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对话深穹星核创始人郁振波：做一个“懂人”的机器人

对话深穹星核创始人郁振波：做一个“懂人”的机器人 创业邦
2026-08-05
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导读：为仿生人打造更懂人的大脑。

为仿生人打造更懂人的大脑。
作者丨流光
编辑丨关雎
图源丨深穹星核
优必选新一代全尺寸超仿生人形机器人 U1 预售订单虽超 1.3 万台，但“走路僵硬、交互不自然”的吐槽声不绝于耳。这折射出整个仿生人行业的共性痛点：外观日益逼真，却依旧“不懂人”——听得懂指令，却读不懂情绪；能回答问题，却难建自然的人际交互。
深穹星核创始人兼 CEO 郁振波认为，这才是仿生机器人真正的突破点。作为上海交通大学吴文俊人工智能荣誉博士班博士、连续三年 ImageNet 世界冠军得主，他于 2025 年创立深穹星核，旨在为仿生人打造端侧意图理解模型这一“大脑”。成立一年多，公司已获 360 集团、零以创投等五轮融资。
深穹星核创始人兼 CEO 郁振波
今年 7 月，公司发布首款超仿真人脸机器人 Nova S1，首次展示自研 VLIA 端侧交互大脑。以下是《创业邦》与郁振波的对话实录。

技术有周期，但人的需求一直在

创业邦：何时萌生创业想法？
郁振波：早年跟随亲戚做行业研究及在投资公司实习的经历，让我意识到技术本身具有周期性，但“人”是恒定的。因此，我确立了“服务于人”的技术路线，从本科至博士再到创业，始终聚焦人脸识别、表情理解、虚拟试衣等与人相关的领域。
创业邦：此前在微软、华为、淘宝等企业的项目经历？
郁振波：求学期间便深度校企合作：与淘宝合作虚拟试衣及布料仿真；在华为关注流体粒子仿真和人脸实时渲染；在微软参与大模型训练。
创业邦：为何获得"2024 中国整形十大创新奖”？这与机器人领域有何关联？
郁振波：灵巧手与灵巧脸在机械原理上相似，但核心目标不同：手追求功能化，脸追求自然化。让面部表情逼真自然，依赖的是美学和解剖学。我们与上海九院合作，构建了全球最大的人脸肌肉肌腱组织数据集，深入研究颅骨与肌肉结构，这正是获得该奖项的原因，也为仿生脸奠定了底层基础。
创业邦：造出一张生动自然的脸，难点何在？
郁振波：难点在于“自然”。这需要高精度审美与专业医学知识，对比例、肌肉力度进行精准建模，并解决解剖学、材料及机械控制等系统工程问题。我们的收敛路径是仿真，通过集成大量仿真算法快速迭代，而非耗时数月的实物调试。
创业邦：从计算机视觉跨越到机器人社交大脑，跨度大吗？
郁振波：2019 年是分水岭，我们选择了计算机图形学与 3D Vision 方向。从视觉到理解是递进过程：先高精度提取人体结构化信息（如关键点），再基于此预测行为，即“先看再理解”。
创业邦：为何选择 2025 年切入仿生人大脑赛道？
郁振波：2025 年具身本体与运控工程已趋成熟，但机器人缺乏真正的智能，无法像人一样思考协作。此时切入，正是定义机器人"GPT 时刻”的最佳时机。我们关注的不是让机器人把活干好，而是如何更懂人、更好地互动。

仿生机器人需要的不是更会行动，而是更懂人

创业邦：深穹星核定位为模型公司，具体做什么？
郁振波：行业在做“像人”，我们在做“懂人”。“懂人”意味着理解用户的情绪、需求及下一步动作。我们专注端侧意图理解模型，因为云端大模型延迟高，无法满足家庭机器人实时交互的需求。
创业邦：为何“懂人”比“会行动”更重要？
郁振波：家庭场景下的交互是连续的。机器人不仅要完成任务，更要理解人的情绪与真实表达。相比动作能力，理解能力才是决定体验的核心。
创业邦：为何提出 VLIA（视觉 - 语言 - 意图 - 动作）而非传统 VLA？
郁振波：传统 VLA 侧重动作，忽略了“意图（Intent）”这一中枢。若不知晓真实意图，动作可能南辕北辙。我们将视频中的冗余信息过滤，提取人的动态结构化数据，进而预测意图，指导行动。
创业邦：可感知交互意图世界模型（IA-WM）与传统世界模型有何区别？
郁振波：传统模型预测世界下一帧，我们预测人的下一步。关注表情、动作及人机交互，识别情绪状态后，决定机器人的反馈策略。
创业邦：理解人的关键数据来源哪里？为何意图数据是壁垒？
郁振波：数据源自真实视频、AI 短剧、游戏交互及标注数据，核心是将它们转化为意图数据。人的行为多变，实时理解难度大。过去我们在大厂项目中积累的高精度三维骨架提取技术，是稳定获取这些数据、构建壁垒的关键。
创业邦：如何确保交互自然且不冒昧？
郁振波：聊天场景容错率高于任务型场景。我们通过限定场景、利用数据飞轮降低错误率。策略上，先在 B 端高容忍度场景应用，待模型成熟（如百句仅一两处失误）后再面向 C 端量产。所有模型坚持端侧部署，具备记忆与实时反馈能力。
创业邦：Nova S1 的发布意味着什么？
郁振波：Nova S1 是模型能力的实体化展示。其集成的摄像头可实时感知环境，灵巧脸系统还原上百种微表情，支持实时口型同步及低延迟打断（误差低于 50 毫秒），验证了模型在机器人身上的落地能力。
创业邦：未来会开放大脑给其他机器人公司吗？
郁振波：一定会。我们希望通过模型能力赋能行业，定义仿生人走进家庭所需的核心能力：以意图为中枢的 VLIA 与 IAWM 架构。

投资人更看重"Model First"

创业邦：早期如何让投资人相信？
郁振波：投资人洞察到“脸”与“大脑”的缺失。360 集团等资方看重我们"Model First"的理念。投资时我们甚至没有硬件实物，他们赌的是模型团队的潜力与赛道价值。
创业邦：投资人是否担心商业化问题？
郁振波：资方建议我们沉心做好模型。具身智能的商业化爆发在明后年，现阶段必须聚焦模型，击穿技术天花板。短期订单无意义，维持头部领先性才是核心价值。
创业邦：融资节奏为何如此之快？
郁振波：模型行业看结果。我们保持高频迭代，用成果说话。从仅有 PPT 到全尺寸机器人 Ready，仅用半年时间，这种速度让资方迅速决策。目前处于 Pre-A 阶段，预计今年还将完成两轮融资，持续输出模型新进展。

机器人真正进入家庭还需跨过哪些门槛？

创业邦：与海外仿生机器人公司的区别？
郁振波：当前行业多聚焦形态上的“像人”，而“懂人”赛道刚刚起步。深穹星核在无实体 Demo 时即获多轮融资，证明资方认可“懂人”赛道的想象空间。
创业邦：如何看待大厂入局竞争？
郁振波：大厂入局意味着“意图优先”成为行业共识，这对我们是利好。意图数据具有稀缺性，Data Scaling 不易收敛，并非投入资源即可速成。我们将重注端侧模型，巩固护城河。
创业邦：懂人的机器人会成为家庭刚需吗？
郁振波：这是必然趋势。手机难以承载未来所有 AI 能力，机器人将成为承载智能体的新载体。我们的路径分三步：API 接口赋能终端、端侧芯片模组化、最终送入家庭。
创业邦：是否会带来诱导消费或情绪操控等安全风险？
郁振波：这是大模型领域的共性问题。我们侧重重交互与意图识别，应用场景涵盖家务、照护、防范等，陪伴仅是其一。我们将严守端侧模型定位，聚焦理解而非引导，同时警惕并防范潜在的技术滥用风险。
创业邦：创业是否符合预期？未来规划？
郁振波：发展符合五年周期预期。未来将始终以人的需求为导向，反向定义产品。若不创业，我可能会从事投资或科研，但核心愿景不变：做真正有影响力、有价值的事情。
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