孔华威

原中国科学院上海分院计算技术研究所副所长

观点摘录：

从资本市场和媒体视角看，机器人产业已经迎来了“Deepseek时刻”。

当下机器人领域，不少布局已跳出传统创业公司的逻辑。

芯片这类核心硬件对机器人与AI发展至关重要，投入再多精力都不为过。

端侧AI设备和云端逻辑完全不同，数据不再“开发完OS就固定”，会被无限量补充，这与传统ROS或OS模式截然不同，甚至可能改变行业经济形态。

机器人领域的生态变化或许会像Robotaxi，若成现实重构保险行业逻辑那样，带来类似连锁反应。

现在技术层面探讨“ROS的ROOM”，忽略了过去是开发者模式，而未来用户就是开发者，若用户训练的机器人使用方法被他人直接应用却无收益，这不公平。

让用户的创造与数据获得合理回报的思维源自Web3理念，这与传统软件开源模式不同，若落地或能让机器人生态成为开发者与用户共赢的“福地”。

若企业投入资源整合物理、化学相关的基础支撑技术等底层技术，机器人生态的根基会更扎实。

发言内容：

从资本市场和媒体视角看，机器人产业已经迎来了“Deepseek时刻”。有人投入八年仅盈利一亿，而相关领域却已在二级市场被炒作。即便对应的技术或产品尚未落地，但是热度已经起来了，这本身就是行业快速发展的信号。

当下机器人领域，不少布局已跳出传统创业公司的逻辑。单说市场认知度，不管用户是否购买，大家对机器人的熟悉程度已显著提升。比如通过几次WRC的活动，就能让机器人相关概念人人皆知，这种市场渗透效率，国外企业很难做到。所以从媒体角度也是达到了Deepseek时代。

在生态与开源层面，有个方向值得探讨。无论是鸿蒙系统常涉及的“query”模式，还是从国外承接ROS（机器人操作系统）后，我们能否把Deepseek模式玩得比国外更好？目前虽然不能确定，但至少有探索的空间，尤其是在芯片领域，这类核心硬件对机器人与AI发展至关重要，投入再多精力都不为过。

另外端侧AI设备的特殊性，它和云端逻辑完全不同。现在大家看到的机器人训练，多是在特定场景下由企业完成，可一旦用户把机器人买回家，日常使用的过程其实也是在“训练”它，用户产生的数据会持续输入。这种模式下，数据不再是“开发完OS就固定”，而是像人形机器人的核心组件， OS数据也占很大比重。那样，会被无限量补充。这和传统ROS 或OS“开发发布后仅需引用”的模式截然不同，甚至可能改变行业经济形态。

就像Robotaxi若成为现实，整个保险行业的逻辑都会被重构。机器人领域的生态变化，或许也会带来类似的连锁反应。现在技术层面已经在全面探讨“ROS的ROOM”，但是可能忽略了一个关键，过去是“开发者模式”，而未来“用户就是开发者”。比如有人训练出一套机器人使用方法，别人直接拿去应用在多个场景，原创者却没获得任何收益，这显然不公平。

其实这种思维源自Web3的理念，在端侧设备比如手机上，我们也在尝试构建类似逻辑。让用户的创造与数据能获得合理的回报。从生态角度看，我们可以立个项目再研究研究，因为这和传统软件的开源模式完全不同，若能落地，或许能让机器人生态成为开发者与用户共赢的“福地”。当然，若有企业愿意投入资源，将这类底层技术比如物理、化学相关的基础支撑技术整合进来，生态的根基会更扎实。