东方富海、联想之星、天启资本等出手，投一个“另辟蹊径”的清华博士。
作者丨杨文静
数亿元融资，押注了一款桌面大屏机器人。
10月18日，细胞壁旗下两款产品 CyboPal ONE 与 WhisPrompt 讲应正式完成中国线下首发，雷峰网·鲸犀来到现场。这一次，我们聚焦于 CyboPal ONE。
这款桌面机器人由六轴机械臂、27 英寸 4K 显示屏和 AI 感知计算底座组成，最大的特点是会主动找人：你向后靠进椅背，它就自己转个角度、对准你的脸，人脸跟随的响应时间在 4 秒以内，精度达到毫米级。
相比传统显示器，这是一个能够看见人、听懂指令并作出回应的桌面大屏机器人。
雷峰网·鲸犀获悉，目前，这款产品在各个渠道销售额已突破 1000 台，总金额超过 1000 万元人民币。而在今年 8 月，细胞壁刚完成由东方富海领投，联想之星、天启资本等机构跟投的数亿元融资，据悉，新一轮融资即将落地。
创始人彭天放对鲸犀说，起初，这在外界看来像是一个介于传统具身机器人和智能硬件之间的新物种，“投资人看到我们之后，都尝试把公司往一个画像上定位，发现都定位不上。”
彭天放是 90 后，清华大学精密仪器系博士，在造出 CyboPal ONE 之前，他原本想做一个进厂打工的双臂机器人。那段时间正是具身赛道最为火热的时期，对于一个另辟蹊径去造桌面机器人的公司，行业不免好奇。
这一次聊天，是他进一步详细阐述从创业前到做出 CyboPal ONE 的过程中，在产品和路径上的取舍与思考。
彭天放决定要做一家公司，是在 2016 年。那时候他刚开始直博，机缘巧合做了清华学生创业协会主席，接触到一群正在创业的年轻人。“他们身上的成就感和生命力，非常吸引我。”
作为一个工科生，把硬件技术和软件算法结合起来做点事，是彭天放想到最适合他的路径。在此之前，他曾经反复思考过各种人生规划和创业方向。
ChatGPT 横空出世，彭天放看到了两个历史契机：一个是大模型正在快速降低写代码的成本，机器人迎来新的机会；另一个是新能源车把中国产业链成本打到极限，他预感到，机器人一定会变得很便宜。
这也是细胞壁诞生的开始。最初，他们想做的是主流意义上的具身智能——双臂机器人，能进工厂打工，完成灵巧的、可迁移的、复杂可泛化的操作。
很快产品落地，拿到了客户资源，团队靠做进工厂的机器人挣了 1000 多万。但随着第一笔订单交付，行业接触越来越深，彭天放意识到一个问题：具身智能行业更大的落地机会在于人机交互这个场景，而不在于打工。
假设机器人能打工了，谁是它的用户？车间主任、工段长、还是大专毕业的工人？他们以什么样的交互界面命令它？行业都在解决“有指令之后怎么做”，但“如何输出指令”这个问题，还没有人回答清楚。
“具身交互是具身机器人产品化的前置技术，这一关不解决，具身机器人一定无法真正产品化落地。” CyboPal ONE 就是基于这一技术判断而切入。
相比很多还在找场景的具身团队，从 CyboPal ONE 被造出来之前，彭天放就想到了挣钱。所以在选产品形态的时候，他优先选择了“人给计算机提一个需求，计算机能把事情做完”的东西，因为它更有机会较早形成商业闭环，后续就不需要光靠融资输血。
谁愿意买？彭天放的策略很简单，先锁定一群变化最快的群体，即中度或重度的AI使用人群，这是他认为最值得被服务、且没被服务好的人群；再研究团队最熟悉的工程师群体，围绕这群人的工作场景提出的产品形态，至少不会太离谱。
于是，他们转向桌面计算场景，提出在键盘和鼠标之外，为PC增加语音、视觉感知和空间运动能力——让电脑真正拥有身体。
但要把具身机器人的运动与感知能力放进一张每天要用八个小时的办公桌，让电脑像拥有身体一样配合人的需求，难度远超传统桌面硬件。
首先，在多轴机器人系统上达到消费级要求并不容易，矛盾在于：工业机械臂追求大负载和高速运动，体积、功耗和噪声都可以放宽；消费级要求的则是轻量化、低功耗、低噪声，还要足够可靠。这是两条完全不同的设计哲学。
有意思的是，团队用了一次“SpaceX 式”的大胆简化。彭天放打了个比方，有点像从 NASA 的火箭发动机过渡到猎鹰，马斯克通过系统设计重新分配了精度与成本，“谁能想到不锈钢可以用来造火箭？”
一个具体的例子是，高精度工业减速器齿轮的表面处理工艺成本高、产量低，于是细胞壁改用了更适合消费级产品的工艺，代价是绝对精度变弱。
但工业场景的精度以零点零几毫米计，这一数字并不会影响消费场景的使用；另一边，同时通过视觉与算法补偿了机械误差。
在视觉系统上，CyboPal ONE 通过多目视觉感知系统，能够实时感知桌面环境及用户的位置、姿态，同时接收命令，“相当于把新能源汽车上智能座舱的体验搬到一张桌子上。”
更隐蔽的难点在于算力。汽车智驾芯片的算力已经卷到上千 TOPS，而限于 CyboPal ONE 所在消费电子市场的支付水平，芯片也要控制成本。
但产品要能正常使用，机械臂的感知、规划、执行必须在极短的时间内完成，与此同时还要算出一条不会撞到水杯、不会压到键盘的路径。慢一点，屏幕动作就会有明显停顿感。
从 2025 年下半年开始，团队花了最大的时间和精力处理这一痛点。用彭天放的话说，几乎重新定义了一套桌面级的“自动驾驶”技术架构：云端模型、端侧计算、安全避障与底层运动控制各司其职，在有限算力下完成分层处理。
对于电子和结构工程师出身的彭天放来说，早期硬件方案推进相对顺利，真正超出预期的是软件和系统的复杂度。
“传统消费机器人的技术框架很难兼容如此多的任务。”彭天放告诉雷峰网·鲸犀，团队最终选择用对待一台自动驾驶汽车的态度来设计它的电气架构和软件架构。
“特斯拉发生在汽车上的故事，在计算终端完全可以再发生。”彭天放说。这或也是 CyboPal ONE 的落脚点。
第一代产品无疑是有惊喜的，但关于价格空间、未来交付，以及用户反馈，或许还要等市场的第二轮验证。
纵观消费硬件的发展历程，硬件技术几乎很少经历指数级迭代，反之，软件层面的爆发为机器带来了诸多历史契机。这致使当下 90% 的硬件从业者都在为 AI 寻找下一个载体。
或许，在这个还没有定论的空隙里，关于“人类适应机器还是机器适应人类”的思考，会撬开下一个风口。
（欢迎添加作者微信 Mi--5829，聊聊更多智能影像创业信息）
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