韩峰涛

一、珞石九年：把轻型工业机械臂做到极致

来源：21经济网专访 / 每日经济新闻 / 2025年

韩峰涛在具身智能创业圈里是少数派：他不是科学家出身，而是一个在产业里真刀真枪磨了将近十年的工程老兵。

2015年，他与合伙人共同创立了珞石机器人（Rokae），专注于高性能轻型工业协作机械臂。那个年代，工业机器人市场被四大家族（ABB、FANUC、KUKA、安川）牢牢把持，国产品牌几乎没有立足之地。珞石的切入点是「轻型」与「高性能」的结合——面向3C电子、汽车零部件等精密制造场景，做国产替代。

他在珞石担任联合创始人兼CTO，主导整个技术路线与产品体系建设。从控制器到本体，从伺服驱动到软件系统，九年时间，珞石累计交付超过20,000台工业机器人，成为国内轻型协作机器人的头部玩家之一。

有一个广为流传的细节：华为曾经接触过珞石，希望收购或深度绑定，韩峰涛拒绝了。这个选择背后的逻辑，他后来这样解释：

「做机器人这件事，我要把它做完。不是为了被收购，是为了看到它真正有用的那一天。」

但2022年前后，他开始感受到一种边界感——传统工业机器人的天花板越来越清晰。产品已经很好，交付已经很稳，但它能做的事情，永远被锁定在「固定任务、结构化环境」的框框里。一旦场景稍微变化，机器人就束手无策，需要重新编程。

这个边界感，成了他出走的起点。

二、ChatGPT改变了一切

来源：21经济网 / 每日经济新闻专访 / 2025年

2022年11月，ChatGPT发布。韩峰涛是那批被真正击中的人之一。

他当时的感受不是「这个很厉害」，而是：「我知道接下来该怎么做了。」

大语言模型解决了一个他在珞石九年里始终没能解决的问题：泛化。传统机器人的智能是硬编码的——写死的逻辑，固定的场景。而大模型展示的，是一种从海量数据中涌现出来的、可以举一反三的理解能力。

他的判断是：把大模型的泛化能力装进机器人的物理本体，具身智能的时代就来了。

这个判断在当时并不算新奇，但他比大多数人更快地把它转化成了行动。2023年，他开始系统性地寻找合伙人，目标很明确：需要一个在具身AI算法上有顶尖积累的学者，与他的产业工程能力形成互补。

「2026年的具身智能，会像2023年的大模型一样——突然之间，所有人都意识到这件事真的来了。」

三、A到Z翻遍通讯录，找到高阳

来源：21经济网专访 / 内部访谈资料 / 2024年

寻找合伙人的过程，韩峰涛后来描述为「把通讯录从A翻到Z」。

他大约见了接近一百个人。条件很苛刻：必须是真正做过顶尖具身AI研究的，必须对商业化有真实的意愿，必须愿意从教职或研究岗位真正出来创业——而不是挂名顾问。

高阳当时的情况，是「也在找合伙人」。他从学术侧出发，需要一个有硬件、有供应链、有产业经验的人。两个人各自从不同方向出发，找的其实是同一类搭档。

见面之后，韩峰涛用了一个词来描述这次相遇：双向奔赴。

「我们俩聊了大概两个小时，发现彼此想做的事情是完全一致的。然后就决定一起做了。」

2024年1月，千寻智能（Spirit AI）在北京成立。韩峰涛出任CEO，高阳出任联合创始人兼首席科学家。

四、技术判断：Scaling Law、全栈、上半身

来源：21经济网 / 每日经济新闻 / 2025年

韩峰涛对具身智能技术路线的判断，有几个鲜明的立场：

Scaling Law同样适用于机器人。 他认为，语言模型通过堆数据、堆算力涌现出新能力的规律，在机器人操作上同样成立。这意味着数据采集能力将是核心竞争力——谁能更快积累高质量的机器人操作数据，谁就在下一轮竞争中站得更稳。

必须全栈。 千寻从一开始就选择了自研本体+自研大脑的全栈路线。他的逻辑是：硬件和软件之间的协同优化空间，是外购本体+外挂大脑的方案无法触及的。Spirit V1发布时，千寻同时发布了人形机器人本体Moz1，两者深度联调。

上半身比下半身更重要（至少在商业化阶段）。 他明确指出，当前具身智能的核心价值在于操作能力——手、臂、与物体的交互。行走和移动是条件，但还不是差异化竞争的战场。千寻在灵巧手和力控操作上的投入，远高于行业平均水平。

中国是主战场。 他对中国制造业场景的判断非常清晰：工厂密度高、场景复杂、对降本增效的需求真实且迫切，是全球最好的机器人落地土壤。千寻的商业化路径，优先从中国制造业切入。

五、生产力，不是展品

来源：21经济网 / 每日经济新闻专访 / 2025年

韩峰涛对「什么样的机器人算成功」，有一句被广泛引用的表述：

「真正的机器人是生产力，不是展品和玩具。」

这句话，是针对当时行业里大量「刷视频、做演示、融资收割」的风气说的。他的标准很直接：机器人能不能在真实工作场景里稳定运行，能不能帮客户算出正的ROI，能不能在没有人类干预的情况下完成一个完整的工作班次。

千寻智能的第一批商业部署，集中在3C电子装配、精密零件质检和物料搬运等场景——这些场景的共同特点是：重复性高、劳动力成本压力大、对操作精度要求高，是机器人最容易在短期内证明价值的地方。

成立26个月，千寻完成了六轮融资，融资总额接近33亿元，投后估值超百亿。但韩峰涛对这些数字的态度是警惕的：

「估值泡沫只是浪花。最终活下来的，是真正能给客户创造价值的公司。」

对他来说，从珞石20,000台机器人到千寻的具身智能，变的是技术范式，不变的是那个最朴素的问题：这台机器人，能不能真的干活？