對話傅利葉CEO顧捷：意念控制機器人不是科幻 1-2年就落地

出品 | 網(wǎng)易科技《態(tài)度AGI》對話

作者 | 崔玉賢

編輯 | 丁廣勝

“想象一下，一個中風(fēng)患者，他大腦想著我要伸手，機器人就能讀懂他的意圖，帶動他的手完成動作，完成從中樞驅(qū)動外周的訓(xùn)練。”

傅利葉創(chuàng)始人兼CEO顧捷描繪的這一想象不是未來十年的概念，而是在1-2年內(nèi)即可真正落地實現(xiàn)的產(chǎn)品。對于需要康復(fù)的人來說意義重大，這不是機器人被動地執(zhí)行命令，而是在主動識別人的意圖，并做出相應(yīng)動作。

機器人之所以可以實現(xiàn)“主動識別”，是因為加入了“腦機接口”的技術(shù)。“通過腦機技術(shù)的接入，我們能夠識別患者是否在主動嘗試、意圖是否被激活、以及激活的時序與強度，并在意圖最清晰的時間窗內(nèi)，由機器人提供恰到好處的物理輔助。”顧捷表示。

近日，在具身智能生態(tài)大會上，傅利葉宣布將此前的具身智能康復(fù)港進行升級，融入腦機技術(shù)方案。“這不是在原有系統(tǒng)上加個功能那么簡單，而是讓康復(fù)治療第一次具備了從大腦意圖出發(fā)的閉環(huán)能力。”

腦機接口的技術(shù)從誕生發(fā)展到現(xiàn)在已經(jīng)50多年，隨著AI技術(shù)的發(fā)展，腦機接口概念持續(xù)爆火。據(jù)介紹，傅利葉之所以此時將腦機接口技術(shù)與機器人相結(jié)合，并不是為了炒作概念，迎合市場。而是顧捷看到了腦機接口技術(shù)成熟了，讓他有信心走入臨床，幫助更多人。

“首先，我們觀察到，相關(guān)設(shè)備已經(jīng)開始實現(xiàn)便攜化和小型化，并且在中國產(chǎn)業(yè)的推動下，已經(jīng)能夠大規(guī)模量產(chǎn)。其次，其技術(shù)棧從傳統(tǒng)的腦電（EEG）發(fā)展到近紅外光譜（NIRS），再到未來的超聲波技術(shù)，提供了多種選擇。”顧捷表示。

“以前，將腦機接口與機器人結(jié)合進行基礎(chǔ)任務(wù)時面臨較大挑戰(zhàn)，但現(xiàn)在借助便攜式設(shè)備，操作變得更加自然和順暢。當(dāng)前的腦電設(shè)備（如格式塔的超聲方式）都是相對便攜的，能夠在監(jiān)控的同時兼顧便攜性。這給予我們很大信心。”

其實，早在2017年，傅利葉就在內(nèi)部啟動了腦機接口與外骨骼結(jié)合的預(yù)研，并實現(xiàn)了通過腦電信號控制外骨骼行走的demo。此后幾年里，傅利葉也一直在關(guān)注腦機接口技術(shù)的發(fā)展。

在此次生態(tài)大會上，傅利葉還宣布未來將進行“1+3+X”的應(yīng)用生態(tài)發(fā)展戰(zhàn)略布局。所謂的“1”就是將“康養(yǎng)陪伴”作為戰(zhàn)略級自營場景，進行重點資源投入；“3”指與生態(tài)伙伴共建“導(dǎo)覽交互”、“工業(yè)賦能”和“科研創(chuàng)新”三大場景。

可以看到，傅利葉未來將繼續(xù)深耕具身智能在康養(yǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用。“康養(yǎng)領(lǐng)域的天花板是極高的。”顧捷明確指出，康養(yǎng)機器人的發(fā)展將經(jīng)歷三個階段：康復(fù)醫(yī)院的嚴肅醫(yī)療場景、養(yǎng)老院與護理院的復(fù)合服務(wù)場景，最終進入家庭場景。“如果未來五年到十年技術(shù)和服務(wù)能真正進入家庭，這將是一個萬億級市場。”

目前，傅利葉已經(jīng)為全球40多個國家和地區(qū)的2000余家機構(gòu)與醫(yī)院提供服務(wù)。“從某種意義上說，我們已經(jīng)站在’人機共生’的時代門口，傅利葉期待有一天，由我們打造的機器人，能夠走進社區(qū)，走進工作場景，走入生活圈，最終，走到每一個真正需要它的人類伙伴身邊。”顧捷表示。

以下為網(wǎng)易科技等與傅利葉創(chuàng)始人兼CEO顧捷、傅利葉副總裁時暉溝通的部分內(nèi)容：

康養(yǎng)機器人將會是個萬億市場

提問：具身智能在康養(yǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用，是傅利葉的優(yōu)勢。康養(yǎng)機器人的市場空間有多大？對于具身智能的落地時間表和節(jié)奏，有何判斷？

顧捷：我們覺得康養(yǎng)領(lǐng)域的天花板是極高的。它的發(fā)展路徑一脈相承：最早是在康復(fù)醫(yī)院，對應(yīng)的是一個嚴肅醫(yī)療場景下的醫(yī)療級設(shè)備市場；隨后擴展到養(yǎng)老院、護理院，這一階段的訴求不僅包括基礎(chǔ)養(yǎng)老和護理，還增加了陪伴等需求，形成一個更復(fù)合的服務(wù)市場；再往后，最終可能真正進入家庭——從醫(yī)院，到養(yǎng)老院，再到家庭，這是清晰的演進方向。

如果未來五年到十年，相關(guān)技術(shù)和服務(wù)能夠真正落地家庭，那將是一個萬億級的市場。我們認為，無論是技術(shù)的落地能力，還是場景化產(chǎn)品的開發(fā)路徑，都要循序漸進：既瞄準(zhǔn)一個高遠的目標(biāo)，又能按年設(shè)定切實可行的階段性落地目標(biāo)。

提問：傅利葉現(xiàn)在外骨骼的銷售的情況怎么樣？腦機接口+具身智能+外骨骼方案在傅利葉后續(xù)銷售方案上會有哪些結(jié)合？

顧捷：我們始終注重產(chǎn)品本身。在銷售模式和銷售方案上，目前沿用較為成熟的行業(yè)方式。

我們明顯感受到，整個行業(yè)對新技術(shù)——包括AI、外骨骼、機器人——所帶來的臨床價值越來越認同。越來越多的文獻和實際反饋也證明，這些技術(shù)能夠有效提升康復(fù)效率，并改善患者在各項功能上的恢復(fù)效果。在這方面，傅利葉目前的機器人產(chǎn)品已經(jīng)覆蓋國內(nèi)外40多個國家的兩千多家醫(yī)院和機構(gòu)。

展望未來，我們也看到一些新興技術(shù)的潛力，例如腦機接口，它是一種非常有前景的交互技術(shù)工具。我們將在此基礎(chǔ)上，繼續(xù)深化已有的力反饋技術(shù)、外骨骼交互技術(shù)等，并推動這些技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化落地。

提問：傅利葉選擇在這個時間節(jié)點發(fā)布腦機接口數(shù)據(jù)集，過去在做這件事上有什么困難？為什么現(xiàn)在傅利葉覺得有信心能做好這件事情，特別是關(guān)于規(guī)模化這方面。

顧捷：這很大程度上取決于硬件的發(fā)展水平。首先，我們觀察到，相關(guān)設(shè)備已經(jīng)開始實現(xiàn)便攜化和小型化，并且在中國產(chǎn)業(yè)的推動下，已經(jīng)能夠大規(guī)模量產(chǎn)。其次，其技術(shù)棧從傳統(tǒng)的腦電（EEG）發(fā)展到近紅外光譜（NIRS），再到未來的超聲波技術(shù)，提供了多種選擇。這表明腦機接口設(shè)備的技術(shù)正在逐步成熟。

以前，將腦機接口與機器人結(jié)合進行基礎(chǔ)任務(wù)時面臨較大挑戰(zhàn)，但現(xiàn)在借助便攜式設(shè)備，操作變得更加自然和順暢。當(dāng)前的腦電設(shè)備（如格式塔的超聲方式）都是相對便攜的，能夠在監(jiān)控的同時兼顧便攜性。這給予我們很大信心。

2026年具身智能將開始出現(xiàn)技術(shù)收斂

提問：站在產(chǎn)業(yè)的拐點，傅利葉接下來三年的核心目標(biāo)是什么？公司內(nèi)部最優(yōu)先投入的資源會在哪里？

顧捷：具身智能在2026年和2027年已經(jīng)開始顯示出一定的技術(shù)收斂趨勢。就像早期汽車行業(yè)的爭論——關(guān)于輪子數(shù)量已經(jīng)不再需要討論——我們現(xiàn)在看到，具身智能在關(guān)節(jié)、力量和架構(gòu)等方面的技術(shù)戰(zhàn)略也逐漸趨于一致。

今年到明年，我們的重點是聚焦本體和載體的打造，確保其質(zhì)量、量產(chǎn)性和綜合功能都達到最優(yōu)水平。這意味著要繼續(xù)迭代和打磨這款產(chǎn)品，使其成為可靠的平臺。

第二步，在擁有了一款成熟的硬件載體后，我們需要深耕自己的應(yīng)用場景，首先在這些場景中進行驗證和優(yōu)化。無論是商業(yè)服務(wù)還是康養(yǎng)場景，我們都將在這些領(lǐng)域打磨載體，確保其實際應(yīng)用效果。

第三步，當(dāng)載體和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)建立完善后，我們將把這些知識分享給更多的場景方。無論是工業(yè)、教育，還是其他更多領(lǐng)域的應(yīng)用場景，都可以借鑒我們在開發(fā)過程中積累的共享模塊和技術(shù)知識，從而加速這些行業(yè)的發(fā)展。

因此，從今年到明年是一個“1到10再到100”的過程。我們的目標(biāo)是深耕擅長的場景，打造優(yōu)質(zhì)的本體，并與更多的合作伙伴，包括上下游企業(yè)，共同建立一個完整的生態(tài)系統(tǒng)。

提問：對具身智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢，傅利葉會有什么具體的預(yù)測或者期待嗎？

時暉：我們對今年的預(yù)測和期待，更多是基于2025年整體發(fā)展態(tài)勢的延續(xù)和向上推進。因為2025年對我們來說最令人興奮的進展，就是場景落地這件事真正開始發(fā)生。

談到場景，如果我們暫時拋開純研究型需求，聚焦于應(yīng)用型需求——這正是過去十年行業(yè)特別關(guān)注的方向——那么我們認為，一個行業(yè)真正啟動的關(guān)鍵恰恰在于最初那個從0到1的中間過程。

正如“行百里者半九十”，我們往往花了大量時間在孵化和醞釀。而到了2025年，我們實際上已經(jīng)邁出了這關(guān)鍵一步。

進入2026年，我們期待的是：無論在康養(yǎng)的商業(yè)服務(wù)、工業(yè)賦能，還是教育科研等領(lǐng)域，那些已經(jīng)“被照亮”的成功場景，能夠被系統(tǒng)性地學(xué)習(xí)、復(fù)制和推廣。

提問：這兩年人形機器人賽道明顯升溫，資本玩家和場景都在快速涌現(xiàn)，對傅利葉來說，接下來一段時間的核心戰(zhàn)略的重心和取舍是什么？未來一兩年是準(zhǔn)備要順勢加速，還是會在擴張的節(jié)奏上保持克制？

顧捷：首先，我們在傅利葉做機器人這件事，是踏踏實實建立在十年積累基礎(chǔ)上的。早在市場無人關(guān)注、行業(yè)尚未發(fā)出聲音的時候，我們就始終堅持一個目標(biāo)：把機器人做好。

如今，越來越多的人開始關(guān)注這個領(lǐng)域，社會關(guān)注度顯著提升，根本原因在于大家看到了機器人未來的希望與愿景。而這一輪熱潮帶來的最大好處，并非資金，而是大量聰明、有熱情的年輕人正涌入這個行業(yè)。他們懷抱著強烈的愿景和對機器人的熱愛，不僅加入核心研發(fā)，也投身于上下游產(chǎn)業(yè)鏈。經(jīng)過過去幾年的磨合，我們明顯感受到：整個行業(yè)正在加速發(fā)展。

我常對團隊說，過去一年，我們走完了以往可能需要三到五年才能完成的進程。機器人產(chǎn)業(yè)，尤其是具身智能方向，正處于明顯的加速通道中。

在這樣的背景下，傅利葉必須繼續(xù)保持節(jié)奏，進一步加大投入——第一，在技術(shù)研發(fā)上重投入，力爭在關(guān)鍵技術(shù)上實現(xiàn)突破；第二，從今年到明年，繼續(xù)把技術(shù)突破真正轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品和場景，并在此過程中創(chuàng)造可衡量的商業(yè)價值。這一點至關(guān)重要。

要實現(xiàn)這一點，我們必須深化與場景方的合作，推動系統(tǒng)級集成與應(yīng)用開發(fā)。畢竟，單靠一家企業(yè)無法覆蓋所有場景。我們希望吸引更多合作伙伴共同參與場景開發(fā)，共建生態(tài)。

因此，我們判斷：未來3到5年，將是機器人與具身智能產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展的黃金窗口期，非常值得期待。

提問：最近流行的Human centric數(shù)據(jù)采集方式傅利葉會不會采用？

顧捷：對機器人未來能否具備泛化能力而言，數(shù)據(jù)極其關(guān)鍵——這一點已在自動駕駛和早期AI大模型的發(fā)展中得到充分驗證。只有積累到一定規(guī)模的數(shù)據(jù)，配合優(yōu)秀的算法，才有可能催生真正有效的智能行為。

但需要強調(diào)的是，數(shù)據(jù)并非越大越好。

第一，數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要。例如，重復(fù)執(zhí)行同一個任務(wù)1,000次甚至1萬次，有時并無實際價值；真正有價值的是在不同任務(wù)之間切換，并包含成功與失敗的完整過程。這類數(shù)據(jù)才能形成高質(zhì)量的學(xué)習(xí)樣本。

第二，數(shù)據(jù)集不能只依賴機器人自身采集的數(shù)據(jù)。雖然互聯(lián)網(wǎng)上存在大量視頻數(shù)據(jù)，但其局限在于：這些數(shù)據(jù)通常不是第一人稱視角，難以反映人類真實的操作意圖和交互邏輯。因此，我們還需要大量基于人類第一人稱視角的高質(zhì)量操作數(shù)據(jù)——包括人體運動、任務(wù)執(zhí)行過程等。將這類人類數(shù)據(jù)與機器人在真實環(huán)境中采集的本體數(shù)據(jù)相結(jié)合，才能持續(xù)提升模型的泛化能力。

我們認為理想的數(shù)據(jù)構(gòu)成應(yīng)按以下比例構(gòu)建：以互聯(lián)網(wǎng)上公開的多模態(tài)數(shù)據(jù)作為大規(guī)模基座、疊加大量第一人稱人類交互數(shù)據(jù)、再融合我們在具體場景中產(chǎn)生的小批量但高價值的機器人實采數(shù)據(jù)。

盡管這部分機器人數(shù)據(jù)占比相對較小，但其絕對量級未來也可能達到億級。通過嚴格的數(shù)據(jù)篩選、精準(zhǔn)標(biāo)注和有機整合，最終形成一個高質(zhì)量的綜合數(shù)據(jù)集，用于訓(xùn)練具身智能模型。這將使機器人在面對多樣化任務(wù)時，具備更強的理解、推理與執(zhí)行能力。