一家成立半年的公司，敢说市面上没一台人形机器人做到它的末端定位精度。 作者：杨诗涵 编辑：林觉民
2026年7月，李弘扬站上了RSS的领奖台。这个机器人领域最顶尖的会议之一，把青年成就奖第一次颁给了一位中国学者。
业内对他过往的亮眼成果相当熟悉。2023年6月，他带着团队拿下CVPR最佳论文，作品叫UniAD。2023年底，特斯拉才正式宣布转向端到端自动驾驶路线。在把感知、预测、规划塞进一个网络这件事上，产业界比这篇论文慢了接近一年。
他另一个被反复提起的工作是BEVFormer，英伟达创始人兼CEO黄仁勋曾在公开场合介绍并引用过它。
但提起这些成就，李弘扬却向我们算了一笔账：“如果说我过去其实有50个项目，可能就成了仨”。
一个拿过CVPR最佳论文、刚在RSS领完奖的人，给自己算出来的命中率是6%。他说自己做研究的宗旨就是永远把下一件要做的事当成白纸——卸下光环，空杯思维。
某种程度上，学术训练的本能是加法：多开一个方向，多挂一个title，多接一个合作，多招一个学生。李弘扬自己就是做加法的样本，助理教授、助理院长、全时导师、IEEE标准工作组组长、CRO，头衔多到一口气数不完。
但现在他为了做好创业这件事，要给自己做减法。
领奖台之外，他如今更常出现的地点是上海徐汇的一排开放工位：没有独立办公室，日程表从早排到晚，名片上印着“CRO”。2026年4月，源策未来成立；6月，完成数亿元种子轮融资，真格基金、高榕创投、IDG资本、五源资本一起入局。CEO是1998年出生的李天羽，联合创始人陈立1996年出生。而李弘扬这位新公司的创始人，给自己写的头衔是CRO。
源策所坚持的事，有这么几件：
聚焦模型能力，做到世界第一；目前阶段不做本体，也不卖数据；
前两代模型（其中之一是最近开源的Anchor 1 on System 0）全量开源：数据、网络结构、模型都开放，用真诚换生态；
用真实场景，例如超市、餐厅、文娱场景，验证WBI全身智能。
采访中，他至少两次针砭行业时弊。一次送给行业里那些百万小时、千万小时的数据，一次送给遍地开花的世界模型。以下是雷峰网左林右狸频道和李弘扬的对话，在不改变原意的基础上有删减。
01 约好一起创业的人放鸽子，反倒把他推进具身
左林右狸频道：今天你以什么身份坐在对面？
李弘扬：更主要的是源策的创始人，兼首席机器人官，CRO。
左林右狸频道：我们一直在猜这个R。知道是robot的意思，但我们在猜它到底要负责revenue（收入）还是research（研究）。
李弘扬：research，或者risk（风险）。
左林右狸频道：那你怎么定义自己？
李弘扬：我最近总把自己写成CRO。虽然我是董事长，但我觉得董事长有点太传统（老登）了，这个词我非常讨厌。
之所以这么叫，是觉得我们是做机器人的公司。跟马斯克一样，他除了CEO，还给自己起了个头衔叫Technoking of 特斯拉，技术之王；他们CFO叫Master of Coin，铸币大师。我想反映的是，我们这家公司没有传统企业那种层级感，大家都是很平等的。在公司里我们都坐在一片工位上，有问题就直接聊、直接讨论。CRO这个词，很能体现我们的公司文化。
作为公司最冲在前面的那个人，他既代表robot，又代表risk，又代表要对research和技术非常掌握，还代表你以后肯定要做income（收益）。现在revenue我不能保证，但income绝对在我的规划里。所以我越来越喜欢这个词。
左林右狸频道：和机器人相关的一切，你都得是技术之王、收入之王、人力之王、资源之王。
李弘扬：差不多。
左林右狸频道：你从自动驾驶转向具身智能，契机是什么？我们听到一个挺曲折的版本，说这事跟姚卯青（智元机器人联合创始人）有关，而且结局是他“放了你鸽子”。
李弘扬：得感谢这位老朋友，卯青，姚院。他本身也是自动驾驶背景，我们共享很多从业背景。最早他就在AI Lab楼下那个星巴克找我，聊怎么分工、怎么布局。他说我可能做算法，我说也可以。23年还是24年，我都有点忘了，那就一块干。
聊完之后我就一直在等他。等了他一两个月，中间还有其他人来找我创业，我都没等到他。最后发现他去了一家公司，在当时还非常名不见经传，叫智元机器人。
我说你怎么突然去搞机器人了？因为当时还是傅利叶的天下。当时上海其实有很多比智元更有名的公司。他说，因为跟创始人很一拍即合，觉得机器人才是未来。后来我就去他们公司看了一下。他带我去了现在的智元数采厂，那时候还是毛坯房，一片大厂房，啥也没有。
左林右狸频道：我们挺好奇，你看到一片毛坯房，第一反应是什么？
李弘扬：我在学校里只有两台Franka（机械臂），资源非常少。我就问他，你有没有500台机器？5000平？咱就搞200个场景，采100万小时的数据。
现在来看，所有具身公司都在喊这些数，可能比这些数更激进，都在叫“数采厂”。但“数采厂”这三个字，在23年、24年是非常少的。他说他回去研究研究。没想到他真有。最后我们合作了AgiBot World，百万真机。核心问题是，数据scaling和数据多样性，到底哪个更重要。
左林右狸频道：这个问题当时有答案吗？
李弘扬：当时是RT-2，就是Chelsea在谷歌做的那些工作（Chelsea Finn，斯坦福教授，RT系列机器人模型的作者之一），都是闭源的。他们出来之后有OpenVLA，我们拿过来测，发现不太行。做进一步优化，把Latent embedding放进去、跟任务相关，就有了LatentVLA。
所以最后有了AgiBot World，既有百万真机的数据集，又有算法的创新，最后拿到IROS最佳论文finalist，入围奖。虽然最后不是最佳论文，但那段合作的时间非常非常快乐。我后来复盘。真正有影响力的工作，都是双方优势互补，投入很多精力，很有诚意。你如果按传统的横向合作，算几篇paper、怎么分利益，做不出这种东西。
志同道合，就是非常专注，投入很多。所以我会反思一下，以后源策要怎么做，才能做出有影响力的工作。
李弘扬团队和姚卯青团队合照，摄于2025年1月初
02 1000美金的Open Pilot，和300张没批下来的卡
左林右狸频道：你是大连人，一度非常想去上海读本科。高考后选了电子信息工程，但当时你还不知道这六个字是什么意思。
李弘扬：最后去的是大连理工大学。分数不是特别高，但在辽宁省排到了1000名以内，所以学校所有专业都可以随便挑。我就挑了一个分最高的，叫电子信息工程。我念书那会儿还没有人工智能这个单独的专业，甚至没有一所大学专门做这个，所以还是有一点小小的幸运。
我觉得我一直是一个被中国式教育孵化出来的样本。
左林右狸频道：中国式教育对你来讲意味着什么？
李弘扬：我们比较擅长追跑，不太擅长领跑。有一个世界第一摆在那儿，我们会非常快速地跟进；教科书里有一个公式、一个解题思路，说就应该这么解，我们学得极快。如果我们有大量样本，成绩会非常高。
另一种思考模式是，前面一片全是未知的海洋，你新提出一种范式、一种理念、一种科研思路。这个可能是领跑要做的事。我们几千年的文化，孔夫子的教育，教书育人、为师重教、尊重老师，这些本身没有任何问题。我只是说，我从小到大的主要训练，是前面那种。
左林右狸频道：你的毕设导师卢湖川，和后来遇到的王晓刚，在你的求学生涯里分别起了什么作用？
李弘扬：我是本科直博，没有硕士学位。本科跟着卢湖川老师，他真的把我带进了科研这扇门。他跟我说，弘扬，你上来就要把研究做到世界第一梯队，我给你介绍一个会议，你现在就做追踪、做目标检测。卢老师是把我从一个小镇做题家，带到能跟世界级研究实验室MMLabs深造。
王老师那边，我应该是他最后几届亲自带的学生。我现在指导所有PhD学生，风格都受到他的影响。我第一篇顶级会议论文是ICML2016。2016年春节那几天，王老师陪着我反复迭代实验，哪个实验有问题，一个个改。到截止日期前一晚，我记得特别清楚，是除夕。他从晚上8点开始改我的文章，在Overleaf上一直改到早上6点。我俩通宵达旦，引言相当于重写。我第一次投顶会，没什么经验。
原来我以为，PhD导师就是每周开个组会，一个月见一次。那一次之后我才知道不是。所以我早期带的学生，包括现在，他们所有人的第一篇工作，我都会非常仔细地看。有一种并肩作战的感觉。
李弘扬大一时期，拍摄于2010年
左林右狸频道：2019年到2021年，你在商汤从事自动驾驶量产工作ADAS。
李弘扬：刚开始工作的时候特别不适应。你PhD期间都在做研究、发论文，第一次见到市场，会发现它非常残酷。
你怎么迭代产品？我们跟着车企客户，晚上11点去调他的ADAS功能。我在商汤写了很多模型出来，模型结果有了，接下来你怎么用C++去写？一大堆几千行的if else。距离远了多少、预计碰撞时间是多少、晚上光照透明度是多少、该开远光还是近光，全是这种判断。做了相当长一段时间，才知道量产有多么艰苦。
左林右狸频道：后来你是怎么转向端到端的？
李弘扬：一个很巧合的机会，同事跟我介绍了Open Pilot项目，说你可以去看一看。我说这是什么意思？把感知、预测、规划三段全部放进一个网络里，而且你可以买他的设备。
那家公司叫Comma，一套设备1000美金，对比特斯拉1万美金，便宜十倍，其实就是一个手机加个壳，装到我自己的车上。我真从美国那家公司官网买了一套回来，就在1公里以内测ADAS，夜间、超车场景都测了，效果非常好。
那是我第一次觉得，感知和决策可以放到一起。我就跟公司申请，我说我要300张卡。
左林右狸频道：批了吗？
李弘扬：公司说这属于预研项目，不搞量产的不能分这么多资源。
我就一门心思研究它的开源项目、网络结构，看它怎么设计。我第一次看到一个神经网络可以同时输出车道线轨迹、规划结果、物体边界框。以前这些都是不同部门做的，你都不敢想象。
所以我觉得我一定要干这个事。正好那个时候汤老师在筹备上海人工智能实验室，我都不知道这几个字是什么意思。反正那个地方能有这300张卡，我就从2021年转岗过去了，才有之后所有的事。
左林右狸频道：所以你在那儿得到了结论：你喜欢什么，不喜欢什么。
李弘扬：我还是想做预研性质的东西。包括现在创业，我把自己定位成创始人兼研究员。
0到1我可能还不够资格，我说的0到1是ResNet、Transformer这种级别的工作。但我非常擅长把1做到10。比如Open Pilot这个项目，比如当年我们做的OpenVLA，再做一个升级版叫LatentVLA，把里面很多洞见和内在关系连接起来，我理解这是1到10。10到100就有点像demo，或者往量产走。
左林右狸频道：这个自我定位，后来决定了源策只做模型、不做本体？
李弘扬：有一部分是。我知道自己不擅长什么。
左林右狸频道：和汤晓鸥共事，给你的做事方式带来了什么？
李弘扬：我有一个超级偶像在那儿摆着，以后我也要变成他这样的大佬，我要桃李满天下。如果提炼几个关键字，就是这个。
汤老师很多做事风格我印象特别深。他有一句话，什么叫创新？创新就是脑子活一点。我现在很多灵活的思维和思路，都是受他启发。
外面的人看他，大多是在公开演讲里，西装革履。但大家很少看到，他就穿个便装，跟我们在那儿聊下一步发展规划，说你怎么做，就那么做就行了。
有一次周六晚上11点，我碰上他了，就闲聊了一段时间。你跟他讲什么事，他永远都在鼓励你、激励你。我跟他差的不是一个段位，他是真的在帮年轻人。这个很明显能感受到。所以这也影响到我现在，我能帮学生的地方，尽量都会帮。
Never say no to your students，永不对学生说不。
左林右狸频道：你看到他的日程表，冲击有多大？
李弘扬：那是以前汤老师一个助理，也是我的好朋友，给我看的。满到已经……我可以给你看看我的。我相信现在所有创业的、所有精力充沛的带头人，只会比我更满。
李弘扬日程表
左林右狸频道：这个日程表给你的最大冲击是什么？
李弘扬：我发现大佬都不休息。汤老师的工作风格也是这样，周六晚上11点他还在工作。
我不太清楚这是不是一件好事。但你如果真的想成就一番事业，精力首先得旺盛，因为事情永远做不完。另外就是脑子得灵活，心态得好。当我们解不了一个问题，或者被某个项目卡住，你可以换一些思维方式。
还有一条，对年轻人要提供最大的帮助。我以前其实没有体会到这些，我以前就觉得，学生就是应该给老师打工的，就应该没日没夜地给我们干活。但其实不是这样。
左林右狸频道：应该是什么样？
李弘扬：应该是一种很平等的关系，亦师亦友，但这个友是平等互动的基础。学生如果有很好的idea、很好的方向，我们应该支持他，给他提供平台，资源保障上也要充分考虑到每个人的诉求。
左林右狸频道：你是在汤晓鸥老师的告别会上，认识了另外一位恩师马毅。
李弘扬：我是在香港参加汤老师追悼会的时候，跟马毅老师交流的。他给了我很多建议。那个时候他刚去港大一年左右。在跟马老师接触的过程中，我之前从来没有想过要走教职这条路。
刚去港大其实也不是很适应。你要平衡教学，大学里不能只做研究。港大所有授课都是英文的，我们当时还参加教学培训，如何与学生互动。这个经历还是很不一样的。
左林右狸频道：如果汤老师看到源策今天在做的事，你觉得他第一句评价会是什么？
李弘扬：肯定是非常好，你们就要继续干。因为所有大佬对年轻人的评价都是这个：干得不错，我们要全力支持。
03 特斯拉的端到端，比UniAD晚了一年
左林右狸频道：我们对你的一个感受是，相比论文怎么写，你对资源流向哪里非常敏感。你很早就判断，自动驾驶已经从技术驱动转向资源驱动。这个判断是在商汤做量产时想到的，还是去了AI Lab之后？
李弘扬：是AI Lab。我们做感知决策一体化，当时也跟商汤、地平线在合作，做UniAD这个工作。那次其实只用了60多张卡，nuScenes数据集不到10小时的数据。但我们验证的是idea：这个网络结构可以用Transformer这种统一的形式。
我们第一次用Transformer这种query-based的形式，把几类任务、几大方向合到一起。那个时候还没有什么Scaling，但验证了Scaling的原型：它像一个小宝宝，有潜力长成Scaling。所谓Scaling，就是扩大网络结构，用一套统一的形式喂海量数据。
所以从技术研究逐渐转向，尤其自动驾驶，资源驱动背后反映的是：你要发挥Scaling，资源无论是数据还是算力，其实都在企业。
UniAD是2022年年底发的arXiv，2023年6月拿到CVPR最佳论文。
左林右狸频道：2023年很多工业界同行在验证这个idea，特斯拉2023年底才正式宣布端到端，比你们晚了整整一年。2024年大家一窝蜂全上端到端。我们内部其实讨论过一个有点八卦的问题：特斯拉提出端到端，到底在多大程度上受到你们工作的影响？
李弘扬：这个很难评价。我觉得现在中美关系也比较敏感。
我们真讨论过这个问题。但把话说清楚，CVPR这个工作是2023年6月被认可的，2022年12月之前就已经有一些端到端的工作了，包括我们团队的ST-P3 统一视觉感知与规划导航，包括赵行老师、王兴刚老师的一些工作。我们是积累到了那个时间点，只是被代表出来了。我没有言过其实的意思。
特斯拉一定看过UniAD，就像所有人，你只要做这个领域就一定看了。但你说硬要让马斯克，或者让Phil Duan声明一下我们借鉴了他们的工作，我觉得没必要。任何一个技术突破，都是这个行业里无数个人的工作积累。我也要澄清一下，我不是说李弘扬团队拿着这个工作在这儿吃老本，一讲讲一万年。
我们每年都深入看特斯拉的AI Day，他办了两三年。比如BEVFormer更早，是2022年的工作，跟季峰合作的那篇，其实是受特斯拉 2021年AI Day影响的。结果是，现在几乎所有纯视觉的多视角3D物体检测都用BEVFormer。再往后有UniAD，同期的王兴刚老师等团队，也在端到端自动驾驶这条路上做了很多贡献。
所以我的感觉是，特斯拉的端到端路线，是他们借鉴了学术界很多工作，用工程化方式实现出来，再加上特斯拉影响力大，然后是华为、小鹏这些国内做得非常好的公司，再全面铺开。这是一个集体成果。
左林右狸频道：就像吃包子，你不能说吃到最后一个饱了，都是最后一个包子的功劳。
李弘扬：对。
04 不做本体、不卖数据，也不起哄世界模型
左林右狸频道：你已经想清楚你创立的源策未来这家公司要做什么了？
李弘扬：对源策来说，把全身智能模型，尤其是S0、S1的能力发挥到极致，做到世界领先，这是我们很重要的事。但我们不做本体，也不做数据。
比如我做一杯咖啡，我的指令其实很简单，就一句帮我做杯咖啡。但你把这个任务分解，这个是S1要做的。现在大模型完全能做到理解这一步，但你怎么去物理执行？全身怎么协调？你怎么拿着刀把塑料袋打开，然后拿小勺把咖啡舀起来？
这句话我就撂在这儿：任何一个大模型公司，在一两年内，如果它不完全做S1，只靠S2，是绝不可能实现的。
当然也有可能，我的背景是做灵巧手和人形的，没准那个机械臂30分钟挪一下，你只要不怕它慢、不怕它摔，3天之后得到这杯咖啡也行。你愿意这么敲竹杠也可以。但S1是负责物理执行的，所以你必须要有一个S1的pretraining（预训练）。
S0则是确保双足或者底盘的稳定性。它不光是两条腿，轮式底盘、单腿的，也都有。
左林右狸频道：现在有很多打着世界模型旗号融资的公司，融资规模还很大。你们是真金白银在花钱训自己的模型，而且还要开源。你怎么看这么多世界模型？
李弘扬：我对世界模型非常尊敬，他们融资规模也确实非常大。背后的逻辑是，大家想看到中国下一波大模型公司，所以投了很多钱。
但令我比较惊讶的是，讲世界模型的公司，最后也在做机械臂、灵巧手，李飞飞（斯坦福大学教授、WorldLabs创始人）他们也在做类似的工作。
所以我觉得，没必要搞这么多世界模型。本质上是大家对物理AI、对下一波大模型公司的一个bet。
左林右狸频道：那开源呢？开到哪里，这个尺度怎么划？
李弘扬：我们前两代模型是全量开源。我想用大家给到我们的这些资源，证明我们自己。也不是说前两轮资源用完了以后就再没有资源了，恰恰相反。
这个领域有一个很现实的情况：机器人领域不存在蒸馏这一说。它不像大语言模型，你可以调它的token API，把知识蒸馏出来就完事了。所以前两版我们要完全开源，数据、网络结构、模型，都给大家，让大家真正用起来。
不是说我做了一个很好的、很nice的博客，写了一堆讳莫如深的东西，从inference讲到数据讲一遍。我觉得对大家还是要真诚。
左林右狸频道：国际交流遇到阻力了吗？
李弘扬：有一些小小的阻碍。我跟很多北美研究院交流，反而是纯外国人跟我交流坦诚的比较多。有些在美工作的华人，会担心国土安全部、FBI会不会来，所以跟我们交流不多；我们也表示理解。
我们至少要有一点技术自信，讲文化自信有点太高大上了。同时国外也不是所有工作就一定怎么样。现在有一些政治氛围，我确实觉得有点阻碍技术之间的交流和发展。我们自己也要更多提升在国际舞台上的影响力。
05 把动捕笼拆掉，做没人做过的双打
左林右狸频道：源策最近有个工作挺有意思，你们做了双打的乒乓球，其他家大部分还在做单打。为什么要打双打？
李弘扬：因为很有意思，我平时比较喜欢打乒乓球。我总喜欢跟人不一样，就是杜甫那句诗，语不惊人死不休。你可能说我比较浮夸，我可能是个浮夸的人。
左林右狸频道：这话我们第二次听，第一个跟我们说的是范浩强（旷视科技研究科学家）。（详见）
李弘扬：范浩强，我也好久没见他了。
左林右狸频道：所以你是先想拆掉那个笼子。
李弘扬：对。有一个动捕笼（motion capture system，用一圈摄像头把人的动作精准记录下来的笼式场地），它就没法走到哪去到哪，不能去商场，不能去公园。我就一定要把这个motion capture去掉，所以脑门上再加一个摄像头，这是我们早期的工作。
之后我就在研究乒乓球二期项目是什么，能不能旋球、能不能捞球。我们把国家一级运动员找过来，不是二级，是一级，迭代了好久，发现机器人本身的运动性能可能受限。
有一天我突然想到一个思路：那就打双打。因为双打有一个很难的问题，你要学会避让。那个时候我们在研究Multi-Robot System（多机器人系统），单个机器人也重要，要提升泛化能力，你要根据周围环境的信息，不光是静态物体的信息，还有多个智能体。多机器人这个思维，最经典的一个案例就是双打。
所以我们就跟团队研究怎么实现避让，怎么设计一个可学习的规划。对方位置改变，你不能只做横向移动，纵向也要变，还要预测斜着的移动。现在这个工作做得也比较初级，但我确实没见过其他工作做过双打，还挺有意思。
左林右狸频道：双打最重要的一点是，别还没打到对手，先打到自己队友。这个避让逻辑跟自动驾驶像吗？
李弘扬：思维上、概念上比较像。但自动驾驶的避让，你肯定在同一个车道，相对简单，根据前车速度判断就行。乒乓球你要在仿真里设计很多场景，怎么检测对方位置，怎么设安全距离和范围。而且乒乓球有很强的规则和优先级：机器人A打一次，机器人B打一次。最极限的情况，A打完之后就退到很远的地方，让B去移动。
左林右狸频道：它是理解这个规则，还是被写进去的？
李弘扬：现在是人为硬编码进去的。你打完这一次，下一拍一定是给另一个机器人打。所以这个工作还处于很早期的探索阶段。
左林右狸频道：防碰撞和分清优先级，这两项在双打里能被验证的技术，放到未来的工厂或者家庭场景会有什么帮助？
李弘扬：这个我们也经常被问。最开始其实就是为了好玩。
正好聊一下人形机器人商业化落地。为什么有一派人相当坚持三导：导航、导览、导游？你以为那些公司都是傻子吗？没调研过商超、物流、便利店？不是。那是因为人形机器人最快能落地、能部署两三千台的场景，可能还真是这种没那么严肃、对准确率没那么高、跟人频繁互动没那么强烈的。
我们现在推出运动机器人，其实是一种陪练的感觉。它把S0稳定运行的小脑，结合上半身的运动和环境交互，球是实时在变的，所以是一个很好的发挥全身协调的场景，能快速跟人产生互动和情绪价值。大众接受度非常高。现在跳舞大家都觉得是编排的，看得差不多了。而我们每次把打乒乓球部署到任何一个地方，因为没有动捕，非常受人关注。
短期内它肯定不是一个成熟的商业模式，你指望每个家庭都买一个不现实。但我觉得这是一个非常好的初期应用。
李弘扬在香港大学InnoWeek 2026 演讲中
06 市面上任何人形机器人有这个精度，欢迎来挑战
左林右狸频道：现在源策S0的精度能做到多少？
李弘扬：人形机器人、双足机器人所谓的末端定位精度，我们定义是：你边走路、稳定双足的同时，上半身做操作，比如抓取。这个误差越低越好。
目前最好的，比如在宇树G1上部署的那些算法，国外一些公司的、英伟达的一些算法，都是厘米级。我们能做到毫米级。
大家可以去看一看市面上任何人形机器人有没有这样的功能、这样的精度。如果有的话，你一定要联系我，我在源策等着你。
当然现在还实现不了工业臂那种，力控臂更不用提，通用的力控臂能到亚毫米级。
左林右狸频道：厘米级和毫米级的差别，在演示视频里几乎看不出来，在真实场景里却是能不能用的分界线。厘米级误差意味着机器人伸手抓一个纸杯，可能直接把它推倒；要去按洗碗机上那颗两厘米宽的按钮，厘米级基本等于瞎按。毫米级才够得上能用。那么，亚毫米会是源策下一个目标吗？我们有点好奇，因为人直接去操作，应该也精确不到亚毫米。
李弘扬：你提了一个很好的见解。亚毫米应该不是我们，因为人形机器人现在硬件的上限，做到这儿已经非常厉害了。
机械臂很稳定的那种，它的任务使命就是做精细的工业级操作，穿针引线。我们在人形机器人上实现了S0的实质性突破之后，下一步应该转向全身协调。
所谓全身协调，就是找到一些非常有必要的场景，比如边上楼梯边捡瓶子。大家觉得这有什么难的？我举个例子，演唱会会后的清洁。我最近跟徐汇区的运动馆、体育局聊了很久，上海体育场不是坐落在徐汇吗，我们本身也在徐汇。每场演唱会之后，他们需要200多个保洁员，把各种各样的垃圾、饮料罐、水瓶，包括塞在很窄的缝里的，边上楼梯边捡起来。
当然大家会说人形机器人不成熟，3个小时就得换一次电，人可以工作五六个小时。你现在要讲人形商业化，咱聊三天三夜也聊不出来。但这样的场景一定是有的。
我们在S0达到末端定位精度跟现在主流机械臂差不多的性能之后，同时沿着Scaling这条路提升泛化能力，下一步在源策，甚至我可以很自信地讲，就是人形机器人这个领域，无论是OpenAI还是Figure，下一步要做的，肯定也是发挥全身协调，做轮式底盘干不了的那些事。
左林右狸频道：你提到保洁员弯腰，让我们想到一件事。很久以前我们在宝马沈阳工厂，他们宣传用机器人代替部分人工岗位，说要减少人员腰部的转动，这是对人的一种保护。
李弘扬：一种保护，而且现在硬件发展得也很好了。以前人形机器人腰部的电机扭矩设计、硬件配置有问题，你要下蹲，它会发很大的力，短时间内产生非常大的力矩，温度可能在几秒之内升到120度，然后就瘫痪了。所以很多下蹲、弯腰的动作，之前硬件不支持。现在这些新的机器人本体公司做得非常好，其实不叫替代劳动力，是释放更多劳动力，让他们去做更有价值、更有意思的事情。
左林右狸频道：我们印象里，源策是第一个提WBI这个概念的公司。因为Gemini Robotics 2好像是今年7月才提？
李弘扬：他们可能是7月30日，我印象还挺深刻。那次我在参加一个活动，很多人给我发，包括北京的一些朋友，说李老师你看，你的WBI，人家Google也在发。我说这是什么意思？我点开网页才知道，标题是introducing general robotics 2 with whole body intelligence。
我们其实五六月份就在一些相关场合提了。当然我们不是说争这个概念谁第一个提出，我觉得没必要，我已经过了抢概念的时间。
李弘扬在演讲中，拍摄于2026年10月
07 100万小时、1000万小时，单纯拼时长，对模型增益不大
左林右狸频道：全身数据怎么采、采到什么精度，行业还没统一。源策的答案是什么？
李弘扬：我们对数据的理解，不在于50万小时、100万小时。当然我可能有自己的立场。我的立场是，我不可能靠6个月攒出1000万小时，而且我也感觉，说100万、1000万小时的，都存在很大挑战，因为这里需要投入相当大的算力；最近有些工作也侧面证明，这种预训练的收益，只有50%-60%的成功率。如何调动数据分布、比例更重要。
左林右狸频道：你是说他们采不到这个量？
李弘扬：真正能用到模型训练里面的，肯定没有那么多。
所以从成立第一天起，我们就很清楚，创业公司无论融到多少钱，资源永远都不够。我不可能因为融得多了，就采100万小时。我跟天羽有非常多关于这方面的讨论，我们尽量做到采10万小时，最后用到模型训练里的，尽量做到9万小时、9.5万小时。
这背后是任务设计、任务分布，还有对数采员的管控。我们的数采员如果去家里面采，全是人类传感器数据，第一人称身体数据，两周我们就要换一批。
左林右狸频道：两周？为什么这么短？
李弘扬：两个原因。一是他家里那些操作场景，捡东西之类的，基本两周就穷尽了。二是每周上传的数据其实是十几亿的量级，两周左右，电信运营商就基本默认他可能在搭建自己的私有云，然后把他封号。
左林右狸频道：源策不卖数据。你跟戴若犁（诺亦腾创始人）、谢晨（光轮智能创始人）都交流过，这些数据公司在未来WBI的生态里会是什么位置？
李弘扬：非常重要的位置。人家现在都在闷声发展自己的业务，以后的业务也会越来越多样、越来越丰富。在WBI里面，他们做了很多非常重要的贡献。比如戴博士那边，尤其是S0的动捕数据，这些很重要，我跟他学到了很多。
左林右狸频道：现在加入WBI的玩家越来越多了，比如深度机智，构建了数十万小时人类第一视角的数据集叫DeepAct。如果有人说，用第一人称视角数据加大规模预训练，也可以达到全身智能，你在什么样的证据面前会认这句话？
李弘扬：我会看他真正的情境学习能力。比如现在过来一个模型，我甭管他是什么学习范式，拿过来之后，换个物体、方位等，他能不能够到这个东西？现在人形机器人大部分都做不到。即使现在的特斯拉机器人，Figure 机器人，他们能不能做？大部分都做不到。
更多的是，我通过观察人类学习，给他示教、演示一下，他能不能达到这些成功率。如果能实现，我觉得这个人为中心的数据是真正有效的。
但我要再聊一点具身数据的长远问题。人为中心的数据，本质上你还是带着一个数采设备。你无论在全国部署500个数采员、5000个数采员，还是全球部署4万个数采员（有公司这么吹），这个规模还是很小。对比大语言模型输入的token数，其实还是很小。
如果你真想把机器人的数据扩展到GPT那么大，你应该在消费级里做。假如就卖AI眼镜，AI眼镜本身在全世界各地卖，感兴趣的用户自动愿意上传，这样的ego数据是最合适的。就跟每年买iPhone，大家都自愿掏钱购买。然后采这些数据，我觉得那个才会真正scale-up。跟自动驾驶一样，大家都愿意买特斯拉、买华为的车，然后愿意上传数据，这个才真正转得起来。
左林右狸频道：采集、训练、反馈这个闭环要转起来，第一部分数据得达到什么阈值？
李弘扬：肯定得10万小时起。这10万小时可能是打穿某一个场景，比如家用机器人里的厨房、卧室、客厅，能实现什么。我说的打穿是性能做到一个9。
你说用这10万小时、用这些基座模型直接上工厂、上商超，我觉得远远不现实。所以很多人觉得我每次提10万小时全人数据，不够sexy，人家都百万小时、千万小时了。我觉得大家对不同的尺度、不同的颗粒度、对任务的理解，可能不在一个尺子上。
08 大模型会吃掉具身基模？不可能！
左林右狸频道：银河通用的王鹤（北京大学助理教授、银河通用创始人）说，今年是具身的GPT-2阶段，GPT时刻会在2028年到来。你认同这个判断吗？
李弘扬：王鹤老师是我非常尊敬的一位学者。兴兴（王兴兴，宇树科技创始人）也说，GPT-3.5可以定义成：你在任何一个场景里，任务成功率至少到80%。
我也不知道他们这个80%和2028年是怎么定义出来的，可能8比较好听。但至少这个3.5时刻，按源策的理解，你要打穿某一个场景。就我们现在这个演播室，你能把叠被子、物品整理完全搞定，这就是我定义的3.5时刻，你有情景理解的能力。
左林右狸频道：今天下午你就要和王兴兴同台【注：采访当天，宇树生态大会】。他有一个判断是，大模型会吞噬具身的小基模。源策怎么想？
李弘扬：这代表相当一部分人，可能不是完全做AI的人的看法。我不是说兴兴不专业，因为我们是做模型的，他们可能是做硬件的，就跟我对硬件其实也有一套看法一样。
短期内是绝对影响不到S0的。S0需要高频输出，基本200赫兹以上，时延基本得5毫秒以内，或者10毫秒以内。大模型短期内不是差一个数量级、两个数量级，是差了10万倍。一方面我知道投资人都喜欢听想象空间、发展潜力，但差了10万倍的推理速度，短期内大模型很难解决。
你想，大模型如果真的下沉来做效率，它其实又跟现在做具身模型在同一个赛道卷了。它有没有时间、精力、技术储备来做？所以短期内对S0冲击不大，稍微有些冲击的其实是S1。但这也是那个问题：大模型公司到底愿不愿意下沉做具身？无论是解决推理时间的问题，还是token消耗的问题。
左林右狸频道：你们跟大模型公司聊过？
李弘扬：不瞒你们说，跟Kimi、DeepSeek，无论是投融资的同事还是技术的同事，交流过很多。我看下来，其实都是他们想了解，机器人里面有哪些瓶颈、需要哪些数据，加到他们那个预训练大池子里。
左林右狸频道：整机厂也在做自己的模型，独立基座公司最后会不会被整机厂收编？独立在哪里？
李弘扬：你问题问得非常尖锐，你是不是做投资的？都是问一些投资人的问题。
本体厂商也会逐渐做S0、做S1。我现在的判断是，具身这个赛道足够大。因为它是物理智能，背后反映的是你要解决千家万户，不像自动驾驶只是替代司机，你其实是释放劳动力，餐厅后厨、酒店全都替代。未来每个人都有一个人形机器人，就像有一部手机一样。
所以这个赛道足够大。难道源策永远只做模型吗？这肯定不可能，我要这么跟你说，肯定是骗人的。这句话反过来，做硬件很好的本体公司也在做模型，那做模型的公司为什么不能做本体？
我是非常乐观的一个人。我特别喜欢我提出一个方向，大家都在弄，我给大家提供一个平台，我自己也去迭代发展，把技术不断往前拱。所以我非常乐意看到智元、宇树在做各种各样的模型。
09 98年CEO、48%股权，90%时间在源策
左林右狸频道：源策的CEO是1998年出生、没有任何全职工作经验的李天羽。李天羽告诉我们，他来当CEO是在一次午饭之后决定的。在你找他吃这顿午饭之前，你已经想好了吗？
李弘扬：我已经想好了。我一直在思考怎么把他忽悠过来。
成立源策之前，他一直在华为全时实习，干了两年，做ADS量产相关的工作。华为那边也一直在挽留。他在犹豫：以后做自动驾驶，面对华为每年40亿的研发投入；还是做具身智能，跟导师一块出来干。
左林右狸频道：他拿到的华为天才少年package，大概是什么金额的offer？
李弘扬：天才少年有几档，150、200、250再往上。他肯定是我说的后两档之上的范围。
左林右狸频道：你有过顾虑吧，98年，很年轻。为什么李弘扬不来当CEO？
李弘扬：其实老实讲，我这段最好不要播。
一个是激励年轻人。我问过所有投资人，98年、没有大厂工作经验的能不能当CEO，所有人一致回答都是没有问题。就好像投资人突然间一夜之间全喜欢00后创业。
我自己没有下场做CEO，一是CRO这个名字很炫酷，二是我本身就在负责公司所有事务，我跟天羽有明确分工。
也可能跟他是北京人有关系，有一种“痞子”的感觉（笑），我们路演的时候，他会分析投资人的反应，还会观察对方的微表情：这个人肯定会投我们，因为什么什么；这个人肯定会pass我们。我觉得这是当CEO非常重要的一个特质。我看不了那么细，而且我也有一些已有的观念在里面，比如技术就应该怎么样。我非常希望有一个跟我互补的人。
这个互补就是，我可能有一种很成熟的世界观或者理念，但天羽同志，我觉得我们现在配合得非常好。公司里我管模型更多一些，包括pretraining技术路线；他非常重视基建，冰山下面的那些东西，比如数据利用率。假如我们有限的资源就是1000张卡，怎么能用出2000张卡的感觉？
左林右狸频道：大家为什么现在这么喜欢年轻人？你自己会有年龄焦虑吗？
李弘扬：我会有。我是91年的，36岁，按照传统大龄互联网的逻辑，已经开始被淘汰了。现在大家都喜欢00后。
我觉得背后反映的是，在AI这个时代，尤其是硬科技创业，你有GPT当个人助理，传统企业管理模式你都能从GPT学到。投资人或者说整个市场，更愿意看到hands-on、在一线做技术的同学，没有中间的管理成本、沟通成本，直接把资源给到这些小年轻，看能不能闯出一番事业。
当然投资人可能有背后一套真实的逻辑：估值低，他们好操控。这也可能是原因之一。硅谷也是，一帮小天才在创业，本质上颠覆了传统创业模式。现在有很多孵化器帮你做企业运行。但把话说清楚，我没有说老登们不行，老登们也是非常重要的一股力量。
左林右狸频道：源策另一根主心骨陈立是96年的，也相当年轻。团队今年春节期间正式聚齐，你是怎么说服他们两个的？
李弘扬：1月份我找天羽，2月份我找陈立，3月份我们就开始水下做一些事情，4月份正式出来成立，见投资人。
最主要的原因是，我们有一位股东看得非常透彻，说弘扬，你这种模式，就是老师带着俩子弟兵。好处是你们可以快速配合、快速磨合。我可能跟他俩吃一顿饭、两顿饭，就把这个事定了：你来当合伙人，你来当联创。我不需要像对其他人那样三顾茅庐，去五六次。
左林右狸频道：不是应该作为老师，把他俩叫到办公室吗？
李弘扬：这就是刚才说的，汤老师、晓刚对我的影响。创业这件事，包括我现在带PhD，都是非常平等的关系。平等的意思是，我提议一些方向，你认可你就做，你不认可就换别的，我们一块讨论研究也行。平时你干你的，我干我的，互相别打扰，我也不需要打卡。
更重要的是你要来推动我。尤其我现在事比较多，你要经常推动你的老板，赶紧弄点什么，而不是命令式地说你只能干这个、只能干那个。在我内心深处的价值观里，这种平等共事、用道理来说服、而不是用排名来压，更能发挥每一个员工的自主性。
左林右狸频道：从老师和学生，到团队里的平等成员，这个转变难吗？你刚说对学生是neversayno，但变成合伙人，很多时候你还是要表达不同意见。你们到现在有过分歧吗？
李弘扬：小分歧无非是发布是9月30日还是1月30日，数据是50%外采还是50%自研，比例怎么调。大方向上没有很大的分歧，这一点我们很幸运。
但怎么创造一种文化，让港大李弘扬团队之外的同学也能快速融入，这是非常重要的事。不是说只有读了港大PhD，你才能进源策，绝对不是这样。接下来我们会公开很多团队负责人，都是这几个月沉淀下来的、来自不同背景、不同大厂的同学。我们正在从这个港大孵化出来的团队，变成一个多元化、文化兼容并包的组织。
左林右狸频道：我们接触了很多投资人，他们对导师带学生创业有一些担心。在股权谈判的这张桌上，师生关系会不会反而成为一种阻碍？
李弘扬：其实会，这个比较tricky。但每家公司都在工商系统里，大家都可以随便查，这也不是什么公开的秘密。
作为创始人，肯定有这个排序。你作为最前面的创始人，肯定要拿绝对的大头。我不太相信那种平均分的模式。假如5个创始人，每个人都是10%，可能大家理念不太一样，没准有些这样的模式也能跑起来。但还是要有一个绝对的大头。
当出现重大分歧的时候，这个公司是要只做模型，还是要做全栈？什么时候做全栈？是模型里我们就要做预训练，还是做别的，比如研究网络结构，或者全用RL后训练？遇到重大技术判断的时候，你肯定只有一个人拍板，这才是效率最高、跑得最快的模式。
倒不是说因为我是老师、他们是学生，所以我就应该拿99%，他们拿1%，我觉得不会这样。我们公司内部也在设计一些其他机制，包括怎么激励以后给公司做贡献很大的人。我们现在是Neolab的形式，以后肯定会引入非常有量产经验、非常懂商业化的人。我们的高管池留了1/4，留得非常大。这都是早期我们和股东一起搭公司架构的时候定下来的。
我觉得源策是一家非常干净、非常为未来四五年考虑的公司。
左林右狸频道：公开工商信息显示，你持股48%，李天羽16%，陈立6%，其余是员工持股平台。确实不是99比1。
李弘扬：对。我们几位联创比较互补，我其实是一个心比较宽的人，不像天羽每件事想得那么细，这可能某些方面也是缺点。我是那种永远坚信做大事者不拘小节、星辰大海的人，所以经常会一脚踩空，做的啥也不是，一头碰得一鼻子灰。
我现在讲的都是我成名的工作。过去其实有50个项目，可能就成了仨，其他都是中庸的，还有一部分都失败了。
左林右狸频道：50个项目有3个被大家记住，这已经是非常高的命中率了。
李弘扬：没有。我觉得过去几年还是要慢下来，无论是发表成果，还是做的一些事情。
我过去创业这几个月，给我最大的感受之一就是，你要非常聚焦，你要学会做减法。我虽然嘴上这么说，你觉得日历很满、事情很多，是一件好事吗？我觉得完全不是。
左林右狸频道：港大助理教授、助理院长，上海创智学院全时导师，还有源策的CRO。你的7×24小时怎么分配给这些身份？有没有什么时候觉得，这个身份和那个身份打架了？
李弘扬：确实会有一些。投资人肯定不愿意听这话，他们巴不得我200%的时间都在源策，从他们的角度出发也合理。
我挂了这么多title，现在其实90%的时间都在源策，偶尔回香港完成一些职责。
但以后要非常专注。其实不是以后，就在不远的将来，我们也要面临一个非常严肃的问题：大学老师，无论是助理教授、副教授，段位不一样，看问题的角度不一样。你以后到底要100%出来，还是这么挂着？我一定得严肃面对这个问题。短期内还是聚焦在创业本身，也感谢学校、创智学院对我们的支持。
李天羽博士在源策上海新office落成仪式上，拍摄于2026年7月
10 马毅和王晓刚叫我千万别踩的坑
左林右狸频道：马毅做了忆生科技，王晓刚做了大晓机器人，你们港校的老师私下会有一个群聊，交流创业心得吗？
李弘扬：会交流。现在香港的创业文化也非常浓厚。
左林右狸频道：马毅和王晓刚叫你千万别踩的坑是什么？
李弘扬：马毅老师的一些观点是，你要平衡好教学和研究。他毕竟是香港大学的系主任、院长，尤其我们还是同事，在同一个单位，他肯定要我平衡好学校和创业。
王老师那边，我们更多是以一种创业者、企业家的身份交流。我猜他现在主要的精力也都在大晓，我们会聊一些怎么商业化等等这些看法。
左林右狸频道：你心目当中，教授创业最成功的范本是谁？给我们一个具体的人。
李弘扬：杨立昆（Yann LeCun，图灵奖得主、前Meta首席AI科学家）和李飞飞成不成功倒另说，他们的学术造诣、国外这种投资文化都非常好。
如果讲华人圈，我能立马想到的，最成功的就是汤晓鸥老师。其实汤老师在创办商汤之前，做过一家公司，有些波折，他鲜有跟人讲这件事。包括唐杰老师（清华大学教授、智谱AI创始人之一），大家看到智谱，其实他之前还做过AMiner这家公司。
所以我一直感觉，冥冥之中我现在创业这个事，不可能一竿子就成，如果能成，真的是走大运了。从他俩身上，我觉得还是要平衡好怎么看待技术商业化的一些权衡。
左林右狸频道：唐杰和汤晓鸥身上，你最羡慕他们能做到、但你现在做不到的一个特质是什么？
李弘扬：他俩成功……我是助理教授，是这帮小年轻的，30岁到40岁之间；他们是50岁左右的区间，已经是大佬了。他们自然有很多资源、很多人脉，包括跟学校怎么处理好平衡关系，能不能同时两边都兼着。
这么讲，我刚才讲得不是很准，跟我都不是一个量级。我得换一个：30岁到40岁，你认为最成功的。
左林右狸频道：请重新作答。
李弘扬：我其实有非常多成功的例子。比如杨植麟（月之暗面创始人），如果他能看到这个节目，他其实有一两个月教职的时间，但毅然决然选择了去创业。我是事后几年才知道他做过教职人员。
包括现在北京的一些朋友，也非常成功，公司百亿估值、200亿估值了。我经常跟他交流怎么能做到，我大概能猜出来触动的点是什么。
我现在特别好奇的是，我的同行之间怎么去平衡两边，学术和教职，什么时候应该放弃，什么时候应该保留，怎么去给公司打气，融资的节奏，什么时候能触发那个点。
所以怎么讲成功？这话又得外延了。难道创业就一定成功吗？我不觉得自己很成功，我真的没有任何凡尔赛。难道完全在大学里岁月静好当一个老师，港大可以干到70岁，你从30岁干到70岁，这难道不算一个成功吗？或者工作生活兼顾得很好，有一个幸福的家庭，这难道不算成功吗？
左林右狸频道：在我们的角度里，如果你一直只做教授，这种成功是没有风险的。
李弘扬：如果你选择出来了，风险很大。
左林右狸频道：有失败的风险。而且很可能更多的人，都认为自己有资格来评价你做得对不对。
李弘扬：你会面临很大的压力。因为大家都会觉得你创业千万富翁了、财务自由了、没人管了、公司就是老大、全是你的了，其实根本都不是。一上市就买下好几栋房了，其实根本不是。
这取决于大家性格。没有风险的成功，你也可以潜心地做学问，和学生培养感情，桃李满天下。你如果干企业，真的没有很多时间照顾家庭。任何一个成功的企业家，99%的时间都在事业上，剩下1%是家人、朋友、爱人、孩子。
左林右狸频道：以我们对你的了解，你如果不做这样的偏重，你是会后悔的。最后一个问题。你拿过CVPR，也得到过很多在同侪看来非常顶尖的荣誉。是不是因为有这些荣誉加身，你才敢让源策做一个不靠剪辑、直接直播的全人智能基模？如果没有拿到过去这些学术成果，你还有底气去挑战这件事吗？
李弘扬：其实会。如果没有这些成果，大家会觉得李弘扬过去很多光环都在自动驾驶。
我觉得最后褪去所有光环之后，你能否坚定地相信这个技术本身就是你要坚持的，而且你在非常一线懂这些技术细节，跟一帮即使没有那么多量产经验、没有那么多行业经验的人，大家就是排除掉很多噪音。尤其是在具身这个时代，排除噪音是一个很重要的能力，你能坚定地干下去。
无论以后大家怎么看源策，或者李弘扬过去取得了什么成就，我们创业，我都会把现在做WBI这件事当成一张白纸，我们没有那么多光环。我每次出去跟大家分享也会认真准备，每次技术成果发布，大家都可以逐帧查看；镜头怎么拍、技术怎么呈现、哪些表达能体现差异化，都会亲自参与。
我觉得这才是创业者永远要有的东西：你要永远保持在一线。这个一线可以是技术，可以是产品，可以是资源，可以是任何的东西。我觉得这个是源策最大的生命力。
对话到一半，李弘扬把手机屏幕翻过来向我们展示，日程表密密麻麻。他说，其他创业带头人的行程只会更满。说完又聊回股权结构，聊着聊着，话题已经跳到演唱会散场后的保洁员。他说话就是这样，快，跳，但有一套自己缜密的逻辑。
大连少年李弘扬，高考分数在辽宁省名列前茅，本科大连理工所有专业随便挑。他挑了分数最高的电子信息工程，理由朴素得有些幽默：当时还不知道这六个字是什么意思，只是因为感觉最难考上。
本科毕设跟着卢湖川，被领进顶会大门，从小镇做题家一路走到MMLab；博士阶段遇到王晓刚，2016年那个除夕夜，导师在Overleaf上陪着他，从晚上8点改稿到早上6点。这件事他记了很多年，后来自己带学生，每个人的第一篇论文都要亲自盯着看。那一晚，他对理想的师生关系有了更具体的理解：并肩作战。
再往后是商汤。2019年到2021年做自动驾驶量产，晚上11点跟着车企调ADAS，看着自己写出来的模型，落进几千行if else里。他在那里第一次见识到市场的残酷，也在那里遇到了改变他路线的Open Pilot：一套1000美金的设备，只有特斯拉的十分之一贵，却让他第一次看到，感知和决策可以放进同一个网络。他向公司申请300张卡做预研，被拒了。恰好在筹备上海人工智能实验室的汤晓鸥那里，有卡。UniAD就是在那里长出来的，2022年12月挂上arXiv，2023年6月拿下CVPR最佳论文，半年后，特斯拉宣布转向端到端。
2023年12月，汤晓鸥去世。在香港的追悼会上，他遇到了马毅，第一次认真考虑走教职这条路，去了港大。再后来，一位约他创业、聊完却“玩消失”、转头去了智元机器人的老朋友姚卯青，把他拽进了具身智能的大门：AgiBot World、LatentVLA，一路做到IROS最佳论文入围。2026年1月，他把在华为全时实习了两年的学生李天羽"忽悠"出来当CEO，2月拉来陈立，3月水下开工，4月源策未来正式成立，6月拿下数亿元种子轮。
不把现在做WBI当成光环的延续，而是一张白纸。褪去CVPR、RSS、BEVFormer这些标签之后，他给自己的定位还是那句：0到1不够资格，1到10很擅长，清醒务实。
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