前小米高管創業機器人，用“爆品邏輯”做工業通用具身智能

文｜富充

編輯｜蘇建勛

小雨智造創始人喬忠良身上，有著“小米系”具身智能創業者的典型特質：善于尋找落地場景，商業化思路很務實。

2023年2月成立起，小雨智造就瞄準“工業通用具身智能”的目標。焊接機器人作為“沿途下蛋”的第一款產品，在2025年第四季度進入客戶產線。

2010年，北航計算機系碩士畢業后，喬忠良加入創業階段的小米，成為小米首位應屆生；離職時，他已經擔任小米MIUI研發負責人5年，創下小米從應屆生晉升到總經理的最快紀錄。

供職小米的13年里，喬忠良先后參與手機系統與MIUI從0到1的研發迭代，主導“一次開發、多端部署”的軟件架構變革，讓同一套系統可在手機、手表、電視等多終端部署。

這段經歷為喬忠良積累了大規模軟硬協同系統的整合經驗，也讓他對“通用性”有著近乎偏執的堅持：要做能底層邏輯復用的智能產品。更通俗地說，不是給每個設備單獨造一個“腦子”，而是造一個通用的“大腦”，可以控制不同的硬件“身體”。

帶著這個思路，喬忠良創辦小雨智造，目標是“一腦多形”：用一個多模態具身智能大腦，驅動單臂、輪式雙臂、以及人形等不同形態的機器人。

“不過，得先讓這個‘超級大腦’精準找到一個能持續造血的商業化場景，在這里跑通數據飛輪。”喬忠良基于目前的算法發展進程推算，一旦能在某個場景實現“一腦一形”，該場景的跨本體適配難度有望降低至10%左右。

為了找場景，創業之初，喬忠良做過大量市場調研。他總結小雨智造機器人選擇場景的“三個定律”：做人不愿意干的、做人花很長時間才能學會的、做附加值高的。

帶著這三個標準，喬忠良采用了一個樸素的方法——去人社部查哪個工種缺口最大。然后發現：焊工，單體工種缺口1000萬以上，光氣體保護焊接就有200萬，位列第一。

在船廠、建筑工地、重工企業跑過一圈后，喬忠良發現焊接工作傷肺、傷眼、傷腰，培訓周期長達一到兩年。所以盡管焊工的平均月收入達到萬元以上，年輕人仍然不愛干。

更重要的是，焊接是物理反饋最復雜的場景之一，熔池的動態、金屬的縮漲、煙塵的干擾……共同構成了一個信息量巨大、變量繁多的環境。喬忠良的判斷是：如果通用大腦能在焊接里把“看得準、對得上、控得穩”這套物理閉環跑通，那么換不同本體時，主要就只是運動學和傳感器視角的差異適配。

錨定焊接場景后，喬忠良把在小米積累的“爆品”方法論遷移到B端：核心是在保證體驗與穩定性的前提下，把產品做到極致。為此，小雨智造核心元器件選用頂尖供應鏈，但通過規模出貨分攤研發費用。

小雨智造預計，智能焊接機器人需求可達千萬臺量級，只要占據10%份額，就完全具備成為“爆品”的市場條件。自2025年Q4起，公司研發的焊接機器人被部署進客戶的工廠，并且擁有上百家意向采購單位。

技術路線上，小雨智造走的是特斯拉FSD驗證過的路線：端到端、數據驅動。類似智能駕駛是控制一輛車在道路上行駛，焊接具身智能則是控制機器人做靈巧操作，但難點在于“焊接的最后幾毫米怎么對準”。

為此，公司采用數據驅動的原生多模態3D世界模型：預訓練階段采取帶真實尺度仿真數據，后訓練階段使用工業場景積累的大量高精度傳感器數據，由此獲得具備真實物理尺度理解能力的基座模型。

但焊接只是起點。喬忠良描繪的未來是一幅“扇形擴張”圖景：從焊接切入，建立“根據地”和充足現金流，再向鉚接、打磨、噴涂等上下游展開；場景覆蓋重工、汽車、消費電子等領域。跑通焊接后，他計劃建立行業生態系統，扶持方案商，復用供應鏈、渠道、品牌，共建數據平臺和基座能力。喬忠良將這套打法稱為“統一戰線”，本質是通過投資與合作，將單點能力復制，擴大經營業務。

近日，《智能涌現》獨家獲悉，小雨智造完成B輪融資，本輪融資由華業天成領投，招銀國際、茅臺基金、貴州省科創天使基金共同跟投，老股東滴滴和小米聯合創始人黎萬強追加投資。成立以來，小雨智造還獲得科大訊飛、北京信產基金等知名機構的投資。

以下為《智能涌現》對喬忠良的采訪對話，經作者整理：

△小雨智造創始人喬忠良，圖片：采訪人提供

“一腦多形”與扇形擴張

智能涌現：小雨智造想做的是“一腦多形”的焊接機器人，目前的產品是什么形態？“一腦一形”要控制好已經很難了，如何做到“一腦多形”？

喬忠良：我們的“一腦多形”，核心是先把“腦”練出來，再適配不同的“形”。因為我們認為，工業場景不需要昂貴的“規則堆砌”，而需要能夠自我進化的“通用大腦”。

具體來說，我們所采用的機器人，核心形態都是“手、眼、腦”，即“臂、攝像頭、大腦模型”的組合。我們目前的主力產品是單臂+攝像頭+大腦模型。但這個大腦將來可以驅動單臂、移動機械臂、輪式雙臂，還有人形。

“一腦一形”本身就是最難的部分。你把一個大腦練到能控制好單臂，讓它知道怎么焊、怎么避障、怎么調整姿態，這80%以上的通用能力就已經解決了。我們判斷，一旦攻克首個全量場景，跨本體的適配難度有望降低至10%左右。

智能涌現：強調“一腦多形”，會讓人覺得小雨智造是做大腦為主，所以公司準確的定位是怎樣的？

喬忠良：雖然我們目前交付客戶的是軟硬一體的解決方案，但我們的研發重點確實是以大腦為主的。你可以從我們人員構成上來看，工程師里邊三分之二都是做模型算法相關的，以做腦為主。

智能涌現：小雨智造的商業規劃起來像是一個“沿途下蛋，最后走向通用”的故事？

喬忠良：準確地說，我們的擴展路徑是一個“扇形” 。先從焊接場景切進去，最后像扇子一樣慢慢展開，應用場景越來越豐富，計算能力越來越強。

我不是先把模型做得很厚卻沒有落地，那樣一方面數據形成不了飛輪閉環，另一方面又沒有現金流支撐。這種先從一點切入、逐步擴大的路徑，最終指向的是成為一家通用具身智能公司。

智能涌現：你說焊接是“扇形擴張”中“根據地”一般的存在，從焊接這么細分的場景，怎么走向更通用的未來市場？

喬忠良：先從焊接這個場景作為“根據地”切進去，再像扇子一樣慢慢展開。

比如，做好焊接這個場景之后，就可以拓展到技術本質相近的上游鉚接、下游打磨，再延伸到噴涂等任務。自己把焊接這個場景徹底跑通，證明我能走通這條路，再逐漸復制能力跑通更多場景。

智能涌現：扇形中的場景都要自己做嗎？會是類似成立很多BU的方式經營嗎？

喬忠良：我們不會自己去建100個BU攬下所有活。我們計劃打造行業生態系統，扶持更多的方案商一起干。他們復用我的供應鏈、渠道、品牌，我給他們資金助力，共建共享數據平臺和基座模型。

智能涌現：小雨智造目前有多家產業投資方，他們能為場景落地帶來什么資源？

喬忠良：他們能提供極強的場景協同。比如招商局，他們下屬有造船、各種基建重工場景，一年有一千多個億的盤子，他們投了我們，我們肯定優先去他們的場景做實驗落地。再比如小米，在汽車、大家電、3C領域的產線場景極度豐富。

△ 喬忠良（中）調研工業場景，圖片：采訪人提供

在工業場景里練好大腦能力

智能涌現：為了做出符合客戶需求的焊接具身智能，還要親自去學焊接嗎？

喬忠良：必須下場。去現場看用戶怎么用、哪里是痛點。

甚至是要切換到客戶的語言體系。比如焊接工人經常提到的“起弧率”，指的是焊槍一天點著幾個小時除以工人上班的時間。這在焊接領域是一個類似“ROI”的指標，衡量著工人的工作效率。

親自去場景里，會更好理解“起弧率”的重要性，我們下一步就會著手讓機器人提高“起弧率”。

智能涌現：機器人雖然不像人一樣會疲勞，也能保證起弧率，但是現階段具身智能模型控制的機器人，在單位時間里完成焊接的質量，能達到人類工人水平嗎？

喬忠良：談到焊接機器人的工作質量，主要有兩個指標：

第一，空間泛化水平。就是焊接槍是不是“到位”——焊槍得走到需要焊接的位置，目前80%的場景中是可以做到的；

第二，焊接的操作和工藝水平。這是說焊接位置和路徑正確的前提下，焊槍能不能完成焊接。在已進入的場景里，目前可以覆蓋該場景50%以上的工作內容。

整體而言，小雨智造的機器人目前雖然距離“大國工匠”的水準還有差距，但可以達到優秀焊工的水平。

智能涌現：具身智能機器人焊接在技術上是怎么實現的？

喬忠良：我們走的是特斯拉FSD（特斯拉智能駕駛模型）驗證過的路線：端到端、數據驅動。他們是控制一輛車在道路上行駛，我們是控制機器人做靈巧操作。

智能涌現：焊接在路徑規劃上確實有點像“工業版自動駕駛”，但似乎難點不是“怎么走對路線”，而是“最后幾毫米怎么對準”。你們在模型訓練上最難的一點是什么？如何解決？

喬忠良：不止焊接場景，在工業具身高精度任務下，難點在于讓模型知道物理世界的真實尺度。

具體來說，我們預訓練了一個原生多模態的3D世界模型。機器人通過純視覺獲得多視角圖像，模型輸出的是帶尺度的3D結構和物理屬性——不僅知道“這是什么”，更知道“它離我多遠”。

但這個“距離感”不是天生的。首先預訓練階段，我們通過大量帶真實尺度的仿真數據進行預訓練，然后在模型后訓練階段，通過工業場景積累的大量高精度傳感器數據去做SFT（監督學習），由此獲得一個具備真實物理尺度理解能力的基座模型。

從“小米”到“小雨”

智能涌現：你在小米13年工作中，經歷了互聯網、移動互聯、AI這些不同的產業浪潮，其中最大的收獲是什么？收獲又是如何應用到小雨智造現在的創業中？

喬忠良：我在小米主要學會了三件事：爆品、群眾路線、統一戰線。

爆品邏輯是互聯網產業的核心特征，因為互聯網講贏家通吃。具體做法用人話說，就是讓產品和體驗做到極致，讓競爭對手一看就打不進來。但要做到這個程度，通常是要把自己“逼瘋”，在研發、用戶體驗、供應商管理等每個方面都做到極致。

群眾路線指的是要深入使用者，不能閉門造車。這一點對工業場景尤其重要，因為手機我們自己就是用戶，但工業是給別人解決問題，不到現場就沒體感。

統一戰線是團結一切可以團結的力量。比如，像小米生態鏈一樣，扶持方案商，共享供應鏈、渠道、品牌，通過投資的方法最后擴大自己的業務范圍。

智能涌現：你過去積累的經驗中，有什么是在這次創業和未來發展中，需要“避坑”的路徑依賴？

喬忠良：我最大的路徑依賴，是早期不自覺把機器人硬件當成互聯網產品去迭代——覺得先上一個版本，再快速改就行。但硬件不是這樣——一個傳感器位置定下來，就意味著未來兩三年所有數據都基于這個構型采集。你改一個位置，數據要做空間表征的重新對齊，模型得重新訓。

我們早期也走過這個彎路，用軟件的方式推硬件，結果看起來快，實際上返工的周期全補回去了。后來才明白：硬件必須做長線戰略規劃，一開始就要想清楚未來兩三年什么構型能撐得住。

在硬件上，走得快不如走得穩，走得穩才能走得遠。

智能涌現：為什么給公司命名為小雨智造？小雨這個寓意和你們的經營理念有什么相關性嗎？

喬忠良：從創業心態來講，叫“流水不爭先，爭的是滔滔不絕”，我不喜歡大起大落，更在意企業平穩發展。第二客戶哲學，叫“潤物細無聲”，我希望持續給客戶提供價值，但不爭什么，自然而然地形成扇形規模。

智能涌現：你認為這個行業的終局是怎樣的？小雨智造希望在其中扮演什么角色？

喬忠良：機器人會像手機一樣廣泛應用，產業終局會形成分層分工，有人做應用，有人做大腦，有人做本體，有人做元器件。但現在行業有兩個掣肘：一是底座基礎設施不健全，二是商業模式單一。

基礎設施不健全是什么概念呢？比如新勢力幾年就能把新能源車造好，是因為三電系統是齊全的，馬斯克用了很多年，是因為當初這些基座不健全。

商業模式單一，就是軟件還沒有定義硬件，沒有進入摩爾定律迭代的狀態。大家都在卷幾個部件，整個行業能容納的公司就非常少，也都掙不到錢。不能所有人都去研究底座，必須得有人構建商業模型。

我們希望成為特斯拉之于電動汽車、iPhone之于手機這樣的公司之一，最重要的是把底座以及商業模式構建起來。

封面來源｜AI生成