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年度产业观察特辑
费莫一 · 具身智能特刊
产业趋势 · 深度对话 · 关键洞察
一家零产品的公司,凭什么让 IDG、滴滴和禾赛一起掏钱?本刊以克制的视觉语言,呈现这场近亿美元种子轮背后的路径、团队与判断。
专题 · 起点
二十年前他在英特尔造的那台“轮椅”,本质就是机器人
9月9日,深圳一家叫费莫一科技(PHYMI)的公司官宣:完成近亿美元种子轮融资,IDG资本领投,云启资本、滴滴出行、复星锐正、耀途资本、禾赛科技跟投。
近亿美元,合约7亿元人民币。这个数字放在种子轮是什么概念?眼下大多数机器人公司天使轮能拿到几千万人民币,就算开门红。费莫一成立于2026年3月16日,到官宣这天还不到半年,首款产品连影子都没公开。
站在这家公司背后的人叫刘念邱。元戎启行创始元老、技术合伙人、副总裁,RoadAGI项目的主要负责人——2025年英伟达GTC大会上,那套用VLA和VLN让车摆脱高精地图、自己认路自己走的技术体系,他是主要推手。
更有意味的是他离开的时间点:不是公司卡住了,而是元戎势头最盛的时候。
一家零产品的公司,凭什么让IDG、滴滴和禾赛一起掏钱?
刘念邱的履历里,有一段很少被人注意。
他有微电子学和计算机科学双学位,早年在英特尔当高级工程师,主导过一款叫PAM的设备——Personal Assistive Mobility,个人辅助移动设备,面向行动不便人群,能自主导航、避障、感知环境。
说白了,那就是一台低速移动机器人。
我其实很早就一直在做‘让机器在物理环境里自己移动‘这件事。
—— 刘念邱
离开英特尔之后,他在智能硬件、物联网、智能制造、车载电子几个方向连续创业,从硬件设计到量产交付的全流程,从头到尾走了一遍。
2019年,周光创立元戎启行,刘念邱作为初创元老加入,一头扎进去就是近七年。
这七年,他完整经历了一家AI公司从0到1、从1到10、再到大规模量产的全过程:L4级Robotaxi的技术攻坚,无图智驾方案落地,技术体系向端到端模型、VLA大模型的演进。最具代表性的作品是RoadAGI——道路通用人工智能,2025年在英伟达GTC大会发布,用一套统一的AI底座解决道路场景里所有移动体的智能化问题,VLA加VLN,不依赖高精地图,靠环境感知实现点到点的自主移动。
值得多看一眼的是它的场景边界:RoadAGI眼里不只有公路,还包括室内商场、园区通道。它要解决的从来不只是“车在路上怎么开”,而是“移动体在任意空间里怎么走”。
这个方向,其实已经半只脚踩在具身智能的门槛上了。
编辑按语
早在2024年7月的新京报贝壳财经年会上,刘念邱就说过一句后来被反复引用的话:“从本质上来说,无人驾驶是具身智能的体现,只不过这个具身不在人身上,而在车身上。”他当时还判断,随着数据量和能力提升,这套技术“最终将被复用到其他行业,例如机器人”。
话说出去两年,他自己成了兑现这句话的人。
2024年他开始密集看机器人行业。他的判断是,2024年行业重心还在机械系统和运动控制,到2025年,本体和小脑运控逐渐成熟,VLA、World Model快速演进,基于AI的机器人才进入真正的0到1阶段。
相比继续参与一个成熟产业的规模扩张,我更希望重新做一件从0到1、再到10的事情。
—— 刘念邱
元戎2019年才成立,比行业里一批2016、2017年入场的公司晚了两三年。刘念邱后来说过一句话,很能代表他的做事方式:“有些选择在别人眼里可能是一种豪赌,但在我们看来,是因为原来的路已经很难成功,所以必须找到一条新的、可能成功的路径。”
在元戎,他赌过一次无图智驾,赌赢了。这一次,他把筹码全推到了机器人桌上。
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专题 · 产品
不做“换个地方就罢工”的机器人
费莫一要做的东西,官方叫法是Physical Agent——物理世界里的智能体。
刘念邱画过一个很具体的画面:去公园露营,机器人帮你驮东西、铺垫子、买咖啡、清理垃圾;走去咖啡店的路上,你路过一家冰淇淋店,临时给它加一项购买任务,它能自己调整计划,连续完成长程移动、环境理解、物品操作和人机交互。
听起来不新鲜?这两年讲类似故事的机器人公司不少。费莫一的差异点在四个字上:跨场景、免部署。
现在大多数机器人的能力,建立在固定场景、预设流程和反复训练之上。换个环境、换个任务对象,原来的本事就可能失灵。客户每换一个场地,要重新建图、重新训练、做二次开发——这笔账算下来,很多“能用”的机器人就变成了“用不起”。
费莫一的目标是零门槛部署、开箱即用,用刘念邱的话说叫“GO ANYWHERE,DO ANYTHING,WITH ANYONE”。他不跟别人比机器人在一个场景里的最高分,“我们比的是换一个地方之后,能力下限仍然足够高“。
这里有个很关键的排序:移动优先。
哪怕机器人现阶段只会一些简单的抓放,只要移动能力足够好,其实就已经能干很多活,也有机会产生商业价值。
—— 刘念邱
他的逻辑是,移动是操作能力的放大器——先让机器人靠自主移动进入真实场景,哪怕手上活儿粗一点,也有人愿意为实际使用付费;用得越多,数据和反馈越多,本事再一点点长。
所以他明确不走“开局死磕家庭家政”的路线。家政要求机器人一开始就把所有事都做得很好,消费者才肯掏钱,那个门槛太高。
四套系统
BRAIN:负责感知、建模、规划和行动生成
BODY:进入真实环境的物理载体
DATA:把真实交互沉淀成可学习的经验
LINK:连接人、机器人和环境,管远程交互、任务调度和多机协同
听着像什么都自己做?刘念邱的答案是否定的。
我们的核心竞争力还是放在PHYMI BRAIN这一块,这是我们的上限。其他三个都是基础设施——基础设施的标准是能够支撑我长期发展,不会成为瓶颈,并不是说这些方向我们都要拿来试一遍。
—— 刘念邱
他甚至把话说得很开:“我们非常崇尚和合作伙伴合作,但凡有伙伴能够做好,我们肯定愿意用伙伴的东西。”做本体的思路也和专业本体厂不同——人家追性能极限,费莫一只要求本体在成本可控的前提下,各项参数够用。BRAIN本身用的是多层异步分频多模态架构,比业内常见的“高层慢思考、低层快执行”两层结构更细,决策由多个类Agent单元共同完成。
这个路线像极了元戎当年的无图智驾:先接受自己在开放动态空间里早期不够成熟,再一步步把适用范围做大。
刘念邱有个三阶段论:第一阶段是Demo和概念,大家看不清谁能成,“某种程度上像抽卡”;第二阶段开始真正落地、验证商业逻辑,团队不能只会做科研,还得会做产品、做工程、做运营;第三阶段才是大规模商用。
而他对当下的判断一点都不客气:“整个具身智能行业,还处于第一阶段的后半部分,还没有真正到落地。“
真正落地就不应该是公司自己发一个新闻,说‘我在那里做了什么事情‘,而应该是用户自己会发。就像Robotaxi一样,用户会说‘我今天在哪儿打了一辆车‘,而不是只能在新闻上看到它。
—— 刘念邱
专题 · 资本
零产品融近亿美元,投资人买的到底是什么
回到那笔钱。
种子轮、近亿美元、IDG领投,跟投名单里五家机构成分很讲究:云启资本、复星锐正、耀途资本是深耕硬科技的财务投资人;滴滴出行和禾赛科技是产业资本——一个是国内最大的出行运营平台,一个是全球激光雷达龙头,刚从车载供应链跨进机器人传感器的新战场。
财务机构看技术和团队,产业资本看协同和未来的采购关系。两类钱同时进来,本身就是一种态度。
投资人买什么?刘念邱自己给的答案是两样东西:一条差异化的路径,和一支走过完整周期的团队。
核心团队构成
AI 2.0 人才 · 做 AI Coding、视频生成出身
机器人与控制 · 机器人操作和运动控制
软硬件整合 · 传感器、底层软件与系统整合
数据工程 · 采集、上传、清洗、标注整套基础设施
路径前面讲过了。团队这块,费莫一目前的核心成员来自清华、上海交大、复旦、南洋理工、港中文等高校,之前在头部互联网、人形机器人和自动驾驶公司担任核心技术与产品负责人,主导过大模型、VLA、强化学习、整机量产的全链条工作。搭团队的逻辑完全围着路线转:一类是AI 2.0人才,做AI Coding、视频生成出身;一类是机器人操作和运动控制;一类是传感器、底层软件和软硬件系统整合——车载供应链在可靠性和性能上的积累,直接迁移;还有一类是数据工程,机器人跑出去之后,数据怎么采集、上传、清洗、标注,需要一整套基础设施。
这四类能力拼在一起,恰好是“让AI产品在真实世界里大规模跑起来“的全套班底。
近亿美元的花法也很明确:Physical Agent核心技术研发、真实动态数据体系建设、产品工程化与场景落地,以及团队扩充。
数据这一环,费莫一的打法也不太一样。行业里现在普遍靠遥操作、人工搭场景、仿真来产数据,研发成本和数据成本两头扛。费莫一想让机器人尽早进真实环境,在解决真需求的过程中拿任务、交互和反馈,真实世界负责场景的广度和复杂度,仿真和专项数据负责补短板——让数据飞轮在使用中转起来,而不是在摄影棚里转。
产品形态上,刘念邱卖了个关子:不会用某一种固定外形定义产品,但无论什么形态,核心是通用移动加像人一样干活,“身高不能太矮,也不能太高”。价格目标倒是说得很实在:进入普通用户和服务机构可负担的区间。
注意
当然,冷信息也得摆上桌:公司成立不到半年,没有公开产品,没有收入,所有路线都还停留在“讲清楚了”和“搭起来了”的阶段。近亿美元种子轮是信任票,不是成绩单。
刘念邱自己反而是最冷静的那个人。他说机器人只要开始走向人的真实生活,大家就很容易高估它,这和自动驾驶当年一模一样:“自动驾驶刚出来的时候,大家天天讨论伦理问题,但实际上早期的智能根本没那么高级,那时候连GPT都还没有……现在普通大众对机器人的能力还是高估了。大家高估的时候会把它想得特别厉害;实际体验没达到预期,又会反过来觉得它特别‘垃圾‘。“
专题 · 跨界
智驾大军扎堆跨界,他凭什么说自己不一样
刘念邱不是第一个从自动驾驶跳进机器人的人,大概率也不是最后一个。
这份跨界名单已经相当豪华:Momenta前技术负责人高继扬创立星海图;地平线前智驾总裁余轶南创办维他动力;华为前自动驾驶CTO陈奕伦、天才少年丁文超创办它石智航,另一位天才少年黄青虬创办墨奇智能;理想系更密集,前智驾技术负责人贾鹏、量产负责人王佳佳、前CTO王凯联合创办至简动力,前智驾“一号位”郎咸朋也有了自己的具身智能公司。
但刘念邱自己泼了盆冷水:“从自动驾驶转到机器人,并不意味着所有做自动驾驶的人都有一样的优势。自动驾驶本身就是一个很大的行业,每个人在里面做的事情、积累的能力都不一样。”
他认为自己的底牌有两张:一是完整周期——从0到1做产品、从1到10推试点、再到大规模量产,三个阶段全亲历过;二是板块够全——硬件、传感器、供应链、产品运营、数据,每一块都亲自干过。自动驾驶行业用惨烈竞争换来的海量数据回流、长尾问题处理、量产质量管控和成本控制,恰好是当下机器人行业最缺的功课。
莫拉维克悖论
AI 先驱汉斯 · 莫拉维克
对人很难的逻辑推理,对计算机很容易;对人轻而易举的走路、抓东西,对AI却极难。这家公司要干的事,正是这个悖论里最难的那一半。
公司名字也能看出他的心思。PHYMI,取Physical World、Manipulation & Mobility与Intelligence的连接;中文名“费莫一”是音译,也致敬莫拉维克悖论——AI先驱汉斯·莫拉维克提出的那个反直觉现象:对人很难的逻辑推理,对计算机很容易;对人轻而易举的走路、抓东西,对AI却极难。
“团队最初想过很多含义明确的名字,但大多无法注册,最终选了这个更年轻、更有个性的。”刘念邱说。
名字是悖论,命题也是。这家公司要干的事,正是莫拉维克悖论里最难的那一半。
采访里有个问题是:同时搭模型、本体、数据和交互四套系统,最大的挑战是什么?
我觉得到处都是挑战,但也没有哪一个挑战会让我睡不着觉。最开始什么都没有的时候,大家每天讨论非常多的问题。那个阶段比较难的,是判断哪些问题更重要、应该优先解决哪些——创业早期不缺问题,缺的是判断哪个问题才是重要的问题。
—— 刘念邱
上一个七年,他和元戎证明了一件事:车可以不看地图,自己认路。
下一个七年,他想证明的是:机器人可以换个地方,照样干活。
真正的落地,不是公司发新闻说机器人在哪里做了什么,而是有一天,用户会自己掏出手机说:我今天在哪儿,用了个机器人,活儿干得还行。
这条路能不能走通,现在没人知道。但他给自己设的验收标准很朴素,也很狠。
那一天才是开场哨。现在,顶多算球员进场。
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