141: Strutt 洪小平：大疆激光雷达前负责人做了台“电动轮椅”？不做人形也能通向具身
摘要
洪小平的核心判断是，具身智能的“珠峰”清晰可见，但今天直接做人形机器人的路径“目前看来是不成立的”。 语言模型用约 1 万亿个 token 训练一个时间序列，而机器人面对时间、三维空间、触觉、声音等至少五维信号，覆盖数据的难度随维度急升；他承认语言中的逻辑和各维度相关性可能降低需求，但“几百个小时的视频数据”远不足以训练可靠的通用机器人，也尚无持续产生家庭生活数据的数据源。
Strutt 选择先解决老龄化与个人 mobility，是用可售产品为长期具身智能“沿途下蛋”。 高端养老院可能收取 50 万—100 万美元入门费，美国、新加坡机场又缺少推轮椅的人；洪小平因此把目标定为“今天就能帮很多人解决实际生活中的问题”，让真实使用和人类生活场景数据推动迭代，而不是等待十年后的技术圣杯。
EV One 不是传统电动轮椅，而是填补步行距离与步行速度市场空缺的 Everyday Vehicle。 目标用户不只包括残障人士，也包括走路疼痛、有平衡问题、容易疲劳或只想在机场、展会、公园少走一些路的人；产品刻意采用轻盈、运动化外观，试图消除轮椅的医疗标签及“坐轮椅就连认知也有问题”的 stigma。
EV One 的产品价值集中在 EV Sense、Quad Drive 与低门槛人机交互，而不是堆叠人形外观。 EV Sense 包含障碍前减速停车、按键授权转向、固定地点 Waypoint 和临时目标 Path Finder 两类 Copilot、两类 Autopilot；四轮驱动、悬挂、自稳定和 ABS 服务于安全与舒适，大语言模型则把“我口渴了”转成去冰箱等动作，并为未来机械臂和配件提供扩展入口。
第一代产品的执行壁垒首先是量产可靠性，而非原型演示效果。 团队从 2023 年夏至 2024 年夏先开发底盘、四驱、传感器融合和智驾，再砍掉座椅升降、前倾等可变形机构；产品曾因可靠性测试延迟接近半年，带 5 厘米凸块的双滚筒机测试目标从通常约 20 万圈提高到 200 万圈，因为“做一个样机很容易，最后到量产有很多很多的坑”。
最强需求验证来自用户重新获得生活体验，而不是一组预订数字。 佛罗里达一名脖子脆弱、曾因租用电动轮椅在家撞车的高中毕业生，借 EV One 的悬挂和驾驶能力多年后重新进入泥泞马场为马梳毛，她的母亲当场落泪；这一案例让团队看到 mobility 产品如何帮助老人、年轻人、残障人士及非残障人士。
商业化的最大未知是新品类边界，而定价与监管路线尚未锁定。 团队倾向 premium、但不希望贵到无法接受，调研答案从 1,000 美元到 20,000 美元不等；第一款先按个人出行设备销售，可能不会被医保覆盖，未来才可能推出面向医保或医疗器械场景的 SKU。洪小平的判断是，很多所谓“没有市场”其实是 P 不够好，而不是 M 不存在。
先发品牌、专利和复合团队能买到时间，却不能替代持续迭代与跨越鸿沟。 安全产品的首个可信品牌可形成心智，摇杆授权、四驱悬挂、模式切换和语言模型融合也已申请专利，但洪小平明确说不可能五到十年靠同一款产品保持优势；他仍在验证 EV One 的真正 niche market，哪怕较小的鸿沟会更快引来红海竞争，也愿意选择这种“乐观中的困难”。
精读
1. 洪小平从“会做研究”转向了“让技术进入生活”
洪小平在伯克利研究纳米材料的光学性质，科研成绩足以让很多人认为他应该继续学术道路，也发表过 Nature、包括 Science 在内的论文；但博士毕业前一两年，他发现这“可能实现了一些人生理想和追求”，却不是自己最想要的生活。
他后来确定的方向是“技术和人文的结合”：做工程、打磨最终产品，让技术与普通人的日常发生关系。博士刚毕业时，他知道怎样研究，却不知道怎样把概念变成可量产产品。
在 Honeywell 做了一两年气体传感器后，本科同学、时任大疆研发副总裁王明玉邀请他回国。洪小平当时“想创业，但是不知道怎么开始”，于是把大疆视为进入早期公司、学习完整产品链条的平台。
2. Livox 的低价不是成本倒推，而是从第一天为量产设计
2016 年的大疆已成立十年，但仍面对 Intel、3D Robotics 及国内资本支持的竞争者。公司认为无人机若要脱颖而出，关键是智能化，而智能化离不开一系列新传感器。
洪小平负责的光电团队最初为无人机开发激光雷达，后来也服务车载市场，包括小鹏 P5。其第一性原理不是先做 prototype 再期待未来降本，而是“所有的设计其实都是需要为量产服务的”。
元器件必须当时可以买到，工艺必须现成可做，或至少能从物理原理证明可实现。Livox 在 2020 年 CES 推出的首款产品价格低于 1,000 美元，被视为“价格屠夫”，洪小平则认为低价只是可量产设计的结果。
3. 离开大疆不是回归学术，而是补齐产品与社会洞察
2019 年前后离开大疆时，洪小平已经学会怎样把产品“从概念到最后量产”，但激光雷达仍只是服务最终产品的传感器；他真正想做的是“直接服务人、服务人类”的终端产品。
他随后在南方科技大学参与吴景深、李泽湘在该校开展的新工科实验班，约三年间教授电子与编程。课程通过项目、动手能力和社会问题训练学生，也让他观察到：考试型工科教育容易让工程师面对真实需求时仍陷在应试思维里。
回头看，他承认“少一点纠结，多一些冲动”也许能更早创业；但技术积累、对人性的理解和社会责任感也都需要时间。他认为再晚几年可能失去创业机会，而现在开始创业也并不算太晚。
4. PaLM-E 与 RT-2 让机器人显露“上层思维”
洪小平从 2019 年起就认为机器人是自己想做的方向，却没有确定产品；他曾与松灵机器人的魏基栋聊天，也持续观察哪些场景路径清晰、哪些只停留在概念。
真正促使他行动的是 2022 年底至 2023 年初谷歌的一系列工作，包括 PaLM、PaLM-E、SayCan、RT-2，以及其中提出的 VLA。语言模型与传感器融合后，机器人不再只执行有限的 model-based 动作，而开始有上层理解；Chain of Thought 也在相关文章中被提及。
他的阶段判断因此变成：“过去十年是机器人的白银期，未来十年是黄金期。”如果此时还不创业，他担心自己会错过窗口。
5. 人形是具身智能的珠峰，却没有可验证的登顶路线
面对投资人反复追问“为什么不做人形”，洪小平的回答是：团队确实看到了一个珠峰或圣杯，但目前的人形机器人路径“看来是不成立的”，核心卡点是数据和算法还远未达到支撑具身智能的状态。
他的数量级对比是：ChatGPT、DeepSeek 一类模型大约使用 1 万亿个 token，基本使用了人类历史上的知识，却主要处理一维语言序列；机器人至少还要覆盖三维空间、时间、触觉、声音乃至嗅觉，升维通常意味着数据覆盖量指数上升。
他保留了重要的 hedge：语言已经编码很多逻辑，各感知维度又高度相关，所以机器人未必真需要简单指数放大的数据量；但无论如何，“今天几百个小时的视频数据”远远不够，他也没看到能持续产生海量家庭生活数据的场景。
6. OpenAI 的 scaling 成功不能直接套用到物理世界
程曼祺追问，中国公司强调“沿途下蛋”是否只是资源不够，而 OpenAI 从一开始就奔向高目标。洪小平的区分是：OpenAI 起步时已经看到一些苗头，但资源还不够，需要聚拢资源；当时 Transformer、可获得的数据和一系列算法也已经存在。
OpenAI 可能判断谷歌内部并未特别重视这件事，于是通过不断增加网络规模和数据来验证 scaling；大模型达到某个网络与数据量后出现智能涌现，有些能力超过人类认知，资本才大规模进入。
对“做具体产品会不会错过早期信号”的质疑，他认为研究和数据高度公开，“到时候大家都会看到”，真正的差别是公司是否识别出信号的重要性。前沿突破可能先在大学、研究所或谷歌式机构“天女散花”般发生，再由公司判断是否重注。
7. 家庭机器人被高可用阈值锁在“鸡生蛋、蛋生鸡”里
工厂任务受控，数据可以快速采集；机器人若要进入家庭，则必须在真实生活里理解人们怎样活动、需要什么帮助，而这恰恰要求产品先进入家庭。
洪小平认为，消费机器人只能完成 50% 的通用任务基本就会失败，失败的另一半足以让家里“乱七八糟、鸡飞狗跳”；这形成闭环障碍：没有数据就达不到可靠性，可靠性不足又没有人购买，也就继续没有数据。
对售价约 2 万美元、复杂任务仍需人工遥操作的 1X NEO Gamma，洪小平评价得很直接：“挺扯淡的”“完全没有用”；用户不会为一台昂贵、又需要人控制的机器买单。
8. 老龄化把社会问题、付费需求与数据入口叠在一起
洪小平看到的结构性趋势是：越富裕的地区老龄化越严重，年轻人越少，也越难找到愿意照护老人的人。美国、日本部分高端养老院甚至需要 50 万—100 万美元入门费，背后正是护工供给稀缺。
机场同样缺人：美国、新加坡等地很难招聘推轮椅的工作人员，但航空公司仍需保证所有乘客拥有平等乘机机会。这让辅助出行成为一个现实的社会问题。
他的创业排序因此是：机器人若能帮助人，就应先服务“最需要的这些人”。每一次实际使用既解决当下问题，也产生与人互动、发生于真实生活场景的数据——恰好是今天人形机器人最难获得的资产。
9. Mobility 是机器人可以立即交付的第一枚“蛋”
团队寻找的是一款能跟人一起生活、室内室外都能去，又能明确解决问题的产品，最终把 mobility 视为最底层需求。机场、展会、游乐场、公园都存在“人的最后一公里”，用户未必不能走，只可能疼痛、有平衡问题、疲劳或不愿耗尽精力。
洪小平把理想状态概括为：设备跟着用户一起出行，帮助用户移动；车上还能放行李、食物、水和药品，需要时也可以跟随用户。这比空泛的通用机器人更早形成有用的服务关系。
10. EV Sense 用两类 Copilot 和两类 Autopilot 分配控制权
基础 Copilot 会在障碍物前精准减速并最终停车；Copilot Plus 则用于狭窄通道、倒车盲区或电梯等难控制场景，在获得授权后根据环境适度调整方向。
两个 Autopilot 面向不同目标：Waypoint 可让用户告诉车辆前往冰箱、洗手间等地点，Path Finder 则允许用户在地图上临时点一个不必命名的目的地。跟随功能则让车在人想步行时跟上，等用户需要休息时就在身边。
团队最初只打算做好 Copilot，但 EV Sense 底层已包含感知、规划与导航，用户提出 Autopilot 需求后可以直接扩展。洪小平把这种可升级性视为平台路线，而非一次性功能表。
11. Quad Drive 把汽车底盘逻辑搬到了最差的人行道
Quad Drive 采用四轮驱动，目标是应付旧金山、重庆的坡道，以及草地、树根、泥泞等环境；洪小平明确说沙滩“可能不太行”，没有把能力包装成无条件全地形。
车上还加入自平衡、自稳定、ABS、打滑检测和悬挂系统：既要爬坡，也要在坑洼路面减少震动。底盘的价值不是参数炫技，而是让用户觉得“舒适、安全、安心”。
洪小平强调，人行道常比机动车道更糟：砖面凹凸、裂缝和异物长期无人修理，还可能被占用。汽车底盘已经验证了动力、悬挂与稳定性的组合，EV One 要做的是把这套逻辑复制到人行道上。
12. 去掉“轮椅感”本身就是产品功能
EV One 外观更像办公椅加移动底盘，整体轻盈、运动，而不是传统医疗器械。很多老人并不认为自己是残障人士，只是走不远、容易累；“轮椅”标签会直接阻碍采用。
残障用户向团队描述的 stigma 更严重：有人买咖啡时，店员不直接问本人，却转向旁边护工，仿佛“看到他坐在轮椅上，就觉得他脑子也有问题”。Strutt 希望产品不要复制这种身份暗示。
程曼祺的追问是，把用户定义成“所有人”后，参数怎样取舍。洪小平的回答不是为每种诊断加功能，而是抓共通需求：坐得舒服、路面适应性好、操控简单、足够智能。
因而“泛人群”并不等于第一代满足所有特殊需求，而是先把安全、舒适与易用做到极致；未来也可能针对医保或医疗器械场景推出不同 SKU。
13. 现有电动轮椅解决基本需求，却没有优化生活半径
洪小平以八十多岁的外婆为例：她从自行车换到更稳的三轮车，如今三轮车也骑不动且不安全。美国、荷兰老人购买电助力自行车，同样说明“走不远、骑不动、又不想用轮椅”的需求已经存在。
传统电动轮椅一方面医疗属性明显，另一方面操控也不够方便，难以应对复杂路面。轮椅厂商通常满足的是基本生活需要，而不是让用户生活得更好、去更多地方。
洪小平曾在美国侧向通过斜坡时体验另一款代步车：电机扭矩不足，明明向右操控，车辆却向左侧倒，差点翻倒。这个经历让底盘适应性与智能化同时被归入安全，而不是可有可无的 premium feature。
14. 所谓没有市场，可能只是产品还没跨过可用门槛
洪小平对 PMF 的反思是，创业者常把注意力放在 M，但“有的时候 P 做得足够好”，原本狭窄的市场也会扩大；需求未显现，不等于需求不存在。
他用 3D 打印机作例子：过去要调平、装配、反复测试，再等待数小时甚至数十小时，学习成本把用户锁在爱好者圈层；产品把流程简化、平台又加入模型共享后，“小白都能用”，市场边界随之变化。
割草机器人也曾被埋线式方案的复杂安装限制，无边界智能方案让产品力跃升；但在真正达到“不需要人”前，它仍处于 early adopter 和 innovator 状态，可能稍微进入了 late majority。扫地机器人的大众化也服从同一逻辑。
15. 第一代最难的决策不是加什么，而是删到可以量产
从 2023 年夏到 2024 年夏，团队没有立即锁定产品外形，而是开发底盘、四驱、智驾、传感器融合等底层技术；用户调研则从 Day One 开始。直到 2024 年夏，产品形态才决定收敛到这个方向。
被删除的设计包括整车高度变化、座椅升降和前倾。前倾能帮助腿部力量不足的老人上下车，降低座椅能适配吃饭等场景，但电机和连杆越多，可靠性、一致性、维修与验证周期就越复杂。
洪小平承认“概念化一个产品很容易，做一个样机也很容易”，创业公司却没有资源把所有好点子都在第一代做稳。因此这些功能被留给第二代、第三代，而不是放进第一代产品。
团队不可退让的排序是智能化、座椅舒适度和底盘能力，最终又统一为安全、舒适、易用。EV 也被重新解释为 Everyday Vehicle：“每天都可以用，什么场景都可以用。”
16. 一个按住才生效的按钮，解决了自动避障中的控制权冲突
2025 年初 CES 时，停车与自动避让还是两个切换模式；真实用户却几乎不用避让，因为车若主动绕开障碍，也就无法接近障碍物，而反复切换哪怕只按一个按钮也嫌麻烦。
团队最终把 Copilot Plus 变成摇杆上的按住授权：进窄通道、电梯或倒车时按住，车临时修正方向；松手立即回到正常驾驶。方向被系统改变本来容易产生失控感，按键却让用户形成“我在授权它帮我变方向”的心理模型。
访谈中用户说只要 Copilot、不要 Autopilot，实际行为却更细分：陌生道路和户外需要控制感，家中或熟悉的超市则希望彻底不驾驶，以便看手机、聊天或看风景。问卷答案与使用场景之间的差异，反过来定义了两套功能。
17. EV One 的终局形态是可扩展的 robotic helper
洪小平深受谷歌 2017 年 Everyday Robots 项目影响；该项目以单臂、后来双臂机器人探索 helper，并成为 SayCan、PaLM-E、RT-2 等研究的原型平台。EV One 不复制人形，而是先以 Autopilot 带人到达目的地。
大语言模型负责降低交互难度：用户不必说“去冰箱”，只需说“我口渴了，想喝冰可乐”。养老院用户试用后告诉团队：“我不仅很享受这个车，我也很享受聊天”，因为护工往往没有时间陪聊。
车体预留 200—500 瓦功率输出、控制信号、高速网络、后部 rack、左侧配件安装位、USB-C 与座椅下接口，可连接自动充电基站、传感器、计算单元、执行器乃至机械臂。洪小平因此说：“它不是个轮椅……它是个平台。”
机械臂仍是远期方向，当前聚焦 mobility 和量产。未来不会一开始承诺所有动作，而是先保证少数定义场景可靠，再让几万、十几万台设备在家庭尝试新任务，并根据用户反馈继续开发——这才是他设想的具身数据平台。
18. 200 万圈可靠性测试划开了原型与商品的边界
团队从去年 8 月左右开始，约三个月便做出可参加 CES 的原型；真正拖慢量产的是验证，项目曾 delay 接近半年，这段时间主要用于可靠性测试，而不是直接开模。
双滚筒机滚筒带 5 厘米凸块，每转一圈让车颠簸一次；洪小平称相关安规标准通常约 20 万圈，团队把目标设到 200 万圈。机械连接、高功率线路、控制信号和高带宽传输必须同时稳定，因为用户不能接受途中抛锚或散架。
19. 一名佛罗里达女孩重返马场，证明 mobility 的价值是恢复生活体验
佛罗里达一名即将高中毕业、准备上大学的女孩脖子脆弱，不能承受强烈颠簸，目前使用手动轮椅；她曾租用电动轮椅，却第一天就在家中撞车，因此对操控有很大负担。
她曾非常喜欢骑马、与马互动，却已经好几年没去马场。EV One 的悬挂让她能够经过泥泞、草地和树根，重新来到马旁为它梳毛；母亲当场落泪，因为女儿终于又能接近一个可以倾诉的对象。
这件事让团队看到，机器人技术可以帮助老人、年轻人、残障人士及非残障人士，带来实际便利和出行的喜悦。
20. 定价、监管和市场规模仍是商业化最诚实的未知数
EV One 计划在 2026 年 1 月 CES 正式公布定价；当前方向是偏 premium，但“不希望它贵到无法接受”。用户调研的支付意愿从 1,000 美元到 20,000 美元都有，团队尚未决定取区间中的哪一点。
第一款产品会按个人出行设备定义，而非医疗器械；残障人士仍可购买，但可能不会获得医保覆盖。洪小平保留未来推出专门面向医保或医疗器械场景 SKU 的可能，因为那将对应另一套需求和考虑。
传统电动轮椅可能卖到数万美元，但行业报告不太准确；洪小平引用同伴的说法：“这个行业足够原始，原始到连一个像样的市场调研报告都没有；也足够新，新到没人知道这个产品会是什么受众。”
EV One 与电动轮椅目前有 overlap，却不等同于后者。洪小平把机会放在“未知到已知的 transition”中，没有用不准确的市场报告为新品类制造确定性。
21. 复合团队比追逐最先进算法更适合第一代产品
联合创始人 Nick 与洪小平在其加入大疆第一个月便相识：Nick 曾负责大型无人机产品，也负责早期动力系统，强项是电机、机械结构和电机控制；洪小平偏传感器、算法及整体方向，两人基本覆盖机器人从感知到执行的链条。
两人最先确定的不是组织架构，而是价值观：“创新进取、拥抱成长、有机团队、执行到位、纯粹做事、极致拼搏、勇于开放、敢于决策。”洪小平把它称为公司“宪法”，招聘和工作过程都以此筛选，不契合者会自然离开或被请离。
他所说的大疆式“舒适”并非低压力，而是技术氛围浓、少人情世故、以结果论英雄；优秀工程师可以专注手头问题，以第一性原理挑战专家和既有方案。Strutt 因而从初创阶段就没有降低招聘 bar。
EV One 当前智驾并未强行使用最新具身模型，因为后者无法在低成本、低算力、低数据量下稳定工作；团队采用接近早期自动驾驶的技术路线。洪小平曾与港大张富老师合作，并有联合培养计划；他也以开源 FAST-LIO 成为激光雷达 SLAM 领域 SOTA 为例，说明好算法能消解新硬件的采用阻力。
22. 先发优势只能买时间，真正悬念是怎样跨越鸿沟
洪小平认为安全产品的可靠性和稳定性会建立在品牌认知上，首个建立“安全、智能”心智的公司拥有明显优势；摇杆控制、四轮驱动与悬挂、模式切换、语言模型融合等第一次遇到的问题，也已申请专利。
他并不把这些视为永久护城河：复合团队和复杂软硬件能力能拖慢模仿者，却不可能让公司五到十年继续靠同一款产品领先。第二代、第三代 roadmap 必须持续把新技术“沿途下蛋”，先发才不会变成一次性红利。
对自己“尽量先想清楚”的倾向，洪小平承认其代价是压力，也承认没有任何架构能一路不迭代。他欣赏 Jobs 在 iOS 上的远见与表达，也学习汪滔对材料、工程细节和产品极致的敏锐，希望把自上而下的战略与自下而上的创新结合起来。
最大待验证问题来自《跨越鸿沟》：EV One 的 innovators、early adopters 究竟是谁，怎样进入 early majority？一位朋友已提出把它当自主移动摄影机使用等意外 niche；无人机则是在众多小市场里找到“航拍”这一全新体验。程曼祺提醒，小鸿沟也意味着红海来得更快；洪小平仍宁愿鸿沟小一点，因为那是“乐观中的困难”。