00后中国耶鲁博士生休学创业，开发了一款人形机器人，可以洗衣服，做汉堡。

文｜王沁

编辑｜邱晓芬，苏建勋

虽然常春藤盟校学生辍学创业的故事并不是什么新鲜事，但这一次，轮到00后休学创业了。他仍然是一个中国校长——AI模型和一个拥有顶级期刊顶级会议和耶鲁的智能竞技场的火热模型，他有一种“不创业就老”的紧迫感。

杨丰瑜Fred Yang，江苏人，00后，全奖直博耶鲁，是一家具身智能公司UniX AI(优理奇科技公司)创始人，该公司开发了一种家庭服务机器人，可以洗衣服，做汉堡，洗碗。

杨丰瑜Fred Yang，UniX人形机器人企业 AI创始人

虽然这么年轻就创业了，但是休学创业对杨丰瑜来说并不冲动。第一，他高中时就想创业，本科时就有一些“小打小闹”的创业项目。第二，他说自己发的论文数量已经足够博士毕业，辍学并非一个风险决定。而且，他一直在积累风险投资资源。从本科开始，他就开始在中国的智能相关领域积累学术人脉。创业后，他在中国四处寻找机器人行业的资深人士，组建了一个团队。

现在，他创立的UniX 作为首席科学家，AI企业邀请了上海交通大学特聘教授、机器人顶会IROS2025大会主席王贺升。

虽然已经发表了国际顶级论文，获得了北美计算机协会优秀本科科学家的称号，但杨丰瑜Fred作为回国创业的年轻面孔。 Yang一开始招人的时候经常碰壁。当我们邀请一些比我们大20岁的资深专家加入团队时，我们需要三顾茅庐，甚至一次聊天超过8个小时。

目前，UniX AI开发的轮试 手臂人形机器人作为家庭服务机器人，可以自动识别你扔在家里各个角落的衣服，自动捡起来用洗衣机洗。它还可以在你吃完饭后收集市场，洗碗，清洁地板。

UniX 可以夹豆腐的AI机器人

对家庭场景而言，机器人手部操作技巧至关重要。UniX AI自研的三指夹爪，能夹圆珠笔，夹豆腐。UniX AI表示，其首批100台人形机器人将于9月量产。

下面是“智能出现”和具体智能公司UniX AI创始人杨丰瑜Fred Yang的对话。

智能出现:目前行业对人形机器人没有统一的定义，不同的公司有不同的技术路径。有些公司从一开始就是双脚人形机器人，有些公司是人形机器人，比如你们公司的轮试。 手臂方式。您如何看待不同的技术路径？

杨丰瑜Fred Yang：这个市场足够大，不同的公司在不同的场景中生根发芽。每个人都根据应用领域设计自己的机械结构和整体软硬件解决方案。现阶段，每一个技术规范都不难找到一个应用领域。我觉得没有对错，大家都是从需求的角度考虑的。

智能化：为什么每个人都选择使用轮试？ 手臂的构型？

杨丰瑜Fred Yang：首先说说手臂。在家庭场景中，最重要的是手的操作技巧。家庭空间中很多东西的空间高度都是为人设计的。我们的仿生人臂有7个自由度(可以理解为手臂有7个关节)，可以做很多种人操作。

关于轮试，考虑到移动的准确性和安全性，我们首先选择轮试进入家庭场景。每个人都应该根据不同的应用场景来设计自己的硬件解决方案。

UniX AI机器人操作技巧

智能化：现在每个人都在做硬件和软件吗？

杨丰瑜Fred Yang：从场景出发，我们的核心逻辑。硬件和软件对我们来说同样重要。

智能出现:一般来说，做一个智能企业，企业会有自己的重点关注大脑、小脑和硬件本身。每个人都会有自己的重点吗？

杨丰瑜Fred Yang：软件和硬件都是我们做的，但是如果我们把重点放在大脑、小脑和硬件上，我们会更加关注硬件和小脑。

硬件是算法的基础，软硬件高度结合，硬件要跟着场景走。比如在家庭场景中，我们自己设计的三指爪有两种方式(三指和两指)，三指可以转动成两指，用来夹微小的圆珠笔，甚至豆腐。

另外，现阶段打牢小脑的基础也很重要。对于大家关注的“可泛化”问题，泛化过程可以分为三个阶段:从单个任务的有限场景到单个任务的开放场景，再到开放任务的开放场景。

(注:比如从单一的任务，只能在某种家庭氛围下洗衣服，到可以在不同室内环境下洗衣服，再到可以在不同室内环境下洗衣服、做饭、辅导孩子等。)

现在业内每个人都还在从第一阶段到第二阶段努力，这个阶段主要考验的是小脑能力。如果你在后面做一个开放的场景(第三阶段)，本质上是在大脑上做一个计划(任务计划)，但是现在第一个任务是在小脑上打下坚实的基础，先处理操作层面的事情。

UniX AI型机器人抓取衣服

智能化涌现：您的一项研究结果是触感多模式大模型 UniTouch，究竟什么是视触感，什么是触感大模型？对于推动人形机器人的技术，视触感有什么意义？

杨丰瑜Fred Yang：触觉在机器人操作系统中非常重要，甚至在人类操作系统中。从人的角度来看，触觉是一种本能的感知模式，通过与物理世界的真实互动获得反馈。举个小例子，从包里找钥匙。一般来说，人不依赖视觉，主要依靠触觉。

从机器人的角度来看，由于机械结构和传感器选择的限制，独立依靠视觉是不够的。例如，当机器人抓住瓶盖时，瓶盖非常小。当机械臂被抓住时，它已经被机械臂本身挡住了。

此时，最终的抓取和验证只能通过触觉反馈来完成。这种情况在可变物体的操作中尤为明显。当触摸可变物体时，物体的形状会发生变化，视觉先验能提供的信息非常有限，必须依靠非常局部的触觉信息来感知和实现目标。

同时，触觉提供的更多信息无法提供视觉，比如力量。视觉可以提供机器人抓取位置，但不能告诉抓取强度。简单的力传感器也是有限的。比如在打碎一个杯子之前，即使杯壁上有微小的缝隙，也不会从力的角度看到任何变化。但此时触觉传感器可以捕捉到微小的缝隙，可以推断接下来继续操作是否会被打碎。

之前发了一篇论文，做了世界上第一个触觉多模式模型，将触觉信息、视觉信息等语言模式信息交融在一起。每种模式都有自己的局限性，视觉也有自己的局限性。然而，添加触觉信息后，每种模式都可以相辅相成。

现在很多同行也在做触觉，但是他们仍然专注于触觉传感器等硬件。但是UniX 为了面对家庭用户，AI必须有3-5年的硬件寿命。目前很多高性能触觉传感器在使用寿命方面还没有办法满足商业需求。

UniX 开启AI机器人洗衣机

智能化涌现：首批100台人形机器人将于9月开始陆续量产，这一数字对人形机器人制造商来说比较大，Unix 如何实现AI？如何管理供应链？

杨丰瑜Fred Yang：大规模生产主要集中在供应链上。我们有一些来自奔驰和海尔的供应链专家，他们有生产和控制供应链成本的经验。还有一批具有量产经验的供应链成员，来自传统机器人、消费电子、汽车工业和航空航天工业。

智能化：你是怎样建立一个团队的？

杨丰瑜Fred Yang：机器人领域不仅可以通过一个技术栈，还可以通过硬件和软件的整体合作，以及多样化的团队背景。整个智能行业很新，我们的算法团队很年轻，基本都是国内外的机器人或者人工智能博士和博士后。

在硬件方面，我们首先切入了家庭场景，安全必须是最重要的因素。我们的团队有来自家庭服务机器人的成员来做不同家庭复杂环境的避障任务，如缠线、悬空障碍物等。我们也有能力过硬的科学家，作为硬件开发的负责人，包括智能硬件，包括人形机器人的手臂和腿。

智慧出现：你很年轻，是00后，这么大的团队需要很强的交易能力，你是怎么招人的？

杨丰瑜Fred Yang：刚开始招人真的很难。我在密西根大学读本科，在耶鲁读博士。我在国外的智能圈子里很有名，所以很快就找到了一些在国外做算法的朋友。但是机器人要做软硬结合，回到中国，大家都不熟悉我们，我也碰了很多墙。在每一个重要成员加入之前，我都和他们聊了很久。对于人才来说，我们需要有“三顾茅庐”的精神。

智能出现:人形机器人落地其实并不简单。现在大部分还处于卖给科研院所的时期。扩大规模其实挺难的。你说直接一步到位。 c，并且是消费级，今年量产100台，这是怎么做到的？

杨丰瑜Fred Yang：轮试人形机器人的量产没有双足人形机器人难。现在人类机器人的定义其实是不一样的。至于双足人形机器人，我觉得还有很长的路要走，还没有完全推向市场。因为安全问题，有些问题还没有处理好。但是在家里，最重要的是手的操作技巧，所以我们第一代推出了轮试。 手臂机器人，轮试是比较成熟的技术。

产品的迭代速度非常重要。第一代很难做出高质量的产品。首先，我们快速生产一个稳定可靠、性价比高的机器人，大规模传播到市场，然后快速反复迭代。我们一直在谈论第三代产品。

早期的100台主要是种子用户，愿意做“第一个吃螃蟹的人”。

UniX AI机器人擦桌子

智能化涌现：现在每个人都有TO C用户？早期是否有联系？

杨丰瑜Fred Yang：刚开始的时候，个人用户主要是我们身边的一些朋友，科技界的一些朋友，以及对前沿产品非常感兴趣的科技爱好者。类似于特斯拉刚推出时愿意购买的目标群体，也是喜欢尝试科技的阶层。我们也会做一些focus。 group(焦点小组采访)了解目标群体的实际需求。

智能出现:与垂直场景下的机器人(如商业、仓储物流、安全检查等)相比。)在家庭场景中的通用人形机器人落地要困难得多，对机器人的泛化能力要求也高得多。你的信息说UniX AI 人形机器人具有洗衣、就餐助手、清洁、辅导儿童作业等功能，落地情况如何？

杨丰瑜Fred Yang：人形机器人的结局当然是希望机器人什么都能做，但是一顿饭一顿饭，一件事一件事。在家庭场景中，也是一步一步(落地)，从单个任务的有限场景到单个任务的开放场景，最后到开放任务的开放场景。

目前我们的产品已经有一些完善的场景，比如洗衣服、帮忙收市洗碗、饭后3D清洁功能等等。以洗衣服的功能为例。你可以把你的衣服扔在不同的地方。机器人Wanda会在第一步找到东西，独立构建3D地图；第二步是抓住衣服，Wanda拥有UniX AI自研夹爪能够通用地抓取软物，第三步是使用洗衣机。

洗衣机可以泛化使用(机器人可以操作不同种类的洗衣机)并不难。我们可以调用不同的小模型来完成这项任务。

智能化涌现：为什么选择回国创业？有没有想过在美国创业？

杨丰瑜Fred Yang：我不把自己定义为回国创业或在美国创业。我们在美国和中国都有一个团队，但我们利用不同的区位优势。美国有顶级算法团队，中国有结构和硬件合作伙伴。我们也在深圳有一个团队，在上海设立了R&D中心，很多同事都在那里工作。

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