华为天才少年想让机器人“打螺丝”腾讯科技

在来自30多个国家和地区2500名观众的见证下，“稚晖君”彭志辉完成了2026年的第二次公开演讲，上一次是在3月30日智元第10000台机器人量产下线的仪式上。

2500多名观众坐满了整个场地，会场门口的一张展板上贴了一张覆盖六个维度的合作伙伴名单，我用AI统计了一下，大致170家左右，其中至少30%来自于海外。

这其实释放了一个很重要的信号，智元接下来的故事，一个重点将是海外市场。

“具身智能真正的分水岭，不只是AI模型进入到物理世界这么简单，而是我们的产品开始要进入真实的工作流，我们的逻辑从最早两年的卖机器人，要变成交付结果。”

这个来自华为的天才少年，站在全球合作伙伴面前，讲述智元的新逻辑。他和创始人邓泰华一起，用近三个小时，向全场描绘了一幅他们称之为“ 部署态元年 ”的具身智能蓝图，以及藏在蓝图背后，一个从3年10亿到8年1000亿生产力的目标。

“卖机器人”的时代结束了

彭志辉登台时，邓泰华刚刚结束演讲。两人的表达风格不同，但都提到一点：具身智能正从“开发态”进入“部署态”。

彭志辉的切入点是 黄仁勋 在GTC上的一句话——“token是AI时代的货币”。他把这个逻辑延伸到物理世界：一台机器人只要在真实环境运行，每时每刻都在感知、推理、决策、控制，背后是持续的token流动。

“具身智能的任务空间是数字世界加上整个物理世界的总和，谁能率先把这个闭环跑通，谁就有机会定义下一代生产力平台。”

他不认为这只是一个宏大叙事。

特斯拉把Model S和Model X产线停掉，专门给擎天柱机器人腾空间； 英伟达 说“Physical AI has arrived”；就连以技术炫技著称的波士顿动力，也开始强调“走出实验室走向现实”。“资本市场已经不太会为demo买单。”

在彭志辉看来，2026年是突破窗口，原因是三件事同时成立：大模型让机器人能够看懂和理解世界，且已形成开源生态；机器人本体跨越了可靠性门槛，可以实现7×24小时稳定运行； 数据飞轮 开始加速——部署机器人越多，采集数据越多，模型能力越强，正反馈循环开始形成。

彭志辉演讲的核心框架是“一体三智”，这也是邓泰华在上半场反复使用的词。

“一体”是机器人本体——不同形态的物理载体适配不同场景边界，是一切上层智能的基础。“三智”分别是运动智能（基础执行能力）、作业智能（创造劳动生产力价值）、交互智能（让机器人融入人类工作流和服务流）。

他把这个框架放在一个L1到L5的演进坐标里展开，类比自动驾驶的成熟度分级，从刚性预编程的本体，到柔顺控制，到高机动性全域自适应，最终走向“超人”状态。

PPT里在着重强调一个概念，智元可能是唯一一家同时具备四层全栈能力，且完成万台规模量产验证的公司。

彭志辉强调，这个框架的意义不在于技术对标，而在于它定义了一种新的生产力组织方式：“具身智能机器人会成为新的劳动者，模型成为新的基础设施，开放平台成为新的创业土壤，生态成为新的增长引擎。”

驱动“三智”的，是彭志辉带队自研的四个核心模型—— BFM行为基座模型 、GCFM生成式运控模型、GO-2作业大模型、WITA-Omni端到端交互大模型。

以BFM行为基座模型为例，这是运动智能的底座，类似大语言模型的预训练：用超过1亿帧、700小时的人类动捕数据训练一个统一可提示的行为基础模型，让机器人具备零样本或少样本适应新任务的能力。

强调模型能力，这一点也与邓泰华前半场的演讲细节相扣，他强调智元是一家具身模型公司，研发人员占比70%，其中73%在做大、小脑研发。

根据现场披露的数据，2024年12月，智元的规模还只有500多人，到了2026年4月份，人数增至1570。

彭志辉所有技术叙事背后，有一条隐线：数据。

他把智元的整个布局比作一个相互牵制的多曲线问题：本体不成熟算法没法迭代，模型不够数据价值体现不出来，生态不开放飞轮转不起来。“这四件事情一旦同时成立，能力会被迅速放大。”

他所说的“部署态数据飞轮”，是整个技术战略的关键环节。

机器人在工厂、商场、餐厅真实工作的每一刻，都在产生高质量的训练数据；越多机器人被部署，飞轮转得越快，模型迭代越快，机器人能力越强，就会吸引更多场景部署。

智元为此专门孵化了觅蜂数据公司，目标是今年实现1000万小时有效数据，其中200万小时为高质量本体真机数据，并已在全球建立多个数据生成基地。彭志辉说，觅蜂的数据不只服务智元内部，未来将向整个行业开放：“为整个行业的创新创造价值。”

在此前一天，智元合伙人、觅蜂的董事长及CEO姚卯青在现场的交流中也详细介绍了觅蜂新上线的数据交易平台和数据采集设备，并且透露会考虑采用众包的形式来收集数据。

一位行业从业者说，这对于拥有大量数据的智元来说是一个利好，“智元那么多的数据需要去交易。”

不过数据平台的闭环也需要解决存在的问题，这其中包括数据的标准统一问题。“如果是真机数据，目前还是不通用的。”

在现场，我问姚卯青，如果一站式数据平台要做好，最先要解决什么问题，他的答案是价值闭环。“购买数据的人，早期接触都会先问一个问题，你的数据质量怎么样？以及你如何证明你的数据质量是比较好的。”

“358宏图”和1000亿目标

如果说彭志辉代表了技术路线的确信，那邓泰华在上半场发布的“358宏图”，则是把这种确信翻译成了商业语言。

按照智元管理层的规划，3年内实现所谓的X曲线——让机器人像人一样动起来，实现生产力入门，智元顺带完成10亿营收（已实现）。到2027年底，5年内作业智能落地，部署台数从今年数千台增至明年数万台，智元营收跨过100亿。

到2030年，智元成立八周年，部署态数据飞轮与算法创新共同推动“智能涌现”，进入第三增长曲线。

“那一天如果真的来临，智元多少收入都不重要了。重要的是迎来了生产力跃迁的历史时刻。”邓泰华在发布这个计划时说道。

无论是358宏图，还是诸如1000亿这样具体的数字目标，都离不开今天发布的一系列技术底座的支持，也离不开生态和合作伙伴的落地推广。

在两个人演讲的前一天，一位内部人士对今年的业绩表现得非常喜悦，“今年我们的业绩非常的好，但我不能告诉你具体的数字。”

这也可以看做飞轮转起来的迹象，但到底能转多快，年底公布数据的时候，答案就会揭晓。