有两点：一是质量必需靠得住；二是智能化程度要高。既要像东西一样靠得住，又要像机械人一样智能。很多人认为保守园林东西商都能做且成长这么长时间了，或者把从动驾驶、扫地机手艺间接“嫁接”过来，但“橘生淮南则为橘，生于淮北则为枳”，室内取室外不同庞大，地形、光照、天气、用户操做习惯完全分歧。若是不睬解这些场景差别，只会不服水土。行业的“低估”，素质是对时间和空间维度理解不敷。扫地机面临的是室内封锁，割草机面临的是室外、半封锁、非布局化的场景，包罗上下坡、鸿沟变化、光照、雨雪等。AI能力不脚会导致跑出鸿沟、掉入水塘、爬坡失败以至小动物。底盘派质量稍好，但AI能力较弱；扫地机身世的品牌则质量和AI都不脚。用户但愿割草机械人达到保守园林东西的耐用程度，但目前没有一家能做到。割草机应定位为线级机械人，能完全替代人，而不是L2辅帮东西。从动驾驶有人接管是一般的，但割草机需要无人接管才能算一般。我正在乘用车从动驾驶和无人物流车范畴有完整数据闭环经验，没有这种认知，很难做出好产物。李和斌：第一，良多人认为“有一个亿才能做割草机”，其实投入取决于模式、打法和团队基因，有的团队几个亿也未必成功，我们可能几万万就够。我们目前也拿到了远超融资额的订单，基因是先天的，认知是后天的，计谋定位决定投入差别。第二，割草机焦点正在AI，而非渠道或制制。目前渠道资本脚够，若是产物AI能力衰砸钱做渠道也没用。制制能力会逐步同质化，AI才是合作力焦点。第三，将来提拔用户体验和降低成本环节正在于数据闭环，而非硬件。算法研发、人力投入和数据标注才是次要成本。一旦构成闭环，成本会大幅下降，软件和数据的边际成本趋近于零。第五，产物做不到简单可依赖，却去打价钱和，是不明智的。现正在有些产物只卖几百美金，退货率极高，这不是开辟增量市场，而是低价抢存量市场蛋糕，很难有将来。李和斌：很多产物采用冲坡体例，以平地速度上坡，成果草被连根拔起。我们发觉问题的环节正在于坡度识别取动力节制。星灿初创正在割草机上使用5D手艺（4D面型 + 时序优化），能及时坡度，从动减速。沿边也是行业难点。它不只是律例要求，更是手艺实力的表现。割草机可否走曲线、识别鸿沟，决定了能否会误入马、邻人天井以至落入泳池。星灿的算法可切确识别鸿沟形态并不变节制径。李和斌：行业内最大痛点是定位。现无方案多采用“视觉+RTK”，但视觉SLAM存正在累积误差，易受光照取遮挡影响；RTK同样受气候和地形干扰。这套组合正在有遮挡的欧洲天井场景里，几乎无解。我们自创从动驾驶经验，采用多模态融合方案，通过激光雷达取视觉建立相对地图（或称建模），构成三层模子：这些模子正在从动驾驶中已有跨越多层模子的实践，将其精简至三层是比力容易的。可实现多区域安排、最短径回充等肆意点到点的功能。李和斌：我们看中的是市场窗口和手艺落点。类人机械人和通用人工智能是终极方针，但要落地，必需拆解成可实现的“小方针”。凭仗从动驾驶的手艺堆集，我们从低速场景的活动智能入手，让手艺先制血。割草机恰是一个从动驾驶的降维场景。市场规模超400亿元，渗入率还不到10%，定位、避障、爬坡等痛点仍待冲破。并且它取园区无人车雷同：封锁空间、低速运转、平安系数高，是从动驾驶手艺的降维使用。行业遍及认为割草机需要沉投入，我们反其道而行，不做沉品牌、不压库存，采用“方案+ODM”的轻模式撬动现金流。李和斌：若是照搬从动驾驶那一套方式做割草机，和拿扫地机思做割草机一样，城市失败。产物要分清从次，但不克不及有短板。我们团队以从动驾驶为底座，同时补脚消费电子的硬件、布局和产物能力。从动驾驶降维是计谋思虑，但和术施行必需全面，我们会逐渐补齐所有短板。李和斌：会。我们仍以ODM为从，但会同步扶植品牌。方案供给取品牌运营并不矛盾，就像比亚迪自产电池也对外供货，特斯拉也情愿FSD方案。将来的类人陪护机械人不会只要一种形态，而是多样化生态。我们但愿打制通用的家庭陪护大模子，像“家庭陪护智能体OS”一样，赋能分歧厂商、分歧形态的机械人。李和斌：割草机械人和轮椅机械人我们没有一起头正在端侧就用大模子，而是认为焦点，连系数据闭环进化实现降本。天井场景变化频次远低于道，取建模并沉能够进一步压低产物价钱。通过节制硬件成本，我们能以更低价钱快速量产，构成市场所作力，从而快速批量化，敏捷获取天井和家庭场景的数据。场景落地数据、垂类大模子和产学研合做，是我们模子机能提拔取研发降本的次要手段。我们晓得保守依赖预建立的地图，难以应对家具挪动、姑且妨碍物等动态变化。基于场景闭环数据，星灿陪护多模态大模子-XcanBrain就能够自进化常芳华。具身手艺当前成长的也比力快，我们也正在和2所顶尖高校结合研发XcanBrian等相关大模子手艺，来处理无地图场景的持续等问题。 XcanBrian_VLN采用类人级逻辑：基于 VLM 解析的言语指令（如 “走过餐桌，左转进入走廊”），以第一人称视觉流为输入，间接输出持续动做（前进、转向、减速）。例如正在家庭或病院走廊中，XcanBrian_VLN可通过及时视觉识别 “走廊拐角”“躲避送面走来的护工”，无需依赖预设的 “节点 - 径” 拓扑图，适配家庭、养老院等非尺度化场景。轮椅机械人之后，正在家庭陪护机械人和类人陪护机械人产物上，我们将VLM取VLN取VLA及数据闭环系统深度融合，实现交互层以VLM（视觉言语模子）为认知大脑焦点，决策层以VLN（视觉言语）为中枢，施行节制层以VLA的向量场为活动操做的施行焦点，数据闭环取进化层以场景数据闭环模子进化提优，四层布局构成 “ - 决策 - 节制-进化” 的完整闭环-XcanBrain，处理“活动协同性差、顺应性弱、人机交互精度低” 等三大焦点问题。别的，要有好的全体产物体验，不克不及说一蹴而就的，是设想出来的，还需要正在产物迭代中进化。李和斌：我们所有的数据闭环都成立正在前提下。每个家庭具有的数据湖，包含语音、交互等内容，均正在用户授权范畴内处置。陪护型机械人需要“理解”家庭，才能更好办事家庭。通过3D传感器采集人的行为、上传云端锻炼机械臂，机械人能逐渐仿照人类动做取思维。将来的类人陪护机械人会延续家庭的糊口体例、以至思维体例，像家族文化的数字化延长，成为家庭的“第三种”。李和斌：它起首办事于银发群体，处理出行取日常陪护，如拿取物品、喂食、以至拧开药瓶取药等。跟着材料、布局和多模态模子的演进，机械人将具有双臂操做、自从出行能力，底部还能挂载分歧模块，实现扫地、割草等多使命。将来，家庭陪护机械人会像智妙手机一样，从单一功能高集成。本年高交会我们将展出首款样机，2026年推出带机械臂版本，2027年类人陪护机械人将进入家庭，2028年实现量产。三年内将构成“双曲线效应”：一条是指数级放量，另一条是快速品类扩张。