2026年2月，具身智能領域迎來一位重要人物的轉型——許華哲，這位曾擔任星海圖首席科學家兼聯合創始人、清華大學交叉信息研究院助理教授的學者，正式離開星海圖，創立了破殼機器人公司，將目光投向具身智能的C端市場，致力于讓機器人走進千家萬戶。
許華哲在學術領域有著深厚的積累，他在伯克利取得博士學位，并在斯坦福完成博士后研究。其團隊提出的3D Diffusion Policy（DP3）架構，已成為3D視覺模仿學習領域被廣泛采用和擴展的重要成果之一。在星海圖期間，他專注于通用具身大腦的研發，但如今，他將創業方向轉向了更具挑戰性的家庭場景。
“讓機器人做一道松鼠鱖魚”是許華哲多次在公開場合提及的終極目標。這一設想涵蓋了從處理活魚、改刀到油炸、擺盤的復雜物理交互過程，被認為是驗證機器人智能水平的理想指標。然而，破殼機器人的產品路線并非一開始就追求如此高難度的任務。許華哲表示，公司計劃先攻克10項基礎任務，如物體傳遞、收納和一定程度的清潔等。這些任務看似普通，卻是家庭機器人必須掌握的核心技能。
從首席科學家到CEO，許華哲的角色轉變帶來了全新的體驗。他坦言，現在每天需要處理大量事務，包括辦公室選址、租金談判和招聘等，這些工作與他過去的科研生活截然不同。他笑稱，這種“痛快”的感覺讓他能夠充分發揮自己的能量，而不僅僅是專注于AI模型的研發。
破殼機器人的研發策略強調泛化能力。許華哲表示，盡管公司專注于10項任務，但這些任務本身具有高度的通用性。例如，“收納”可以涵蓋收襪子、衣服和玩具等多種場景，不同家庭的需求也各不相同。因此，破殼的目標是開發一個能夠適應各種場景的通用模型，而非固定功能的機器人。
對于家庭場景中的長程任務，如掛衣服，破殼機器人傾向于采用端到端的學習方法。許華哲認為，盡管分層方法有其優勢，但端到端學習更具長期發展潛力。公司計劃將強化學習規?；缴锨_機器人，以構建分布式系統，實現真實世界與仿真環境的結合。這一工程挑戰的核心在于讓多臺機器人協同工作，共享數據并同步回流。
在隱私保護方面，破殼機器人制定了多項措施，包括與用戶簽訂明確的數據使用協議、提供操作提醒、設計親和的工業外觀、在不工作時遮擋鏡頭和打碼處理等。許華哲表示，這些措施借鑒了掃地機和人臉識別行業的經驗，旨在確保用戶數據的安全和隱私。
針對災難性遺忘問題，破殼機器人將通過在線學習來解決。許華哲解釋道，在線學習允許模型在接觸新任務時不斷優化，同時保持對舊任務的性能。這一方法對于C端用戶至關重要，因為用戶期望機器人能夠越用越聰明，而非越用越難用。
在模仿學習和強化學習的角色定位上，許華哲認為，模仿學習用于快速提升機器人的基礎水平，而強化學習則用于提高動作速度和成功率。他預測，未來一年，強化學習的關鍵突破將集中在規?；?、多任務處理和訓練效率上。破殼機器人計劃在一年半到兩年內實現規模化部署，將機器人應用于實際場景并形成數據閉環。
對于第一代產品的成功率目標，許華哲并未給出具體數字，但他強調，機器人的表現應與人類相近，才能讓用戶覺得物有所值。破殼機器人將配備觸覺傳感器，以實現柔順控制，避免對人和物體造成傷害。機器人還將具備任務分類能力，能夠識別自身無法完成的任務，從而提升用戶的安全感。
許華哲坦言，從科學家到創業者的轉變帶來了諸多挑戰，包括處理瑣碎事務、承擔更多責任和招聘合適人才等。然而，他表示，這種轉變讓他能夠更全面地發揮自己的能力，并享受創業帶來的成就感。他希望，一年后，人們能夠親自體驗破殼機器人的功能，見證其在家庭場景中的實際應用。
