硬氪专访 | 拿到行业最大单笔融资后，余轶南说万里长征才走了第一步

作者 | 邱晓芬 编辑 | 袁斯来 余轶南似乎是那种总能提前踩中风口的冒险家。 他总在追逐更新、更刺激，早期甚至带着些浪漫想象。博士毕业后，他没有如很多同侪一般，进入学术圈，过上平稳安定的一生，而是冲入互联网浪潮，2015年，他又因为余凯一句“我们一起去做 AI 芯片吧？” ，便追随余凯加入地平线创始团队，成为001号员工。此后几年，地平线逐渐成长为国际上自动驾驶领域最受关注的科技公司之一，并于2024年在港交所上市，成为当年港股最大的IPO。 2024年底，他离开地平线，创立「维他动力」，希望把过去十年在自动驾驶领域积累的能力，迁移到消费级机器人上。 （图源/企业） 余轶南有种知识分子身上并不多见的江湖气。在地平线后期，他管供应链、销售、财务等等，自己创业后更是要纵观全局，果断、坚定成为他必然的底色。 他正带领维他动力跨过了一段段里程碑。 硬氪独家获悉，「维他动力」近期完成Pre-A轮融资，金额达到5亿元，由东方嘉富，华泰紫金，复星锐正联合领投，上汽集团旗下尚颀资本，明荟致远共同参与投资， 凯辉基金、今日资本、高瓴创投、渶策资本、BV百度风投、柏睿资本等老股东继续投资。这也是消费级具身智能领域最大单笔融资。 在融资之余，「维他动力」也开启了量产交付，其首款产品“ Vbot超能机器狗”已于5月8日正式启动交付，首批500台产品已下线 。除了将四足狗送进家庭场景外，「维他动力」也正在开启 人形机器人的产品研发 。 「维他动力」联合创始人赵哲伦向硬氪介绍，5月将完成超过1500名用户的产品交付，到6月，产能将提升到2500台以上，进一步加速预订用户的产品交付。 伴随着量产交付推进，线下渠道也在同步搭建中。据硬氪了解，「维他动力」已完成线下体验网络的首批布局，包括上海长宁来福士体验店、北京蓝色港湾体验店都已开业，未来，还将 继续入驻全国知名大型零售空间，包括 京东 Mall 、 山姆会员店 、 Z·Pilot 黑科技体验空间 等。 余轶南对行业有很清晰的判断。他告诉硬氪，预计在2027年，国内将会出现具备初步实用价值的家庭机器人。但他绝不会盲目乐观。“我们认为 具身智能的万里长征才走了第一步 ，产业远未到收敛的时候，无论是产品形态、技术路线还是应用场景，都还在快速演化。” 在这个过程中，「维他动力」选择小步快跑，“不会一上来就追求100分的完美产品，而是先做出60分的产品，快速迭代。他们接下来的核心工作将围绕三项方向推进：兼具运动能力与任务能力的全尺寸人形机器人的 本体研发；覆盖通用操作和移动能力的世界模型研发；搭建 Agentic OS架构的 具身智能操作系统， 让机器人具备丰富的应用生态，服务家庭、商业、办公等各大生活空间。 在此次融资前，《硬氪》与「维他动力」创始人兼CEO余轶南、联合创始人赵哲伦聊了聊，以下是采访实录（略经摘编） 家庭机器人用户，与新能源车高度重合 硬氪：你们首款产品超能机器狗目前的订单和交付情况如何？ 赵哲伦： 自发布以来，Vbot超能机器狗 的 订单总量已超过8000台。我们与华勤合作共建了专属产线，还处于产能爬坡阶段，目前已下线约500台，预计5月将交付1500台，6月产能将爬升至2500台/月，在产线满产状态下的月产能可达4000台以上。 硬氪：目前这些订单的客户画像是什么样的？大家大概的购买诉求是什么？ 赵哲伦：我们发现我们的用户画像与上一代的新能源车主高度重合，年龄大概是30-45岁，以拥有理想、蔚来、特斯拉、BBA、保时捷车型的中产有娃家庭为主。 大家的核心购买动机是家庭陪伴，其次是作为AI创新产品让孩子接触前沿科技，也看中了它可带出门的尝鲜属性，机器狗是目前唯一能方便地带到户外进行互动的具身智能产品。我们当前订单全部来自国内市场。 硬氪：今年行业里集体转向C端商业化，但是你们是一开始就锚定家庭场景的，你认为C端的量产交付相比于B端有哪些新的挑战，你们具体是怎么解决的？ 赵哲伦： 最大挑战在于，C端用户对产品质量、可靠性和体验的要求远高于B端，而整个机器人产业链却极不成熟。我们以汽车工业的标准来要求我们的消费级机器狗，也做了一些措施应对了三大系统挑战。 首先，在机械系统方面，我们大幅提升了关节电机和本体的耐久性标准，目标是机器狗在使用500-1000公里后仍能保持安静、连贯，无齿轮松动异响，这需要我们去重新定义零部件精度和寿命； 第二是能源系统，为满足家庭长续航需求，我们彻底重构了电子电气架构，取消了工业场景的换电结构，采用高度集成的计算平台，从而释放空间容纳了更大的电池，实现了5小时的续航； 第三是智能系统，我们为机器狗集成了完整的自动驾驶级计算平台和传感器，使其成为不依赖遥控器的自主智能体。 硬氪: 你们可能是目前最早一批真正把具身智能产品带入真实家庭生活空间、并开始形成规模化用户反馈闭环的公司。相比传统“先做Demo、再验证场景”的路径，你们的数据飞轮会怎么运转？ 余轶南： 我们将其分为两步。第一步是“冷启动”，先做出一个具备基本作业能力的、且可销售的产品。第二步是构建“在实践中学习”的自学习系统。 当大量机器人在真实场景中运行时，它们会在能力边界进行探索，那些处于成败边缘的“边界数据”最有价值，我们会在端侧对这些数据进行筛选，上传到云端进行二次加工，用于训练出更好的新模型，再通过OTA推送给所有机器人，如此循环，推动能力持续进化。 硬氪: 今年行业都在突破数据大关，你们具体会如何定义和筛选对模型进化有用的数据？大概要有多少数据才有scaling law的可能性？ 余轶南： 我们追求的是“高质量”和“高散度”的数据。高质量指的是能反映成功或失败的关键数据，高散度指数据需来自多样化的场景。我认为，简单的重复性数据或完全无法处理的数据价值都很低，现在行业有一个粗略的共识， 可能需要百万小时级别、有散度的数据，才能实现良好的泛化能力，只是单纯堆砌数据量是没意义的。 硬氪: 我理解机器狗只是一一个过渡期的产品形态，后面终局还是会往人形去拓展，你对于形态的判断如何？ 余轶南： 我们认为一个完备的具身智能体需要 通用交互、移动和操作能力 ，但具体形态应由场景决定。工业场景里，很多时候一个固定机械臂就够了；商业服务场景会更强调与人的交互能力；而家庭场景最复杂，机器人不仅要移动，还要适应楼梯、地毯、桌椅等各种真实环境。我们现在先从四足形态切入，是因为它更容易率先进入家庭，但长期来看，要完成更复杂的家庭任务仍需要向人形结构演进 当下，我们正在做的其实是一个平台化的机器人操作系统和核心组件生态，然后根据不同场景需求去搭载不同的形态。家庭只是我们的第一个切口，未来我们会把机器人扩展到所有服务于人的空间。 硬氪：最近机器人行业大家也在尝试用消费电子和汽车供应链的成熟技术去赋能全新的机器人产业，你近期一直在盯量产交付，有关注到这个趋势吗，比如会尝试用仿真测试吗？ 赵哲伦： 我们用了很多的仿真测试，比如在硬件设计前就在模拟环境中验证算法和步态。但我认为，仿真无法完全替代物理世界，比如我们曾有一个铝制结构件，在仿真中其强度可达1000公斤，但实际压铸件因工艺产生内部气泡，强度仅达100公斤，这也揭示了材料工艺等工程细节是仿真的盲区，必须通过反复的试制和测试来发现和解决问题。 20