年入10亿、订单超50亿：交大校友，杀入通用机器人

作者 | 铅笔道 惜文

编辑 | 邹蔚 王方

机器人行业，正在爆发一场"科学家争夺战"。

智元引入前Google X、DeepMind科学家罗剑岚出任首席科学家；极智嘉引入清华教授赵昊；优必选更狠，开出最高1.24亿元年薪，全球招募首席科学家。

而就在刚刚，上海交大杨学教授宣布加入酷哇科技，出任首席科学家。

那么问题来了：机器人公司为何突然集体开抢高端人才？因为行业的主战场变了。

过去机器人赛道，大家比的是身体——站起来、跑起来、翻跟头；而现在，比的是大脑：谁能看懂世界、想明白任务、自己把活干完。身体决定机器人能不能动，大脑决定它能不能赚钱。

最有分量的一个投票，来自谷歌。

就在近期，谷歌DeepMind发布了Gemini Robotics 2系列模型，官方定位只有几个字："一个大脑，适用于任何机器人。"

当特斯拉、Figure AI这些玩家在机器人本体上竞速时，谷歌的选择截然相反：不造机器人，只造机器人的"大脑"。全球市值最高的AI公司之一，用一次发布给这场争夺战定了调：机器人行业的胜负手，在大脑。

而顶尖科学家们，正是这场"大脑争夺战"的核心资产。

酷哇是谁？这是一家上海交大系公司，创始人何弢，是交大2008届校友（电子信息与电气工程学院）。

过去10年，酷哇从城市服务场景切入，把机器人业务做到了全球50多个城市——去年收入10亿元，累计订单超50亿元。

这场科学家争夺战背后，暗藏着一条朴素法则：谁定义机器人大脑，谁就定义行业。

机器人公司

成批收编顶尖科学家

大家注意到没？最近，顶尖的机器人公司，开始成批"收编"顶尖科学家。

极智嘉引入赵昊——清华大学智能产业研究院助理教授。

优必选更直接：1.24亿元年薪招聘首席科学家。

据一位上海交大系创业者透露：最近，一批交大顶尖科学家，成为机器人行业的关注焦点。

其中，比较有代表性的是杨学教授，出任机器人公司酷哇科技的首席科学家，牵头成立酷哇X交大联合实验室。

杨学教授是谁？现任上海交通大学长聘教轨助理教授、博士生导师，CCF优博，2023年至2025年连续三年入选斯坦福全球前2%顶尖科学家榜单。

机器人公司，为什么开始批量"收编"顶尖科学家？因为机器人这场战争，主题已经变了，已经从"造身体"，变成了"造大脑"。

我们对机器人的期待，已经不能再停留在"唱歌跳舞后空翻"了，这些程序预设、人为遥控的工作，本质上只是把机器人"演得像人"，还没有让它真正成为人类的生产力。

以酷哇和杨学教授为例，本质上也是为了解决这件事。

杨学的主要研究方向是什么？多模态大模型、空间智能、智能体与具身智能。这些关键词，几乎就是通用机器人的"大脑技术清单"。

酷哇是一家什么公司？一家从垂直场景里跑出来的机器人公司：先在城市服务场景做到全国头部，去年收入约10亿元，累计订单50亿元，如今正在把同一套能力复用到更多产品形态上。

坦白说，过去10年，酷哇在第一个垂直场景里，已经做到全国第一了。但酷哇从Day One开始，目标就是通用机器人，垂直场景只是它的切入口和训练场。

而现在，时机到了。

交大系创业

风口来之前 先干10年

为什么说现在时机到了？因为行业终于走到一个节点。

今天通用机器人的火热，并不是一夜之间烧起来的。更像一锅熬了5-10年的水：科学家在实验室里推进算法，创业者在真实世界里积累场景。

直到模型、数据、工程与商业同时接近沸点，行业才突然冒出蒸汽。

这一点客观地说，交大系创业者做得不错：不是等行业冒出蒸汽，再躬身入局；而是风口到来之前，先默默干5-10年。

你看宁德时代，没有等电动车爆发才研究电池。创始人曾毓群，交大1985级船舶工程专业校友，1999年就开始干锂电池，2011年创办宁德时代。

再看东方财富，也没有等互联网券商兴起后，才开始积累用户。

创始人其实——没错，名字就叫其实——交大1989级材料工程系校友，2004年创业，2015年才拿到证券牌照；牌照到手前，他干了11年的内容、社区、流量。

米哈游也一样。创始团队刘伟等都是交大校友，2011年创办米哈游，2020年《原神》全球上线，中间打了9年的游戏基础。

再看酷哇科技。创始人何弢，上海交大电子信息专业毕业，杀入通用机器人之前，先在真实城市场景里干了10年机器人。

没有一上来就干通用机器人，为什么？没有生存基础：当时，大模型尚未出现，世界模型更无从谈起，机器人连在单一场景稳定工作都很困难。

创业这件事，天时很重要。即便在错误的节点做正确的事，结果必然还是错。

于是，何弢改变了抵达终点的顺序——先在垂直场景里活下来，把商业化跑通。

2016年至2017年，团队花了一年多时间，考察送餐、港口、机场、矿区、干线物流、城市开放道路等场景。最终，他们把第一站定在城市服务，理由很朴素：一线作业缺人，需求每天发生，作业结果可以验收，客户也愿意付费。

2018年，酷哇发布首款城市服务机器人，随后在长沙、芜湖、合肥、上海等地商业化落地。

今天，酷哇的机器人已进入全球50多个城市及地区，有了万台级真机部署；2025年营收约10亿元，沉淀了约50PB真实物理数据，每天新增约400TB城市场景数据。

对于酷哇这类"不追风口"的公司，资本和市场其实已经投出两票。

据媒体报道，公司已完成超过6亿美元新融资，约合人民币40多亿元；另一边，酷哇首次披露了过去的订单数据：累计订单超50亿元。

拿到这些结果后，酷哇开始杀入通用机器人——过去10年在垂直场景里攒下的数据、客户和运营能力，成了它的第一座训练场。

通用机器人无捷径

先做专再做通

站在今天看，做通用机器人没有捷径，只有一条路可走：先做专（垂直机器人），再做通（通用机器人）。这很符合创业的精神：先做强再做大，而不是先做大再做强。

机器人也是一样：先通过垂直场景，把场景、技术、数据跑通后，才有条件谈跨场景、跨形态的通用智能。

所谓通用，不是跳过垂直，而是从无数个垂直场景里长出通用。

以酷哇为例，如果它10年前杀入通用机器人，遇到的就是各种死结。而通过10年的真实场景运营，酷哇把这些死结一个一个解开了。

过去10年，酷哇解开了哪些死结？

第一个死结是场景。客户的哪些需求，是真愿意为机器人买单？

酷哇探索出了一个付费场景：选择一个人力密集型的传统行业，用机器人生产力，去替代部分人工生产力。

深圳的某项目，引入酷哇机器人方案后，总成本下降约20%；某城市管家项目，愿意每年花费1.95亿元，用酷哇的机器人降本增效。

更重要的是，这批客户不是一锤子买卖：合同一签就是多年，持续复购、忠诚度极高——这是酷哇日后拓展新业务时，最现成的客户底盘。

第二个死结是数据。

机器人没有数据，就像人类学习没有教材，永远聪明不起来。而靠万台级真机部署，酷哇解开了这个死结。

过去10年，酷哇在全球50多个城市部署了约1万台机器人，每天新增400TB城市场景数据。

更关键的是数据质量：这些机器人每天在真实道路上作业，每一次人工接管、每一次纠偏、每一次任务异常，都会被记录下来，反哺模型训练。这种"真机交互+持续纠偏"的数据飞轮，是实验室里仿真不出来的。

这类数据有三个特点：贵、慢、无法伪造。没有10年功夫，很难积累下来。

酷哇解开的第三个死结，是工程与运营底座。

没有工程底座，机器人会怎么样？发挥不稳定，这次任务执行成功，下一次可能就崩掉，甚至给你惹出点事来。机器人如果不能稳定地解决客户需求，是没有商业化可能性的。

像酷哇这类公司，面对的都是1亿乃至10亿以上的大订单，稍有不稳定，客户就有流失风险。为此，酷哇花了10年时间，用600多人的研发团队、500多项专利、多个自建制造基地，才打通研发、生产、交付、维修等工程底座。

同时，50多个城市的落地经验，让它沉淀出一套适配全球不同城市路网、气候、法规与作业习惯的运营能力——这套能力，可以原样复用到任何一种新形态的机器人身上。

酷哇打开的第四个死结，是商业底座——终于弄明白了机器人公司，应该怎么去赚钱。

现在的通用机器人公司，多数不赚钱。收入过1亿的属于优秀，过10亿的是行业佼佼者。

这是个正向循环，机器人公司只有知道怎么去赚钱，才有更强的研发投资能力，才能更好地满足客户需求，去赚更多的钱，而不是纯靠烧投资人的钱。

以酷哇参与的一个城市管家项目为例，合同总额11亿元，年服务费1.95亿元。客户购买的不是几台机器人，而是长期稳定的城市服务结果。

这就是商业底座的意义：收入不再只来自一次性卖设备，而是持续获得服务费。

为什么是现在？

沸点时刻到了

今天，正是这些"死结"被解开后，通用机器人才迎来了沸点时刻。这个时刻是：垂直能力有了，攻破通用能力的时机来了。

酷哇这个时候杀入通用机器人，也与这个因素有关。

这背后还有两个推手：一是行业基础设施在完善，算力、传感器、供应链的成本都在快速下探；二是酷哇的模型能力，在10年真实数据的喂养下不断变强。

两股力量叠加，酷哇得以拓展更多业务边界和产品形态：从城市服务机器人，到无人配送、四足机器狗，再到长程精细操作和未来的通用人形机器人。

因为过去10年，酷哇已经完成了一个命题：机器人能在真实城市里稳定工作、稳定赚钱，然后呢？这颗大脑，能否复用到配送机器人、机器狗，甚至人形机器人上？

这个命题，可以总结为"一脑多态"。现在全球机器人行业，几乎都卡在这个命题上。而这道命题谁会解？交大的杨学教授可能会，在真实世界里干了10年的酷哇科技可能会。

这也是上海交大、杨学教授、酷哇此次联手的原因。

过去的机器人，基本是"一脑一态"。什么意思？轮式机器人、机器狗、人形机器人各练各的，身体一换，大脑就要重新开发，前面积累的能力很难复用。

"一脑多态"的关键意义是什么？不管你是什么形态的机器人，都能用同一套"大脑"理解周围环境。

2026世界人工智能大会上，酷哇发布了CooWAM智能体世界模型及"一脑多态"架构，就是尝试攻克该问题。

具体来看，这套"大脑"分为两层：Urban VLM理解人类世界，负责解决"做什么"——理解任务、拆解步骤、制定策略；CooWAIM具备物理直觉，负责解决"怎么做"——在动作执行前，推演可能发生的结果，再不断修正动作。

这条路，谷歌也在走。Gemini Robotics 2的架构同样是两层：上层ER 2是"高级大脑"，负责理解物理世界、规划多步任务，还能通过实时视频流盯着机器人干活、出了问题自己纠错；下层VLA模型负责把规划变成动作。

最狠的一条是，它的端侧模型适配一个全新的机器人本体，只需要几小时的数据。

同一个"一脑多态"的命题，谷歌刚刚证明了方向，而酷哇已经验证了十年。区别在于：谷歌的大脑刚走出实验室，还跑在合作伙伴的测试机上；酷哇的大脑，已经在全球50多个城市的真实马路上，跑了整整十年。

很多人以为，通用机器人诞生在实验室里。但它也可能诞生在马路上。

过去十年，酷哇的机器人每天面对行人、车辆、暴雨、逆光和突发障碍。这些看起来最普通的城市日常作业，可能恰恰构成了通用智能最稀缺的训练材料。

今天，酷哇引入杨学、成立联合实验室，不是要抛弃过去十年，而是要重新解释这十年。

别人看到的，是一家机器人公司在真实城市里跑了十年；酷哇想证明的，是自己用真实世界训练了十年通用机器人——而杨学和联合实验室，是下一个十年的开始。