来源：小饭桌
在人形机器人喧嚣之外，一家“小而美”公司的商业化样本。
作者丨李玉鹏
编辑丨张丽娟
当全行业沉迷于双足平衡和灵巧手的参数竞赛时，一家30人的小公司，靠着一台"会移动的机械臂"，在医药实验室里闷声干了件大事：去年交付100台，营收5000万；今年目标翻倍，冲刺1个亿。
客户名单里，华大智造、亚辉龙、镁伽，全是行业头部。
“人形机器人双足形态的成本太高，在当前机器人技能有限的情况下，算算成本和效率，很多基础工作上机器人根本不需要人的形态。”创始人李科频告诉小饭桌。
这个在通用电气、施耐德电气摸爬滚打近20年的产业老兵，2024年才把“辛顿”推到台前，在人人都想讲一个“颠覆世界”故事的时候，这家公司另辟蹊径靠几十人团队撬动亿元营收，它代表的是另一种可能性：找对一个细分切口，打磨一套可复制的方法论，先活下来，再求发展。
这家公司的另类活法，或许才是AI机器人浪潮里最该被看见的商业样本。
一个大厂老兵下场做“小事”
李科频的履历是很典型的那一代优秀工程师与管理者的成长样本。1999年从同济大学信息工程专业毕业后，他作为管培生进入通用电气，一待就是15年。
从GE医疗到能源再到安防，这段经历给他的职业生涯打下两个烙印，一是对全球化视野和规范化管理的认知，二是对“做业务”这件事的系统性手感。
后来他两度加入施耐德电气，又两次跳出舒适区去创业。2016年做工业控制，2021年做工业AI质检，直到2024年正式启动辛顿人工智能项目。
他自己调侃，当年从大公司出来创业全凭“骨子里的一股热情，觉得自己很牛了，但最终被社会磋磨了”。离开平台的资源加持，从零开始拉扯一个团队、打通供应链、搞定第一个客户，这种经历补上了一个大公司高管最容易缺失的能力模块。
“辛顿”这个公司名字其实早在2019年就注册下来了，当时辛顿教授在学术界声名显赫，在公众层面还没像今天这般如雷贯耳。“能把这个公司名字注册下来，多少有些运气成分，放到现在恐怕很难。”李科频说，他们现在也在尝试与辛顿教授本人接洽，想告诉这位AI教父，“致敬他名字的这家公司不会落了他的名气”。
但名字归名字，真正开始干活是2024年的事。在李科频看来，这个时间点卡得刚好：国内端侧推理芯片已经足够成熟且成本可控，像瑞芯微RK3588这样的方案在端侧完全够用；市场端也开始有人愿意认真看一看“智能机器人到底智能在哪”，而不再只认传统自动化方案。
几项技术条件齐备，让这件事的启动有了实在的基础。2024年，辛顿做出了原型机，完成了第一个订单交付；2025年，他们与华大智造达成战略级合作，开始量产。
目前，他们有10家以上能产生批量订单的关键客户，基本都在实验室场景，零散客户上百家。去年，团队规模30多人，交付了约100台机器人，营收做到了5000万元；今年，他们的交付目标是300台，预计营收翻倍到1个亿。
“我们不靠融资活着，因为已经产生销售收入了。在不缺钱的情况下融资，就是为了扩张往后走的可能性。”李科频对于融资的态度很明确，他们现在主动接触资本，更多是为了做前瞻性预研，那些短期内转化不成订单、但对未来发展有必要的“X业务”。
去年辛顿公司完成Pre-A轮，今年正在推进A轮，并计划拆成两轮来走。他也很实在地提到，跟投资人保持沟通的好处不只在资金层面，投资人手里有生态资源，被投企业里很可能就有场景能和他们的业务衔接上。
在他看来，现在的投资环境变得更健康了，不再是单纯的追涨杀跌。很多投资人也开始认可“小而美”的公司，看到能解决生态里多个企业面临的共性问题就愿意投，因为收益不是单点的。
不执着于人形，只关心ROI
谈及当下最热的人形机器人，李科频并没有完全否定，但他的切入角度很明确：算账。
“如果未来迎接的是‘AI+机器人’大爆发的时代，应该是‘碳硅基融合’的可能性，不存在用人形机器人完全替代人这种说法。”他打了个比方，人类作为碳基生命进化到现在，并不是设计来做枯燥重复劳动的。高危险、简单重复、重体力的工作让硅基生命去做就好，但硅基生命“完全没必要非得把自己变成碳基生命的形态”。
这里面最核心的考量，是投资回报率。李科频点出了人形机器人在当下工业场景里绕不开的痛点：双足形态成本太高，两个关节电机价格不菲，还需要实时计算控制身体平衡，对算力和控制器的要求都很高，这些都直接推高了总成本。如果用这种机器人去做一些基础工作，算算成本和效率提升的账，就会发现根本不需要做成人形。
不过，他很看好人形机器人的未来。比如康养、陪伴这类需要与人产生情感交互的场景，人形机器人的优势就出来了，只是“这个时间点还没有到来”。所以，李科频把他们现在做的专用AMR与人形机器人定位为“当下”与“未来”的关系。对于工业、科研、实验室这些场景，现阶段有更合适的解法。
那辛顿解法是什么？他们选了一条移动复合机器人的路线：把自主移动底盘、协作机械臂、视觉引导、夹爪、激光导航等子系统融合在一起，做成一个能在实验室里跑来跑去、完成具体操作的机器人。
这里面有一个容易被忽略的细节，李科频强调，他们用的机械臂是“协作臂”而非传统的“工业臂”。这背后的逻辑是，这些机器人需要和人共享同一个物理空间，属于是协作关系，工业臂不适合这种场景，传统的“四大家族”反而没有竞争力。
这也就形成了一个错位竞争，在移动复合机器人这个细分品类上，外企巨头的品牌和规模优势被稀释了，而把底盘、机械臂、视觉、激光导航这些不同子系统用软件深度整合、同时还得控制好成本的能力成了真正的门槛。按照李科频的说法，“这不是简单的缝合，而是用软件的形式，从系统化的思考去解决硬件的问题。”
这种务实的选择，最终在业务层面得到了验证。辛顿最早其实铺了三个赛道：实验室自动化、智能制造、智慧化巡检。这也和李科频的从业背景有关，制造业出身的他自然地看3C和汽车工业，巡检则是看重它的重复性劳动属性和危险环境替代的价值。
但跑了一段时间后他发现，从市场反馈、客户付费意愿以及团队自身能力边界综合来看，实验室赛道反而更合适。李科频坦言，创业初期曾更关注工业自动化、智能巡检等大众熟知的赛道，在市场化验证后才发现，科研实验室场景的技术落地价值与产业转化潜力更为突出。
“我们目前最核心的业务就在实验室领域，助力新药和新材料研发，其实也就是‘AI for Science’的赛道，帮助药企加速创新药研发进度。”他说得很直接，毕竟，湿实验的部分还是要在物理世界落地，他们想让这部分工作变得更高效，让机器人7×24小时不间断做实验，而不是让科学家去做这种重复性劳动，将更多精力放在创造性的工作上。
“笨功夫”里出效率
如果前面讲的都是方向和选择，那接下来就是辛顿真正下笨功夫的地方了。
他们首个标杆客户为华大智造。谈及项目共建历程，李科频坦言这是一场全方位的综合能力试炼：既要实现精细化成本管控，充分发挥具身智能的柔性作业优势，完成与客户LIMS系统的无缝打通，同时还要搭建全周期配套服务体系。
项目推进周期长达9个多月，期间团队持续针对场景痛点迭代优化方案，反复打磨软硬件协同能力。华大智造选择与初创团队深度联合研发，正是认可辛顿沉下心深耕场景、持续打磨产品的务实态度与综合技术实力。
这个过程里踩过的坑很有参考价值。他们整个系统里融合了好几个子系统，每个子系统的工作边界都是试出来的。李科频自比“小白鼠”。以机械臂为例，在运行到2000个轮次后出了问题，他们找原厂，对方也不知道怎么回事，因为“之前还没有人把他们的机械臂用到这样的程度”。
但因为要交付给华大智造，要求很高，他们只能不停地做老化测试，把软件设计层面的问题一个个挖出来。“我们目前在探的这条路，没有前人的经验，我们自己就是先行者，要自己去试验，还要面对很多不确定的因素。”李科频总结。
而交付效率的提升是另一个硬功夫的体现。早期，辛顿派2-3名工程师到现场，用2-3周时间才能交付一台机器人。现在，他们可以做到1名工程师最快1天完成现场交付。关键就是把大量工作前置了，通过自研的软件平台，能在自己“家里”预处理的就预先搞定，模型预处理、软件定制化开发尽量不在现场做，现场只剩下按标准流程执行和工具辅助交付部署。
在这里，客户的复购逻辑也和一般理解不太一样。华大智造直接把辛顿的产品集成到自己的解决方案里，再卖给终端用户，这更像是一种供应链嵌入，而不是传统意义上的一单一单复购。
辛顿选择和这些头部企业合作的原因很明确：商务上不用花太大力气，变成对方的标准化供货产品后，自然起量，持续迭代。
去年，辛顿交付了100台机器人，“在实验室移动复合机器人这个细分赛道里算是头部水平。” 李科频认为，深耕细分赛道的核心价值不在于短期规模体量，而在于完整跑通AI 与机器人深度融合的成套落地方法论。团队重构软硬件与算法一体化架构，在作业柔性、任务泛化适配能力上，相较传统自动化方案构建出明显代际优势。
“我们在生命科学、新材料研发场景跑通整套标准化技术体系后，能够持续深耕科研到量产赛道内多元需求，持续多元化场景的落地边界。”在他看来，AI技术正全面重塑科研产业，生物医药、新材料、跨域科学领域各类实验室，都具备巨大的智能化升级改造空间。
在具体落地上，辛顿不太执著于一个极致的“标准化率”数字。李科频透露，目前产品大概80%是标准的，20%是定制化的，主要集中在软件以及与上位系统连接、操作对象的适配等方面。
对此，他还提到，未来不是继续提升标准化率，而是把软硬件加算法的组合拆解成更小颗粒度的模块，如果定制化的部分能被定义成一个个标准化的模块，那它就不再是定制化，而只是标准化模块的重新排列组合。
研发资源的分配也反映出这家公司的务实性格。他们做的“631”部署：60%的研发资源放在核心业务，解决当下问题和未来六个月会产生订单的需求；30%放在临近市场，对应未来6到18个月会产生订单的领域；剩下10%投在更长远的方向上，短期不产生利益，他们内部叫“X业务”的赋能点。智能制造和巡检这些暂时做不过来的场景，就放在这10%里进行规律探索。
李科频还提到一个有意思的细节。他们此前参加了首程发起的“中国机器人产业生态营”，这个活动把产业链上不同环节的创业者聚到了一起，可以借鉴互相在做什么，开眼界是一方面，发现生态合作的可能性是另一方面。这种来自产业社群内部的碰撞与信任，对于辛顿这样处在细分赛道、需要被更多潜在合作伙伴看见的公司来说，价值并不亚于拿下一个新客户。
眼下，辛顿的全球化布局也已经启动。李科频把方向定为北美、欧洲和日本，“因为这些地方医药行业比较发达”。上个月他在波士顿参展，“那边客户反馈很积极，看到巨大场景。”
李科频不愿用“出海”这个词。“一个成功的企业应该是全球化部署的企业，中国是研发和创新中心，然后散布到各个地方落地，我们叫‘Glocal’（全球本地化）。每个地方都有准入门槛、商业理念和路径，我们擅长这些。虽然难，但这就是门槛。”
如果一切顺利，他希望五年后的辛顿是科研实验室这个领域的龙头，再往后，是把科研到产业化的链路打通，“实验室里做的这套方法论，完全可以复用到产业界去做量化。”
从2019年注册下“辛顿”这个名字，到2024年正式亮相，再到2026年冲刺一个亿营收，这家公司每一步都踩在真实的商业价值上。对于当下喧嚣的机器人行业来说，这个从实验室走出来的创业故事提供了一个完全不一样的参照系。
《饭桌CAN谈》
每一个产业爆发的时刻，都曾在无声处蓄力多年。
当具身智能的融资新闻填满头条，当人形机器人的演示视频刷屏社交网络，我们选择把目光投向另一处。产线旁、仓库中、厨房里······一群创始人正在日复一日地解决那些“最后一米”的落地难题。
这不是一场宏大的叙事，而是一次次具体的、甚至有些笨拙的攻坚。
小饭桌联袂首程资本参加CANPLUS，推出深度访谈栏目《饭桌CAN谈》。每期走进一家具身智能创业公司，听他们拆解技术路线背后的商业逻辑，讲述融资热潮之外的冷思考，分享从实验室到规模化复购之间那些不被记载的试错与顿悟。
饭桌CAN谈，与在场者，面对面。
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