<div id="readability-page-1">在來自 30 多個國家和地區 2500 名觀眾的見證下，“稚暉君” 彭志輝完成了 2026 年的第二次公開演講，上一次是在 3 月 30 日智元第 10000 台機器人量產下線的儀式上。 2500 多名觀眾坐滿了整個場地，會場門口的一張展板上貼了一張覆蓋六個維度的合作伙伴名單，我用 AI 統計了一下，大致 170 家左右，其中至少 30% 來自於海外。 這其實釋放了一個很重要的信號，智元接下來的故事，一個重點將是海外市場。 “具身智能真正的分水嶺，不只是 AI 模型進入到物理世界這麼簡單，而是我們的產品開始要進入真實的工作流，我們的邏輯從最早兩年的賣機器人，要變成交付結果。” 這個來自華為的天才少年，站在全球合作伙伴面前，講述智元的新邏輯。他和創始人鄧泰華一起，用近三個小時，向全場描繪了一幅他們稱之為 “ 部署態元年 ” 的具身智能藍圖，以及藏在藍圖背後，一個從 3 年 10 億到 8 年 1000 億生產力的目標。 <h2>“賣機器人” 的時代結束了</h2> 彭志輝登台時，鄧泰華剛剛結束演講。兩人的表達風格不同，但都提到一點：具身智能正從 “開發態” 進入 “部署態”。 彭志輝的切入點是 黃仁勳 在 GTC 上的一句話——“token 是 AI 時代的貨幣”。他把這個邏輯延伸到物理世界：一台機器人只要在真實環境運行，每時每刻都在感知、推理、決策、控制，背後是持續的 token 流動。 “具身智能的任務空間是數字世界加上整個物理世界的總和，誰能率先把這個閉環跑通，誰就有機會定義下一代生產力平台。” 他不認為這只是一個宏大敍事。 特斯拉把 Model S 和 Model X 產線停掉，專門給擎天柱機器人騰空間； 英偉達 説 “Physical AI has arrived”；就連以技術炫技著稱的波士頓動力，也開始強調 “走出實驗室走向現實”。“資本市場已經不太會為 demo 買單。” 在彭志輝看來，2026 年是突破窗口，原因是三件事同時成立：大模型讓機器人能夠看懂和理解世界，且已形成開源生態；機器人本體跨越了可靠性門檻，可以實現 7×24 小時穩定運行； 數據飛輪 開始加速——部署機器人越多，採集數據越多，模型能力越強，正反饋循環開始形成。 <h2>一體三智</h2> 彭志輝演講的核心框架是 “一體三智”，這也是鄧泰華在上半場反覆使用的詞。 “一體” 是機器人本體——不同形態的物理載體適配不同場景邊界，是一切上層智能的基礎。“三智” 分別是運動智能（基礎執行能力）、作業智能（創造勞動生產力價值）、交互智能（讓機器人融入人類工作流和服務流）。 他把這個框架放在一個 L1 到 L5 的演進座標裏展開，類比自動駕駛的成熟度分級，從剛性預編程的本體，到柔順控制，到高機動性全域自適應，最終走向 “超人” 狀態。 PPT 裏在着重強調一個概念，智元可能是唯一一家同時具備四層全棧能力，且完成萬台規模量產驗證的公司。 彭志輝強調，這個框架的意義不在於技術對標，而在於它定義了一種新的生產力組織方式：“具身智能機器人會成為新的勞動者，模型成為新的基礎設施，開放平台成為新的創業土壤，生態成為新的增長引擎。” 驅動 “三智” 的，是彭志輝帶隊自研的四個核心模型—— BFM 行為基座模型 、GCFM 生成式運控模型、GO-2 作業大模型、WITA-Omni 端到端交互大模型。 以 BFM 行為基座模型為例，這是運動智能的底座，類似大語言模型的預訓練：用超過 1 億幀、700 小時的人類動捕數據訓練一個統一可提示的行為基礎模型，讓機器人具備零樣本或少樣本適應新任務的能力。 強調模型能力，這一點也與鄧泰華前半場的演講細節相扣，他強調智元是一傢俱身模型公司，研發人員佔比 70%，其中 73% 在做大、小腦研發。 根據現場披露的數據，2024 年 12 月，智元的規模還只有 500 多人，到了 2026 年 4 月份，人數增至 1570。 <h2>數據飛輪</h2> 彭志輝所有技術敍事背後，有一條隱線：數據。 他把智元的整個佈局比作一個相互牽制的多曲線問題：本體不成熟算法沒法迭代，模型不夠數據價值體現不出來，生態不開放飛輪轉不起來。“這四件事情一旦同時成立，能力會被迅速放大。” 他所説的 “部署態數據飛輪”，是整個技術戰略的關鍵環節。 機器人在工廠、商場、餐廳真實工作的每一刻，都在產生高質量的訓練數據；越多機器人被部署，飛輪轉得越快，模型迭代越快，機器人能力越強，就會吸引更多場景部署。 智元為此專門孵化了覓蜂數據公司，目標是今年實現 1000 萬小時有效數據，其中 200 萬小時為高質量本體真機數據，並已在全球建立多個數據生成基地。彭志輝説，覓蜂的數據不只服務智元內部，未來將向整個行業開放：“為整個行業的創新創造價值。” 在此前一天，智元合夥人、覓蜂的董事長及 CEO 姚卯青在現場的交流中也詳細介紹了覓蜂新上線的數據交易平台和數據採集設備，並且透露會考慮採用眾包的形式來收集數據。 一位行業從業者説，這對於擁有大量數據的智元來説是一個利好，“智元那麼多的數據需要去交易。” 不過數據平台的閉環也需要解決存在的問題，這其中包括數據的標準統一問題。“如果是真機數據，目前還是不通用的。” 在現場，我問姚卯青，如果一站式數據平台要做好，最先要解決什麼問題，他的答案是價值閉環。“購買數據的人，早期接觸都會先問一個問題，你的數據質量怎麼樣？以及你如何證明你的數據質量是比較好的。” <h2>“358 宏圖” 和 1000 億目標</h2> 如果説彭志輝代表了技術路線的確信，那鄧泰華在上半場發佈的 “358 宏圖”，則是把這種確信翻譯成了商業語言。 按照智元管理層的規劃，3 年內實現所謂的 X 曲線——讓機器人像人一樣動起來，實現生產力入門，智元順帶完成 10 億營收（已實現）。到 2027 年底，5 年內作業智能落地，部署台數從今年數千台增至明年數萬台，智元營收跨過 100 億。 到 2030 年，智元成立八週年，部署態數據飛輪與算法創新共同推動 “智能湧現”，進入第三增長曲線。 “那一天如果真的來臨，智元多少收入都不重要了。重要的是迎來了生產力躍遷的歷史時刻。” 鄧泰華在發佈這個計劃時説道。 無論是 358 宏圖，還是諸如 1000 億這樣具體的數字目標，都離不開今天發佈的一系列技術底座的支持，也離不開生態和合作夥伴的落地推廣。 在兩個人演講的前一天，一位內部人士對今年的業績表現得非常喜悦，“今年我們的業績非常的好，但我不能告訴你具體的數字。” 這也可以看做飛輪轉起來的跡象，但到底能轉多快，年底公佈數據的時候，答案就會揭曉。 風險提示及免責條款 市場有風險，投資需謹慎。本文不構成個人投資建議，也未考慮到個別用户特殊的投資目標、財務狀況或需要。用户應考慮本文中的任何意見、觀點或結論是否符合其特定狀況。據此投資，責任自負。</div>

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在一次公開演講中，華為的彭志輝展示了智元的未來藍圖，強調具身智能將從開發階段轉向部署階段。他提到，機器人將進入真實工作流，目標是實現從 3 年 10 億到 8 年 1000 億的生產力增長。彭志輝認為，誰能在數字與物理世界之間建立閉環，誰就能定義下一代生產力平台。他還指出，資本市場對演示項目的興趣減弱，2026 年將是突破的關鍵年份。

華為天才少年想讓機器人上產線 “打螺絲”