摘要本文由徐锐首次发布于领英经其授权后转载。真实呈现机器人初创公司从创业热情到倒闭的全过程兼具行业警示意义与实操参考价值为硬件创始人、供应链从业者、机器人行业从业者及创业爱好者提供避坑指南与经验借鉴助力规避同类创业风险推动具身智能与机器人硬件的理性发展。徐锐Rui Xu曾担任K-Scale Labs的首席运营官COO这家总部位于旧金山的初创公司致力于研发低成本人形机器人最终于2025年末倒闭近期已将其知识产权开源。我曾在一家YC孵化的机器人初创公司担任COO整整一年时间我们全力以赴研发平价人形机器人。彼时我40岁拥有15年硬件行业经验曾在英特尔、小米、联想、亚马逊和字节跳动负责产品量产工作加入公司后主要负责供应链和产品运营。但这家公司最终没能活下来。我们始终没能完成A轮融资到2025年末一切都结束了。我曾写过这段经历中美好的一面那些黑客马拉松、车库里的创业热情还有机器人第一次成功行走的瞬间。而这一次我想写下我真正学到的东西——其中有些是整个机器人行业都在踩的坑有些则是我们自己亲手踏入的陷阱。1. 大模型沙文主义迟早会酿成大祸现在行业里流传着一种观点AI大模型已经强大到足以让硬件“摆烂”。传感器模型靠视觉就能搞定一切。安全限制策略会自己学会规避风险。我把这种想法称为“大模型沙文主义”。在我们公司这种理念贯穿了所有决策。公平地说这不是某一个人的盲区——我们大多数人都在某种程度上认同这种观点。当时我们的AI确实令人印象深刻很容易让这种兴奋感掩盖硬件的基本常识。有一个例子至今仍让我耿耿于怀。我们花了极长的时间争论是否要给机器人的关节添加限位器。限位器说白了就是机械限位开关一块能从物理层面防止关节自我损坏的金属片是最基础的安全冗余设计。反对的声音是AI策略应该能学会关节的活动极限限位器只会增加成本和重量。任何做过硬件的人都知道这种说法站不住脚。限位器的存在正是因为软件总会失效。模型会出故障策略会遇到没人能预料到的边缘场景。当语言模型出现幻觉时你得到的只是一个错误答案但如果因为策略的一次错误推理执行器以最大扭矩超出关节极限你得到的要么是一台损坏的机器要么是受伤的人。模型可能99.99%的时间都是对的但限位器就是为了那0.01%的失误而存在。在物理世界里这0.01%才是唯一重要的数字。就连野心勃勃追求自动驾驶的特斯拉也依然会给汽车装上刹车。2. 别再用简化的类比自欺欺人那是用来融资的不是用来做产品的每一份机器人创业计划书里都有这样一句类比。“我们要做机器人领域的特斯拉”“这是具身智能的iPhone时刻”。在我们公司最受欢迎的类比是平衡车——人形机器人会遵循和平衡车一样的成本曲线从昂贵的新奇玩意儿到深圳大规模量产再到硬件商品化最终无处不在。可平衡车的电机只需要转动就够了仅此而已。而人形机器人的执行器需要极高的精度、爆发力、耐磨性还要保证每一台的一致性。只要有一个执行器稍微超出规格机器人就会走路异常甚至摔倒。无论是平衡车、智能手机无论你选哪种类比都无法真正告诉你做人形机器人到底要面对多少难题。但“它会像平衡车一样普及”是风投们愿意听的故事——不可避免的成本下降、中国制造业的魔力、十亿级的市场规模。我们花在争论类比上的每一个小时都是在浪费时间本该用来解决真正的技术难题。类比就像是压缩算法它通过丢弃信息把复杂的事情变简单。放在融资计划书里没问题但如果用在工程决策上那些被丢弃的信息往往就是致命的那一部分。3. 硬件供应链不是“一项任务”而是一种能力很多软件出身的创始人认为供应链就是一项任务找一个会说中文的人把他派到工厂打个勾就完事了。这是硬件初创公司最容易陷入的误区之一。我加入公司时供应链方面一片空白。没有制造商关系没有付款条款没有质量控制流程没有物流渠道。搭建供应链意味着要搞定组装、零部件、执行器还要对接多家中国代工厂。每一家代工厂都需要单独谈判定价、质量标准、最小起订量、生产排期还要跨越货币、时区以及在商业谈判逻辑上完全不同的企业文化。这绝不是“和供应商聊聊天”那么简单。制造不是你能买到的服务而是你需要亲手搭建的能力。你和代工厂的关系决定了执行器的误差是在公差范围内还是偏差2毫米决定了单位成本是800美元还是2400美元。如果一家公司的硬件运营能用一句话概括清楚那它根本没有硬件战略只有侥幸的希望。4. 机器人硬件里根本没有“商品化”这回事现在行业里还有一个危险的说法机器人硬件将会“商品化”就像手机一样由中国制造商用现成零件组装而成真正的价值只在AI层面。但目前来看这根本不成立甚至还差得很远。人形机器人没有标准的物料清单BOM没有现成的、能直接用于行走的执行器。现在所有研发腿式机器人的团队都在设计定制化硬件。可一旦公司相信了“硬件是商品化”的鬼话伤害就会真实发生。负责打造物理产品的人他们的话语权和认可度远配不上他们的付出。权力会转移到那些被贴上“核心壁垒”标签的部门无论谁在做最苦最累的工作。我见过很多次这样的场景我称之为“薛定谔的专业度”。当硬件出问题时那些人突然就不是“硬件专家”了一脸茫然当工程团队说重新设计需要四个月时那些人又突然觉得四个星期就该搞定。你不能两头都占而真正干活的工程师一眼就能看穿这种虚伪。我们的工程师亲手做出了能走路的机器人——那是公司最难的一项工程成就。5. 赛道竞速中糟糕的研发决策比坏运气更致命机器人行业里所有人都在赛跑。资本涌入人才扎堆市场关注度极高。但赛跑拼的是速度而速度不等于努力。真正的速度来自快速做出正确的决策。我看到的最致命的错误就是在移动能力上陷入僵局。几个月时间白白浪费机器人依然走不好路与此同时融资窗口关闭了竞争对手已经发布了演示视频。这不仅仅是领导层的决策问题——整个团队包括我自己都低估了这个问题的难度和所需的时间。我们的GitHub上堆满了代码仓库从外面看似乎进展神速但从内部看只是毫无方向的瞎忙。代码仓库不能量产演示视频不能量产只有产品才能量产。更深层的问题在于决策质量。冲动的决策和拖延的决策杀伤力一样大。固执地坚持错误的方向不仅不能节省时间反而会付出双倍代价——因为你最终还是要回头纠正这个错误。研发速度不是看代码仓库有多少、提交次数有多少、加班时长有多少而是看你能多快收敛到真正能落地的方案上。6. 欲速则不达——越急于求成反而越落后我们的时间表成了公司里一个持续的笑话。永远都是“下周机器人就能走路”每周都是如此。当这种“急于求成”的文化成为常态人们就会为了达成不可能的目标而走捷径。工程师用AI工具写代码却不认真审核传感器未经校准就装到产品上。然后演示一次次失败时间表又重置到“下周”。这就是中国人常说的“欲速则不达”——越是追求速度反而越达不到目标。当不切实际的截止日期成为常态团队其实并没有变得更快只是跳过了那些能让产品真正落地的关键步骤。而每一个被跳过的步骤最终都会以失败的形式回来耗费的时间远比走捷径节省的时间更多。这种伤害不止于工程层面。当你基于幻想的时间表向代工厂做出承诺你就会毁掉彼此的关系。代工厂需要合理的预期来规划自己的生产那种“快速行动、打破一切”的混乱思维在软件行业或许可行但当你的代工厂根据你无法兑现的承诺分配工厂生产时间时这种思维只会带来灾难。个人反思我本可以成为一名更好的COO。在组织问题还能挽回的时候我应该更早地坚定立场在时间表上我应该更坚决地推动理性规划而不是任由其一再拖延。这是我的责任。但现在我清楚地知道了那些底线在哪里这也是我未来前行的底气。但我见证了这一切的全过程——从第一次黑客马拉松到最后一封给供应商的邮件。如果你是一家初创公司的年轻工程师请相信你对物理规律的直觉。如果数学计算表明某个关节会损坏就把它写下来正式提出你的观点。不要让“快速行动”的压力逼你忽略自己知道的真相。你的声誉建立在你交付的成果上而不是你许下的承诺上。如果这六条教训能帮助到某个人——无论是硬件创始人、供应链从业者还是一个40岁、正在犹豫是否要加入初创公司的家长——那么写下这篇文章就值得了。我依然相信具身智能的未来。我只是认为它值得拥有和控制它的软件一样经过严谨工程设计的硬件。【结尾互动】你在创业或工作中遇到过“大模型沙文主义”或“过度简化类比”的坑吗对于机器人初创公司的生存难题你有哪些见解欢迎在评论区留言讨论下方加关注获取更多前沿机器人行业洞察与创业反思往期精彩内容回顾“舍弗勒效应”席卷全球工业巨头凭人形机器人逆袭股价暴涨150%中国人形机器人2026商业化进程与产业链投资机遇报告2026智能机器人城市空间场景应用指南多领域落地技术要求与实施路径全解析2026微型电机行业专题报告人形机器人灵巧手核心部件技术壁垒与市场前景分析2026人形机器人行业深度研究报告具身智能突破临界点商业化落地与产业链投资机遇解析