对谈加速进化程昊：从踢好一场球出发，目标是具身智能的“安卓”

在具身智能的浪潮中，一家不追逐短期风口的机器人公司如何稳健穿越周期？

文丨徽声在线记者 薛良

当2026年世界杯的号角吹响，6月6日，中国外交部发言人毛宁在X平台分享了一段机器人踢足球的精彩视频，并配文“中国机器人战队已整装待发”。

这段视频中的主角，正是加速进化推出的新一代人形机器人T2。尽管加速进化公司成立时间不长，但在机器人足球这一领域，其CEO程昊自2006年踏入清华大学自动化系大门起，便已深耕细作长达20年。

在与程昊的深入对话中，他反复强调的并非大模型的宏大愿景，而是加速进化所坚持的分层落地、数据先行的战略路径。程昊认为，具身智能的发展应先让机器人在实际场景中奔跑起来，通过商业化真实场景的沉淀，形成数据飞轮效应。他并不认同激进押注的做法，反而指出双足人形机器人在工厂中的规模化落地尚存挑战，硬件毛利将持续走低，算法难以构成真正的竞争壁垒。同时，他认为具身大模型的成熟落地仍需五至十年时间，与其等待空中楼阁，不如先聚焦于操作系统与场景的落地。

这家公司显得尤为沉稳，不急于拥抱宏大叙事，甚至不太迎合资本的风潮。在具身行业普遍被融资、估值和概念所裹挟的背景下，程昊表示，融资是双向选择，他宁愿节奏比行业慢半拍，也不愿编故事、偏离长期战略。他更看重的是商业模式是否成立、产品是否真正落地、组织是否踏实笃定。

今年5月，加速进化成功完成了近10亿元的A轮系列融资，其中最新一轮由北京高精尖产业基金、京国盛基金与华控基金联合领投。在加速进化的股东名单中，还包括深创投、北京市人工智能产业投资基金、北京机器人产业发展投资基金、源码资本、英诺基金、彼岸时代和IDG等知名机构。

从清华自动化系起步，到二十年后打造一个现金流健康的公司，程昊的目标是交出千台真机，瞄准教育场景，试图打开一个新的百亿美元级市场。他希望通过实际行动证明，慢即是快，与其冲刺一时规模，不如做一家十年后依然屹立不倒的公司。

这也是程昊从移动互联网周期中汲取的宝贵启示——先找到商业模式，再谈改变世界。

机器人足球：二十年磨一剑，验证最小闭环

徽声在线：20年前，您是如何开始机器人足球的研究的？

程昊：我从小就梦想着能制造出机器人，高中时得知自动化系与机器人研究紧密相关，便毫不犹豫地选择了清华自动化系。当时，清华只有两个实验室在研究双足机器人，大二时精仪的实验室关闭了，整个清华就只剩下我们一个实验室在坚持。

机器人足球，用现在的话来说，是唯一一个可以真正落地的具身Agent。它需要运动能力（跑跳踢球）、实时决策（何时射门）、多机协作（5v5团队），规则明确、输赢清晰。篮球依赖手部操作，20年前到现在技术都难以实现，但足球和走路都用脚，相对简化了复杂问题。

徽声在线：新品T2与世界杯同步到来，它的踢球技术是否更上一层楼？

程昊：T2是我们针对高动态、高爆发、复杂需求的科研等场景推出的旗舰机型，从自由度、单臂负载、算力到二次开发能力都达到了新的高度。

外交部发言人毛宁前两天在X上分享的T2踢球视频，展示了它自主踢球的球速可以与世界一流的金靴运动员相媲美。这是我们筹备世界杯内容的一部分，期间我们会用T2和K1进行一系列点球挑战和互动活动。

徽声在线：创业后依然参加足球赛事，您的感受有何变化？

程昊：2024年参赛时，我有些失落。近十年来，大家似乎没有取得本质性的进步。当年有支德国队凭借开源算法碾压全场，但大家学了十年，水平依然如故。特别是当年使用的舵机，算法运行效果不佳，能力有限，产品化空间小，就像造汽车不能使用三蹦子发动机一样。何况舵机还非常昂贵。

但到了2025年，我们的K1和T1在赛场上几乎碾压所有对手。我们换用了准直驱关节，采用了最前沿的算法，使得机器人走路更稳、不怕撞、射门精准，最大比分达到了20:0。T2的能力将更上一层楼，它定位在旗舰水平，算力拉满，价格区间也能覆盖更广泛的用户。

身高不到1米的K1能大力抽射，球撞球网后墙壁发出“咚”的一声。线下活动不得不限制参与人群年龄，以防有人被球撞伤。这款机器人售价仅为3.99万元，拥有22个自由度，入门版算力达到48 TOPS，在京东平台即可购买。

徽声在线：踢赢足球赛后，下一步的目标是什么？

程昊：我们的终极目标是踢赢人类。具体来说，是2050年踢赢人类，中期目标则是2030年踢赢U9青训队。

徽声在线：但足球赛既非商业化赛事，也非生产力场景，您不觉得有些荒诞吗？

程昊：20年来，人形机器人在各种场景中尝试，但只有踢足球这一场景存活了下来，其他如跳舞、射箭比赛等都已消失。当人形机器人把足球踢好、踢赢人类的那一刻，它就具备了落地能力。足球涉及运动、感知、决策全流程，如果直接与人类对抗，还涉及人机对抗的安全算法优化，这些都可以在足球场上闭环实现。这是验证最前沿算法的最小可执行产品（MVP），非常本质。

就像字节跳动，先做内涵段子、再今日头条、最后抖音，本质做的是内容生产-分发-消费，算法同一套，载体不同。最垂直简单的载体也能把算法跑完美。

徽声在线：足球是具身智能的MVP吗？

程昊：对。如果在家庭场景试验，不仅成本高昂，而且存在安全隐患，没有家庭敢于直接使用。但不验证就拿不到真实场景数据迭代算法，这事就锁死了。就像自动驾驶，如果全世界都不允许上路怎么办？所以要先让车跑起来，数据自然就来，推动具身飞轮转动。

另外，足球具有观赏性，对中学生以下的效果很好。前阵在五棵松举办的活动，机器人已经可以通过端到端神经网络直接射门，点球一般小学生守不住，力道强还会找角度。今年年中，机器人将能够跑起来、带球传球，观赏性将进一步提升。

徽声在线：除了足球，还有其他场景能实现这种技术验证闭环吗？

程昊：我目前还没有想到其他场景。

分层落地：为何现在该做操作系统，而非赌端到端

徽声在线：二十年过去，具身智能现在与从前有何本质不同？

程昊：大逻辑框架相似，但每个模块的算法都在不断升级。比如决策层，现在逻辑是用大模型生成。

徽声在线：这似乎还是分层逻辑，与许多公司主张的端到端模型不同。

程昊：终局是端到端解决所有问题，但现在还非常遥远。就连大模型介入决策层也存在诸多问题，比如足球场景对快速响应要求高，目前还用不了大模型，决策树+强化学习更快。如果不是高速响应任务，比如导览，大模型决策可以落地，但这仍是感知→决策→执行的过程，并非端到端解决一切。

徽声在线：所以加速进化现阶段没有在做具身大模型？

程昊：我们不押注“空中楼阁”的端到端大模型，但我们在做分层模型落地，同时用落地场景采集数据——这是特斯拉路线。

具身大模型距离落地还非常非常遥远。首先，范式是什么还不知道，从VLA到世界模型还在争论；其次，训练所需的数据都没有。即便把多模态数据词元化，需要多大算力？语言模型的算力需求你已经看到了，更何况现在还根本没有这些数据，具身模型到底需要什么样的数据也不清楚。

条条大路通罗马，但我们还处于没有鞋的阶段。

徽声在线：数据和算法，哪个更重要？

程昊：人活下来，吃饭重要还是喝水重要？都重要，但现在都不知道怎么做。

徽声在线：但很多人都在谈论数据应用，比如真机数据、遥控操作、仿真数据。

程昊：遥操数据做出来的demo拧瓶盖像穿针引线，这是慢思考训练快思考，不合理。真机数据、仿真数据也有类似问题，能拿出demo，某些情况效果不错，但都是过渡方案。

就像AI视觉领域，OpenCV能识别物体你觉得厉害，但多模态大模型才是终极方案，中间迭代了将近20年。做公司不能等20年，一两年也不能等。所以我们一直在做机器人足球赛这样的落地，像是在泥里爬，大模型是天上飞的，要先爬出来才能往上飞。

徽声在线：多久才能往上飞？

程昊：从现在算，最快五年，大概率十年。

徽声在线：其他走具身大模型路线的公司，也需要十年落地吗？

程昊：反过来想，如果现在没有公司往前推，时间可能更长。就像OpenAI做大模型，最初不考虑落地，融很多钱笃定沿transformer往下走，从1.0到2.0、3.0，最后才涌现好结果。

徽声在线：谁做这样的事比较靠谱？

程昊：大厂吧，需要千亿人民币投入。OpenAI虽不是大厂，但和微软绑定，具备大厂的人才密度和资金，就很笃定敢赌。具身大模型现在就应该做，但不是加速进化做。

徽声在线：那加速进化做的是什么？

程昊：我们做的是和具身大模型相辅相成的一条路。具身大模型需要数据、需要基于本体的验证、需要落地，而加速进化就在开发机器人本体、操作系统与工具。

我们像苹果或微软，做本体、做端侧系统和工具，大模型像互联网或云。未来具身行业这两类公司都需要，但初创公司说两个都做且都做好，不现实。

OS时代：构建Agent生态与数据飞轮

徽声在线：开发具身操作系统的前提是什么？

程昊：软件工程师先用一年时间开发踢足球，成为机器人Agent开发者。踢足球本身就是个Agent，工程师开发过程就会理解机器人需要什么样的系统工程建设。这个世界上懂机器人的不太懂软件工程，懂软件工程的完全不懂具身智能，但踢了一年足球后，我们出现了一批两方面都懂的工程师。

徽声在线：操作系统具体做什么？

程昊：类比Windows和计算机。通用的事——开发工具、环境配置——操作系统都集成了，GUI本质是降低开发者门槛。过去具身开发要名校硕士，用我们的工具，会Python的高中生就能上手。

最终会发展出具身Agent生态。不是现在熟悉的大模型Agent，是具身Agent，大家把不同算法能力组合起来接入操作系统，解决真正问题。谁能构建Agent生态，谁就是最大赢家。

徽声在线：你们马上要推出一款叫Booster Studio的开发工具，听起来像是为开发者准备的“武器库”。

程昊：是的，这应该是全球第一款专为具身开发而生的工具软件。它内置了完整的仿真环境，从仿真到真机一键部署。

徽声在线：这让我想到你们之前说的“最小闭环”。

程昊：对，我们马上会举办一场全球3v3机器人足球仿真赛。开发者可以在Booster Studio里训练自己的AI Agent，提交到云端自动对战、自动判分。优胜者的策略可以直接部署到真机K1或T2上。这正好把我们20年来在真实足球场上验证的闭环，开放给全世界的开发者——不需要拥有硬件，也能体验“从代码到进球”的全过程。

徽声在线：可以理解为加速进化要做机器人的安卓系统？

程昊：对，把应用和硬件解耦。我们的操作系统可以适配各种芯片、机型、品牌，上层开发者只专注开发Agent，既能跑在宇树机器人上，也能跑在加速进化机器人上。

徽声在线：这样硬件会变得很难卖？

程昊：具身走入本体时代尾声，硬件技术已收敛，会越来越标准化，毛利变得很低。买联想和惠普笔记本有多大差别？其实没有。

徽声在线：操作系统似乎是大厂才能做的东西？

程昊：苹果和微软是因为先成功才做操作系统，还是因为做了操作系统才成功？其实是后者。操作系统带来的生态是非常强的壁垒。

徽声在线：加速进化凭什么做好操作系统？

程昊：我们是最擅长做这件事的团队。从成立第一天，团队就分两拨人：做自动化、本体的同学，和来自互联网的开发工程师，近一半是完全软件背景。

全球范围内，加速进化是最重视软件工程的机器人公司。一说具身智能大家都想到硬件、算法，但没意识到，在真正实现具身大模型之前，漫长的OS时代需要做非常复杂的软件工程，是dirty work，代码量极大，但能构建真正壁垒。历史上没有任何公司能靠算法构建壁垒，大模型又一次证明了这一点。

徽声在线：软件工程壁垒会不会因AI变低？

程昊：你不觉得这更有利于我们这样的创业公司成长为巨头吗？（笑）在大厂一个项目300人，现在可能三十人就能做到。

徽声在线：互联网背景工程师不懂具身智能，怎么当架构师？

程昊：先让他们去踢足球。这个世界上两方面都懂的人极少，但踢了一年足球后，我们培养出了一批。

教育市场：百亿美元级的“Apple II时刻”

徽声在线：你们的产品看起来蛮to C的，小机器人在京东就能买到。

程昊：我们方向之一就是先做小，更快落地形成商业化。现在出货量最大的还是小人形机器人，小人形领域机器人的出货量我们是第一，今年会有更多同行来做。

徽声在线：谁在买这些小机器人？

程昊：我们有两款产品：T1一米二高，围绕科研需求，做运控、导航、多机决策研究；K1个头更小，适用教育教学场景，价格更便宜，定义叫具身开发入门级平台。

教育是非常大的市场。80年代美国、90年代中国大量建设计算机机房，为普及计算机发挥重要作用，打造了中国工程师红利。早年苹果实际上大量机器卖给学校。

具身智能会经历这个阶段，机器人本体+操作系统+开发工具，能复刻当年Apple 2或DOS电脑的商业化。很多学生想学机器人但买不起，靠学校建机房。加速进化非常适合这个场景：软件上操作系统已降低开发者门槛，硬件上小尺寸机器人不笨重、很安全。

科研或足球赛事总盘子小，但机房这种教育领域是百亿美元级别市场。

徽声在线：在中国落地，涉及复杂关系处理？

程昊：我们第一台机器人卖的是海外客户。2025年加速进化40%营收来自海外，今年前两个月升至60%。

这是真正实打实的商业模式，相比之下大家热衷的翻跟头没有商业模式。

徽声在线：机器人进工厂呢？

程昊：商业模式要跑通，机器人一定要比人便宜，但现在做不到。工厂里简单的事机械臂就能做，复杂到机械臂干不了的事，机器人同样做不到，或贵很多。比如汽车组装，机器人搞不定柔性线材，最后还得靠人，算下来不如直接雇人。机器人落地工厂这种商业模式，我现在看不到任何机会。

徽声在线：家庭场景呢？

程昊：做了这么多年，看了这么多年，不乐观。家庭场景太复杂，日常路线上有玩具或椅子怎么绕开？叠衣服的床贴着墙怎么拿？放柜子里怎么开门？这些复杂状况会大大降低成功率。反倒是双足机器人不稳定容易摔倒这种问题，今年就会被很好解决。

徽声在线：运控能力和宇树相比如何？

程昊：其实差不多。算法无法构建壁垒，宇树真正的壁垒是高爆发关节，硬件积累很深厚。

徽声在线：卖了1000台，硬件供应链有什么经验？

程昊：一开始用第三方零件而非自研，随着量起来逐渐转向自研。在中国供应链不难，除了招对人，还有就是控量——产能一周一台时，对外就卖一台。有客户要100台，我都直接说不行。

因为我们的量产是逐渐爬坡的，从一周只能产一台，提升到一周能产3台，再到一周能产10台，再到一周能产比如50台，这是一步步爬坡上去的，而不是一下子就说要一周量产100台、一周量产1000台。

我们的商业策略也是同步推进的。前期可能就卖一台，到现在能卖五台，这正好是生产和商业化同步、交替逐步提升的过程。这样做的好处是，早期阶段可以用相对低的成本、招少量的人员，先把一周一台的产能做稳定。

终局愿景：OS时代的数据资产，换未来大模型的后发先至

徽声在线：如果大厂现在做具身操作系统乃至大模型，怎么应对？

程昊：大厂很难现在下决心做具身模型，因为看不到明确实现思路，负责的人可能面临未来几年绩效都很差，没人愿意做。即使做，也是把模型成熟时间从15年缩短到12年。

大厂要做成，必须得1号位亲自做，但现在还没有1号位愿意亲自下场盯具身大模型，因为技术路线没收敛，我们叫TPMF（technology product market fit）。

徽声在线：但一旦有了，对你们是颠覆。

程昊：没错。移动互联网时代软件被打压，Windows原来卖很贵，现在免费了，但微软靠之前积累的资本和人才，在云时代和大模型时代又追了上来。

徽声在线：一场又一场不同维度的战役。

程昊：本体时代我们已在为OS时代做准备，OS时代当然要为具身大模型时代做准备。这是有弯道超车可能性的，字节2023年才开始做大模型，但豆包现在非常成功。

徽声在线：前提是先成为字节。

程昊：没错。我经常跟投资人讲，什么时候我们有非常稳定的几十亿收入、几亿利润，一定会养非常大的团队去做具身模型。还是那句话，算法没有壁垒，可以后发先至。

在漫长的OS时代，我们通过操作系统与开发工具，可以获得最多的数据，也就是有机会训出最好的模型。我们不做空中的大模型，但我们在泥里爬，爬出来，再往上飞。

徽声在线：移动互联网周期给现在具身智能周期最大的启示是什么？

程昊：先找到商业模式，再去谈如何改变世界。

商业选择：比起估值，更想做一家十年后依然存在的公司

徽声在线：感觉你在商业化这块表述得都比较保守。

程昊：对，我觉得找投资本身是一个双向选择的过程。投资人就跟相亲一样，你不用刻意去说服对方、让对方喜欢你。我的想法是应该多快速沟通，找到那个真正看对眼的。找投资也是一样，核心还是非常笃定地把我们的逻辑讲清楚，然后尽快找到认可这套逻辑的投资人。

不过我们的商业化增长势头很迅猛，今年一季度累计出货同比增长500%，一个季度的量就顶得上2025年前8个月。1到2月新签的订单同比涨了800%。

我们已经具备了扎实的商业化自我造血能力，走到哪儿能卖到哪儿。不管是CES展会，还是亦庄马拉松，我们带去的机器人，现场就被抢空了，这就是最直接的证明，我们是真能卖货、真能造血，完全不用靠编故事、炒概念来吸引投资。

徽声在线：不着急吗？现在眼看这个市场环境，大家都有点疯狂。

程昊：心里可能会着急，但我们还是会很笃定地用逻辑把道理讲明白。第二点，其实我们融资进度也还可以，基本每年都能完成三四轮，只是整体上我们不会那么激进，不会去讲大故事、快速拉投资人进场，签下风险很高的投后条款，再把估值迅速做上去。

我们整体节奏，比行业估值提升的速度大概晚半年，这其实没有任何影响。但我们肯定不希望为了迎合投资人的喜好去编故事、做投资人喜欢的事，那样对公司的战略发展方向，影响会非常非常大。

徽声在线：怎么看待2026年市场竞争的激烈程度？

程昊：我一直是这个观点：只要你的产品和商业模式没问题，就不可能拿不到投资。这个市场最终还是会用脚投票，投给能实现商业化成功的企业。

徽声在线：但你得熬到那个时候才行。

程昊：对，但核心在于，我们的商业模式本身是成立的，整体出货量也在几倍、几十倍地持续增长。这不是单纯的熬。比如你现在估值快速拉高，很快上市了，但如果没有好的商业模式支撑，早晚还是会跌下来，到时候整个团队就会面临巨大变动。

说实话大家到时候就不盯业务、天天盯盘了，整个心态都会受到很大影响。我们的逻辑是：如果这个方向坚持十年能做成一家像微软那样的公司，又何必非要在这两年就冲到某个级别？我觉得这不是最本质的东西。

徽声在线：大家普遍有一种焦虑，就是拿不到钱可能就会死掉，或者后续资金不会再那么好拿了。

程昊：钱好不好拿，确实有客观规律在，但一家公司会不会死掉，关键看你有没有产品、产品有没有成熟的商业模式。

徽声在线：投资人提问里，你们最难回答的问题是什么？

程昊：目前还没遇到过。

徽声在线：招人难吗？

程昊：会比较难。不过另一方面，人才供给本身是存在的，只是很多候选人会在意公司估值够不够高这类问题。其实这反而是好事，以我的经验来看，这类人招进来，很可能会对组织造成伤害——他们往往天天关注这些表面东西，或者在意公司宣传声势，不看本质、不关心自己手头的事情能不能做好。很多方向更容易赚快钱，也更容易做表面化的销售、分析类工作，但我们这个领域，还是需要非常踏实、认准方向、能笃定一点点积累的人。

所以我们之前从来不在PR上花钱，因为觉得没意义。直到今年春节，行业竞争环境恶化。但我觉得这反而是好事，相当于倒逼我们。

（让我们）把一些能力补齐、做健全。核心是我觉得现在光靠产品技术是不够的，因为还没法形成消费级To C的机会。这时候砸出去的钱，最后只能落在品牌上，而品牌后续又接不住，大众又很健忘，这些信息其实没什么价值。还是要更务实一点，把资金投入到研发上，投入到商业模式的打造上。

题图来源：加速进化