破壳机器人许华哲：两年内中国将涌现可用家庭机器人，弃VLA转攻世界模型

事件概述

2026年4月，前「星海图」首席科学家兼联合创始人、清华大学交叉信息研究院助理教授许华哲创立了新的具身智能公司「破壳机器人」。他提出激进判断：两年内，中国将出现可用的家庭机器人。该机器人虽非全能，但能完成精细清洁、长序列多步骤家务（如完整洗衣流程）等上一代设备无法胜任的任务。

目前，「破壳机器人」已完成数千万美元天使轮融资，由云启资本领投，顺为资本、弘晖基金、小米战投、星海图等产业方及多家一线市场化基金跟投。公司成立仅一个月，已组建约20人的核心团队，完成了第一代32B参数规模的具身世界模型训练及硬件迭代。

核心观点与商业逻辑

• 场景选择：许华哲认为，当前大量人形机器人进入工厂仅是“用新人性做旧时代的事”，真正的通用人工智能（AGI）应在家庭场景诞生。家庭环境任务混乱随机、数据丰富，是训练通用模型的最佳土壤；而工厂场景多为确定性任务，缺乏通用性挑战。
• 产品定义：家庭机器人将定位为“科技潮品 + 家庭助手 + 管家”的复合体，而非单纯的人力替代工具。用户购买的是改变生活方式的体验，预计起售价在五位数人民币区间。
• 技术愿景：追求泛化性的本质是“美与影响力”。许华哲希望用最简洁优雅的模型解决人类复杂生活问题，实现AI向生产力的真正转化。

技术路线创新

「破壳机器人」在关键技术路线上做出了差异化选择，未跟随行业主流的VLA（视觉-语言-动作）基座模型方案：

1. 模型架构：构建直接输入和输出“视频 - 动作”的世界模型。提出独特的UAG架构（Unconditioned Action Guidance），采用并联式预训练替代传统的瀑布式级联，将强化学习贯穿预训练与部署全过程，据称可实现训练效率提升5倍以上。
2. 强化学习应用：不仅用于后训练，还应用于离线预训练阶段。利用价值函数评估数据质量，让模型理解失败边界，突破人类示范数据的上限，实现在多任务上的高成功率与高速度。
3. 数据采集闭环：构建了三层高质量数据采集方案：
   • 外骨骼方案：通过机械臂直接操作，精度高、反馈直接。
   • UMI手套方案：佩戴与机器人手部构型一致的硬手套采集，效率高、数据量大，确保人机动作一致性。
   • 第一人称视角：记录人类日常干活的Ego-centric视频数据。

行业背景与进展

• 行业趋势：全球具身智能创业者正转向家庭深水区。硅谷公司Generalist AI在GEN-1模型上验证了Scaling Law，精细操作任务成功率从64%提升至99%；Sunday Robotics推出Umi手套方案并将机器人Memo送入家庭做家务。
• 自身进展：许华哲表示，相比2023年，当前中国硬件供应链更成熟，开源数据量已达几十万小时，融资环境也更友好。第一代32B模型已完成首轮训练，正处于数据迭代爬坡期；定制采集手套已迭代五六个版本，计划于8月末展示全新形态的数采系统。
• 团队与文化：团队包含AI侧天才少年与To C量产交付经验的硬件工程师。许华哲强调团队文化需具备“极致、坦诚、利他”特质，推崇扁平化组织与弹性协作模式。