越酷的东西，越可能是伪需求，真正的信号，藏在交付、渗透率、复购这些不性感的词里。

三个月，一百万美元，七百个海外用户真金白银下了单。

一思机器人的 AI 网球机器人在 Kickstarter 上的这份成绩单，放在任何一家硬件创业公司身上都算得上漂亮。

但在深圳这场物理 AI 峰会的圆桌上，一思机器人市场总监 Carina 聊起这段经历，重点根本不在那一百万美元。

"硬件创业公司该踩的坑，我们基本一个都没落下。"供应链爬坡、不良率、物流，全部碰到。

嘉宾：星动纪元商业化负责人胡家义、虎鲸机器人总经理朱元远、一思机器人市场总监Carina、万兴科技副总裁吴佳兵
主持人：钛媒体出海参考运营总监王璐

用户为什么愿意为你们的产品付费？

王璐：我们这场聊商业模式，整体逻辑就是从机器人展示、到真正交付，再到最后能不能跑通正向利润。第一个问题先和自我介绍放在一起：用户为什么需要购买你们的产品？他真正愿意付费的点在哪里？

胡家义：我是星动纪元的胡家义。星动纪元定位是一家软硬一体、全栈自研的通用具身智能公司，从具身大脑、本体、灵巧手，一直到场景数据和商业化落地，都在做。为什么客户会买我们的产品？我觉得核心还是在于整个链条能不能真正闭环。我们从大脑、本体、灵巧手到场景数据，最终要实现手眼协同，把能力真正放到场景里验证。现在比较核心的一个场景就是物流，我们在物流行业已经做了比较多商业化验证。

朱元远：我是朱元远，来自虎鲸机器人，我们主要做出海的庭院智能产品，核心是割草机器人。用户为什么会买？本质上还是因为它解决了刚需。欧美很多家庭和国内不一样，草坪本身就是家里的"门面工程"。每年要花大量时间、精力和钱去维护。割草机器人至少直接解决了一件事：把割草这种重复、重体力的工作交给机器人。用户省下来的不只是体力，更多还是时间。他可以把这些时间拿去生活、陪伴家人。

Carina：我来自一思机器人，我们做的是已经实现量产的 AI 网球机器人。卖点其实很直接。传统发球机只能站在一个位置定点发球，但我们的机器人可以移动对拉，可以判断球的落点，然后移动过去，把球回到用户这边，给你一个更接近真人陪练的体验。我们此前在 Kickstarter 上做过众筹，三个月接近 100 万美元，差不多 700 名海外用户用真金白银验证了这个需求。

吴佳兵：我是吴佳兵，来自万兴科技，主要负责公司的战略、投资并购。我们和其他几位不太一样，主要还是软件产品，而且 90% 的客户都在海外。用户为什么买我们的产品？我们解决的往往不是什么特别宏大的问题，而是一个个很小、但是用户在日常工作生活里会高频碰到的痛
一个物流客户为什么愿意一次下几千万的订单？

王璐：胡总刚刚提到，物流是星动纪元很重要的一个场景，而且已经出现单一客户金额比较大的订单。从最早的测试，到最后客户愿意批量交付，中间肯定不是一句"机器人很智能"就解决了。为什么客户愿意下这样的大单？他真正考核你们的指标是什么？效率、成本还是其他东西？

胡家义：几个方面都有。我们从 2025 年年中开始，就已经和一些头部物流平台做前期商业化验证、PoC，包括顺丰、中国邮政，也和行业里的其他方案一起做过 PK。不同公司走的技术路径不太一样。最后一个物流机器人方案能不能真正落地，我觉得至少看四个指标。第一个是成本。我们现在主要的一款机器人是 M7，它是基于全尺寸双足人形机器人 L7 的基础做的，上半身是双臂，下半身改成轮式立柱。后面公司还会有完全针对工业场景设计的产品。随着交付规模从千台进一步上到大几千台，我们希望整个成本可以继续快速下降。机器人真正想进入物流，成本一定是绕不过去的。第二个是效率。物流场景非常现实，客户一定会看单位时间到底能处理多少包裹。你做一个动作很漂亮没有意义，它每天就是要在那里不停抓包裹。行业现在的效率提升非常快，同行也已经有非常高的单位小时处理数据。我们自己这几个月的效率同样还在持续提升。第三个是准确率。物流现场并不像 Demo 里那么干净。各种异形包裹、破损包裹、面单方向不统一、环境光变化，这些情况全部会碰到。所以你的机器人不能只是"抓起来"，还包括翻转、识别、扫码、面单朝上这些动作。真正进入产线以后，准确率是非常关键的。第四个是规模化交付能力。机器人做到实验室效果，和一次真正交付几百、几千台，是两回事。目前我们在这方面还需要继续加速，行业头部几家公司已经做到比较大的交付规模，我们现在也在往更高量级走。顺丰、中国邮政，以及其他大的产业客户给我们的价值，不只是买设备。他们同时也是非常重要的场景伙伴。你必须进入真实生产环境，才知道这套东西到底行不行。

王璐：那你们从最开始做到现在，机器人真实成本到底降了多少？

胡家义：具体给头部客户的真实成交价格属于商业机密，不太方便讲。但大客户前期即使只交几十台、上百台，一般也不会完全按照这几十台、上百台的成本逻辑来谈，通常是按照未来长期合作、规模化交付去谈价格。这个规模化之后能够达到的价格，本身也是整个行业现在努力的方向。

割草机器人为什么从"埋线"走向 3D 激光雷达？

王璐：朱总，庭院机器人这几年品牌非常多，国内国外都有，竞争也非常激烈。技术路线也很多，视觉、RTK、激光雷达等等。虎鲸当时为什么选择现在这条路线？

朱元远：我们一开始并不是"为了选技术路线而选技术路线"。应该反过来看：用户到底遇到了什么问题？什么样的技术能把这个问题解决得最好？三四年前，智能割草机器人还没有今天这么成熟，哪个技术路线会成为主流，当时根本不清楚。我们那个时候考虑的是：为什么这个产品这么多年还没有真正大规模进入千家万户？最后发现最根本的问题还是用户体验。早期机器人买回家以后，用户第一件事可能不是割草，而是在自家草坪上挖开地面，埋一根边界线。为什么？因为机器人需要靠这根线知道自己家草坪的边界在哪里，不能跑到邻居家。这个使用门槛其实非常高。所以后来新一代割草机器人的第一个方向，就是无边界化。那无边界怎么解决？你可以用 RTK，也可以想办法完全不依赖外部定位设施，让机器人靠自己身上的传感器实现自主定位。比如摄像头，或者 3D 激光雷达。虎鲸大概在 2023 年就开始推 3D 激光雷达路线。我们当时判断，这条路线长期来看用户体验会比较好。不需要埋线，不需要额外布基站，也不那么依赖外部网络，而且不会因为树木、房屋遮挡影响定位。唯一的问题就是——贵。三年前，一个激光雷达可能还要三四千、四五千元人民币。但到后来，成本已经下
众筹成功，只验证了"有人想买"，没有验证"你能交货"

王璐：Carina，你们 Kickstarter 众筹已经接近 100 万美元。用户愿意买，需求算是验证了。但很多硬件公司真正最痛苦的阶段，往往是从众筹走到交付。你们踩过哪些坑？

Carina：我们其实并不把众筹单纯理解成营销。对我们来说，它更重要的作用是做功能和性能验证。700 多个 Kickstarter 用户已经用钱告诉我们，他们确实需要一个长期、高效的网球训练伙伴，而不只是固定式发球机。但是众筹之后，我们的确碰到了交付问题。好消息是，经过几个月迭代升级，现在几百台产品已经陆续发往海外。坏消息就是，硬件创业公司该踩的坑，我们基本一个都没落下。供应链爬坡、不良率、物流，这些全部碰到了。公司关注的问题，也从一开始的："怎么让用户愿意买？"变成："怎么稳定交付？""怎么把产品真正送到海外用户手里？""怎么让用户拿到以后持续使用？"所以 Demo 到量产中间，一定存在这么一个阶段。避不开。

王璐：为什么会出这些问题？是因为新产品没有成熟供应链，零部件不够标准化，还是其他原因？

Carina：传统发球机可能五十多个部件，就能够完成基本发球。但加上移动、识别、交互以后，我们整机可能要两百多个部件。复杂度完全不是一个量级。所以问题不只是"供应链成熟不成熟"。还包括机器人真正移动起来以后会出现各种 Demo 阶段根本没见过的 Bug。这些东西只能通过真实市场验证，再回来迭代。比如一个很具体的问题：我们的球包到底应该做拉杆式，还是球杯式？最后通过用户验证发现，大家本来就习惯背着球包去球场。所以我们后来把两个需求结合起来，让它既是机器人的球包，也可以作为用户自己携带的球包。这种产品就是要不断放到真实用户那里验证。我们也很感谢第一批众筹用户，愿意等我们几个月，把产品一点点完善。

硬件卖完以后，软件能不能继续收费？

王璐：AI 硬件和传统硬件一个很大的区别，就是软件会持续提供服务。所以商业模式可能也不再是一锤子买卖。一思后面有没有软件订阅或者其他持续收费的考虑？

Carina：传统发球机交付以后基本就结束了。但我们更关心的是这个人后面的训练习惯和训练效果。机器未来应该越来越理解你。比如你是什么水平？你的正手怎么样？反手怎么样？你每天有没有训练？下一阶段应该练什么？假设你今天打完以后，系统发现你的反手下网率特别高，失误很多。下一次打开 App，它可能直接给你推荐一个反手专项训练。所以从整个产品逻辑来说，硬件交付只是第一步。后面还有开机使用、训练内容、个性化训练，以及最终的 AI 教练。我们现在也在持续升级训练体系、AI 教练和教练员相关的 App 功能。我自己有一个理解：硬件决定了这个产品的下限，软件定义它的上限。

王璐：朱总，庭院机器人这边也会探索持续付费吗？

朱元远：会。首先，割草机器人本身就必须依赖 App。用户每天会打开 App，看机器人工作状态、维护结果。这个入口天然就存在。目前我们已经有一些持续付费场景。比如标配的 4G 流量，用完以后可以直接在 App 里续费。第二，我们做了移动视频监控。相当于草坪上有一个会移动的摄像头。用户出去度假，不在家，也想看看家里的草坪现在是什么状态，是绿的还是黄的，有没有异常。这种功能需要额外流量，所以也可以形成付费。未来包括配件、耗材、增值服务，都有可能形成后续收入。

庭院机器人到底是红海，还是才刚刚开始？

王璐：庭院机器人市场现在各种声音特别多。有人觉得增长拐点还没到，有人已经在打价格战，也有团队退出。站在行业里面，你看到的真实情况是什么？

朱元远：我的感受是，欧美消费者现在还有大量深层需求没有被满足。今天市面上很多产品，大概只能说"能用了"。但是离真正的好用、实用、稳定、可靠，我觉得还有很长的发展过程。有一点像十年前的扫地机器人。最早扫地机器人甚至没有拖地、自清洁。只是终于会自动规划、自动建图了。那时候至少从"不能用"变成了"能用"。今天智能割草机器人其实也比较接近这个阶段。至于价格战，我觉得有一部分是新老产品交替导致的。上一代需要埋线的割草机器人，在海外还有大量库存。新一代无边界机器人起来以后，老产品如果再不降价清库存，以后更卖不掉。所以有些价格战本质上是在清上一代产品。有点像新能源汽车开始快速提高渗透率时，燃油车也会出现类似变化。

物流机器人真正难的，不是抓起来，而是在"烂现场"里一直抓对

王璐：胡总，刚刚说物流已经实现了比较大规模的商业化。这个场景里最难的一关到底是什么？

胡家义：如果排序的话，我觉得第一个是效率，第二个是准确率。但物流场景里这个"准确率"并不是实验室准确率。我们真正做的一个典型工位叫小件供包。这个工位工作量非常大，用工数量也非常多，而且基本 24 小时不间断。真实物流包裹是什么样？异形件、破损件、不规则包装、表面有污渍、沾水，再加上现场明暗变化、噪音、产线快速运行。这些情况全部存在。这就非常考验具身模型的泛化能力。效率方面，最早行业做商业化验证的时候，目标可能先做到人工效率的 85%。做到 85%，实际上已经可以替代一部分工人。后面大家又会继续往 90%、95%、98% 往上推。最终目标当然接近 100%。但不同公司测试口径不一样，数字不能简单横向比较。除了效率和准确率，第三个特别重要的就是：模型能不能适应真实产线复杂工况。这三个问题如果真正解决，我认为物流小件供包的一部分工人会比较快地被机器人替代。而且随着交付量爬坡，硬件成本、模型路线、本体、灵巧手、关节这些东西也会逐渐开始标准化。行业标准一旦开始形成，机器人进入物流产线的速度还会继续加快。物流本身是一个非常大的市场，但利润又特别薄。所以企业天然非常重视效率。我自己去大型物流中心现场看过。真的就是包裹像洪水一样涌过来，普通工作日都可以堆成山。人很容易看花眼、疲劳，再加上情绪和职业病。这种场景，机器有非常明确的价值。

FCC 之后，中国 AI 硬件出海该怎么做？

王璐：再聊一个全球化问题。美国对带软件能力、通信能力的中国机器人和智能硬件监管越来越严格。这种变化，对几位做硬件出海的企业现在有什么影响？长期又意味着什么？

胡家义：目前对星动纪元本体业务直接影响不算特别大。我们海外收入里，本体占比本身没有那么高，海外更多还是灵巧手，以及一些模型、技术授权。高校、科研机构等客户相对更多。所以短期看，本体之外的生意仍然可以继续做。但如果看更早一批中国机器人公司，像清洁、配送、酒店机器人，这些企业很多海外收入占比已经非常高。这批公司是真正在残酷全球市场竞争里活下来的。它们对后面的中国机器人企业其实很有参考价值。

朱元远：这个政策对智能硬件出海，尤其庭院机器人这一类，影响会明显一些。因为美国本身没有特别成熟的同类产业，而今年恰好又是智能割草机器人在美国快速提高渗透率的一年。从行业数据看，今年上半年美国市场增长很快。所以这个时间点出现新的监管，对未来几年的增长预期肯定会有影响，尤其是正在美国上市新品、还在认证过程中的企业。但我从另外一个角度看，真实需求是存在的。这个需求不是一句禁令就能消失。降到普通消费者可以接受的范围。点。这些小需求真的帮用户解决问题，他就会付费。