对话CEO星海图高继扬：具身智能的终局，不是卖机器人

“造脑”而非“造形”：星海图定义具身智能新范式

当整个行业都在追逐人形机器人，试图用酷炫的硬件形态夺取眼球时，星海图CEO高继扬却抛出了一个反直觉的核心论断：具身智能的商业化卡点“在脑不在形”。他强调，阻碍智能机器人大规模融入人类社会的关键瓶颈是智能系统，而非机电系统。基于此，星海图提出了“一脑多形”的发展路径——开发一套通用的智能大脑，可以灵活适配轮式、履带式、四足乃至人形等任意机器人形态。这种“软件定义硬件”的思维，让星海图在一众专注“造身体”的机器人公司中显得格外独特。高继扬进一步解释，具身智能的根本在于让机器理解物理世界并完成执行，而大语言模型更多是赋予机器人“理解世界”的能力，真正需要突破的是物理世界中的“执行”能力，这依赖于视觉基础模型和空间控制基础模型的高效配合。

“失效成本”公式：AI商业化的理性闭环

面对具身智能行业普遍存在的商业化难题，高继扬分享了星海图内部决定是否立项产品的底层逻辑：单次失效的错误成本小于两次失效间的累计收益。他以ChatGPT为例，指出其单次失效成本极低（浪费用户几十秒），而用户收益巨大，因此商业模式能够成立。相比之下，Robotaxi一次事故的代价可能高达数万美元，昂贵的失效成本使得数据闭环难以形成。星海图的策略是，通过降低单次失效成本，让AI始终在“甜点区”发展。例如，先推出在特定场景下能24小时自主闭环的机器人系统，逐步积累真实物理世界的数据，再反哺算法迭代，形成“商业价值—数据规模—智能程度—产品力”的正向循环。这种务实的商业计算，让星海图在资本寒冬中依然能获得超过15亿元的总融资，并保持估值攀升。

从Waymo到Momenta：跨维度认知的锻造者

高继扬的创业路径，是典型的“技术+量产”双向锤炼。在Waymo的三年半，他深度参与了矢量网络（VectorNet）、TNT等核心算法开发，不仅接受了全球顶尖工程体系的训练，更深刻理解了AI的商业模式必须与技术的发展规律相契合。随后他回国加入Momenta，亲自经历了自动驾驶从感知、定位到规划控制的完整量产交付过程。这两段经历让他明白：Waymo教会他“做什么”，Momenta教会他“怎么做出来”。他认为，自动驾驶本身就是具身智能在公开道路上的具体应用。这种“戴着镣铐跳舞”的实战经验，使得星海图在创立之初就摒弃了天马行空的幻想，转而专注于已经进入工程阶段的技术，不盲目跳跃假设科学问题的进展，从而保持了极高的资本使用效率。

精英团队的“两心两力”与未来宏图

星海图拥有一支由四位清华+硅谷背景的创始人组成的核心团队，覆盖了感知、空间理解、策略学习与工程落地的具身智能全链路。CEO高继扬总结团队对人才的要求是“两心两力”——好奇心、求胜心、反思力和行动力。在团队规模上，星海图展现出极度克制的作风，即使在融资顺利的情况下也保持80人左右的精英团队。他们深知，在具身智能这个需要长期投入的赛道，比资金更重要的是“保命”和“聚焦”。高继扬的终极愿景是联合行业力量，在全球部署100亿台机器人去服务100亿人口，并在五年内实现数十万台终端的部署。他坚信，人类将成为生产力系统的最后瓶颈，而具身智能将通过提升生产力基数，而非仅仅调整分配，来彻底重构人类的物质世界，让“人再也不用为工作发愁”成为现实。