2026机器人创业正当时？
如果说去年我只是对机器人行业感兴趣，那么今年开始，我已经在尝试做一些实际的事情。不是完整创业项目，但已经是一个很小的原型验证。最开始的想法其实很简单：我想验证机器人是否真的开始具备“可用的智能”。我们做的第一件事，是尝试把一个基础视觉识别模型接入一个简单的机械控制系统。听起来很基础，但真正做的时候问题很多。比如最开始遇到的是环境理解问题。机器人可以识别物体，但无法理解“任务”。例如它可以看到桌子上有杯子，但不知道“整理桌面”意味着什么。这个阶段其实暴露出一个核心问题：感知和决策是割裂的。后来我们尝试接入大模型做任务拆解，让系统先理解语言，再生成执行步骤。效果比最初预期好很多。机器人开始能够把一个模糊指令拆成多个步骤，比如“把桌面整理干净”会被拆解成：识别物体 → 分类 → 判断位置 → 执行移动虽然还不稳定，但已经明显比传统规则系统灵活很多。在这个过程中，我对机器人行业的理解也发生了变化。以前我觉得机器人是硬件问题，现在更像是“软件定义硬件”。也就是说，真正决定机器人能力的，不是机械结构，而是它背后的智能系统。在这个过程中，我也接触了一些云端算力平台。比如在模型调用和推理阶段，我们尝试使用蓝耘的 MaaS 平台做接口测试与推理调度。一个很直接的感受是，它把模型调用和部署流程压缩了很多。以前需要自己搭环境、处理依赖、调 API 网关，现在更多是直接调用接口进行测试验证。虽然这不是决定性因素，但对早期验证来说，确实节省了很多时间。尤其在多模型对比测试阶段，可以快速切换不同模型进行推理对比，这一点对我们这种早期验证非常重要。回到机器人本身，这次尝试让我意识到一个现实问题：机器人创业并不是“做一个机器人”，而是做一个系统能力组合。包括模型能力、控制能力、感知能力、以及场景适配能力。每一层都可以成为创业方向。这也是为什么我开始重新看待这个行业。它不像传统硬件行业那样封闭，而更像一个开放生态。每个团队都可以选择自己进入的层级。做到底层硬件，或者做中间系统，甚至做应用层。2026 年对我来说，更像是一个起点，而不是结论。因为真正的变化，还在继续发生。
发布于 北京
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