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科技虎嗅·嘉宾商学··AI 生成
吴婷对话擎朗智能李通：打碎科幻童话
擎朗智能创始人李通在对话中系统阐述了其务实的“岗位化”机器人落地策略，认为机器人应像人类一样“持证上岗”，在特定岗位上解决劳动力短缺问题，而非追求全能的家庭助手。他提出，具身智能大规模商业化的真正卡点是真实物理世界数据，而非算力或算法，而擎朗16年积累的10万台真实场景数据是其核心壁垒。文章还深入剖析了李通从技术至上到商业觉醒的创业历程，以及RaaS（机器人即服务）模式的商业逻辑。适合关注机器人产业、AI商业化落地、创业方法论及中国科技企业出海的读者阅读。原文 ↗
核心观点
- ▍李通认为，机器人的大规模落地不应追求“全能神话”，而应遵循“岗位化”逻辑，像人类一样在特定岗位上“持证上岗”，解决具体工作场景中的劳动力短缺问题。
- ▍在李通看来，具身智能进入大规模商业化的真正卡点是真实物理世界的数据，而非算力或算法；擎朗智能16年积累的10万台机器人真实运行数据是其最宽的护城河。
- 01擎朗与麦当劳的合作并非一个全能机器人，而是部署了四台机器人（一台配送、一台清洁、两台人形），形成“通用+专用”的协作解决方案，填补不同岗位。
- 02李通引用日本见闻，指出因本地年轻人不愿从事枯燥重复性劳动，东京传统寿司店后厨已出现印度等南亚/东南亚外籍劳工，服务机器人在发达国家是“被迫的必然选择”。
- 03李通举例说明数据的重要性：当机器人探测到旁边有“人”时，需判断是“服务员”还是“小孩”，前者应加速通过，后者必须减速，这种对非结构化动态行为的感知数据是纯实验室无法获取的。
- 04在创业最艰难时期，四位联合创始人走了两位，为发工资，身为研发工程师的李通被迫成为销售，在大年二十九辗转三四趟长途客车才回家。
- 05李通拿下的第一笔大订单是金额为6万元的订单，来自山东一所小镇的学校，他拿到订单后并未报喜，而是立刻寻找下一个客户。
- 06李通认为，人形机器人走入家庭预计需要5年以上，但如果在B端特定岗位落地，一两年内即可大规模实现，Figure在直播中展示的分拣员岗位就是例证。
- 07擎朗在海外大规模推行RaaS模式，即“雇佣制”，客户与机器人签三年“劳动合同”，每月付“工资”，这一模式降低了客户使用门槛。
反方 / 局限
- — 李通指出，机器人产业目前处于极度早期阶段，所有部件非标、系统耦合度高，迫使企业必须全栈自研，当出货量达到千万级时，社会化分工才会出现。
- — 对于未来大厂（如华为、比亚迪）的入局，李通认为不可避免，但市场足够大，找准差异化定位的小公司仍有生存空间，不必过度恐惧。
- — 关于数据隐私，李通强调，这是一条绝对不能逾越的红线，擎朗严格遵守各国法律，其海外服务器实施物理隔离，保证当地数据绝对不回传。
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