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      華為“養”出半個具身智能創業圈

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      田晏林 發自 凹非寺
      量子位 | 公眾號 QbitAI

      中國具身智能賽道,最近出現了一個越來越清晰的現象。

      最能拿錢的那批創業者,很多都來自同一個地方。

      前些日子,中國具身智能領域最大單輪融資紀錄4.55億美元,被前華為車BU高管陳亦倫創辦的它石智航創下。

      今年3月,華為云具身智能1號員工周順波離職創業,新公司歐拉萬象成立僅1個月,就拿到高瓴創投、五源資本數千萬元種子輪融資,成為賽道里起勢最快的新玩家之一。

      而最早出圈,現在依然是具身頂流的明星公司智元機器人,背后是華為老將鄧泰華和「天才少年」彭志輝。



      據量子位不完全統計,截至目前,具身賽道里,有明確華為背景的創業公司10家左右。

      現在,這波創業潮還在繼續

      除了周順波,3月份,僅一個月內,華為兩位核心技術人才趙立晨、Yeo Hui Shyong相繼離職,轉頭進入具身智能。

      一位關注華為組織近20年的獵頭告訴量子位:

      相比此前幾次科技浪潮,華為背景的創業者,在這波具身浪潮中數量明顯增多。

      其實,具身賽道也闖入過不少阿里、字節、騰訊等大廠出走的員工,就連理想、地平線也不斷傳出高管創業的消息。

      這件事真正值得討論的,并不是「又有多少華為人出來創業了」。

      而是為什么偏偏在具身智能時代,華為第一次出現了如此密集、如此成體系的創業外溢。


      △AI生成

      答案不僅是因為具身賽道足夠寬、資本足夠熱。

      那扇門里,藏著無奈,還有野心。

      華為系,具身賽道自成一派

      智源研究院今年年初統計,國內做人形機器人、具身機器人的創業公司,已經超過230家。

      華為系占據了一席不容忽視的陣地。

      有投資人士告訴量子位,現在一級市場對人形機器人、具身大模型+硬件的風口偏好極強,大廠出來的人依然受青睞。

      我們按估值高低排序后發現,如果只看融資效率,這個現象會更加明顯:



      目前,華為系具身創業公司中,已經跑出了2家百億估值獨角獸:

      一個是智元機器人;另一個是它石智航

      上個月,它石智航完成4.55億美元融資,創下中國具身智能領域單輪融資紀錄。

      這家公司成立時間并不長,卻已經聚集了極強的華為烙印

      創始人陳亦倫曾任華為車BU首席科學家,聯合創始人丁文超是華為天才少年,董事長李震宇、聯合創始人陳同慶、首席戰略官Vincent也都曾在華為任職。

      他們做的事情也很典型,不只做機器人本體,還開創了Human-Centric具身數據引擎及空間感知與推理決策一體化具身大模型。

      這條路線,本質上延續的是華為過去在自動駕駛上的技術慣性。


      △AI生成

      感知、預測、決策、執行,原本就是車BU最擅長的東西。只不過今天,車輪變成了雙腿。

      另一邊,智元機器人則更像華為敢想敢干文化的極致延伸。

      目前,沒有任何一家具身公司像智元這樣大開大合,不僅做本體、做大腦、做操作系統、做執行器,還投資了一批上下游公司。

      它不是單點突破,而是試圖復刻華為最熟悉的打法——全棧

      把這些創業公司放在一起看,會發現一個非常有意思的現象。

      華為系已覆蓋具身全產業鏈,從整機品牌、具身大腦到Agentic OS,再到靈巧手與人機交互,幾乎拼出一家完整機器人公司。

      甚至連創業者來源的部門,都高度集中在:車BU、諾亞方舟實驗室、昇騰、華為云。

      這里,原本就是華為AI能力最密集的地方。

      為什么是「從未有過」的創業時代?

      如果只把這波華為「創業潮」理解成機器人風口,那么我們只看到了事情的一面。

      華為一直有人創業。華友會2008年就成立了。

      但過去,無論是互聯網、移動互聯網,還是AI 1.0時代,華為都沒有出現過今天這種密集成規模成派系的創業外溢。

      為什么具身智能時代反而繁花似錦?



      這其中有華為內部的影響,也有外部變化的刺激。

      先看外部變化。

      這兩年,各地機器人產業扶持政策密集出臺。中國供應鏈成熟,讓硬件創業門檻大幅下降。

      資本也在瘋狂尋找下一個AI終端入口。

      很多投資機構已經形成共識:具身智能,是AI之后最大的硬科技敘事之一。

      中國初創公司有超越海外公司的可能性。

      賦獵咨詢創始人沈嘉關注科技圈十多年,他告訴量子位,創業能否順利,核心看三件事:

      技術產業化、商業效率和組織運營。

      在他接觸的互聯網大廠里,華為最擅長政企或大型KA項目,擁有非常成熟的銷售方法論。

      他們十分擅長把方案轉化為產品,將一項尚未完全成熟的技術,打磨成可以大規模復現、推廣的技術

      早年華為做路由器時,工程師直接進駐客戶機房,在實際場景中打磨產品、完善技術。

      也因此,即便最初的產品并不成熟,但華為在初期銷售與技術的相互打磨、協同合作上積累了豐富經驗。

      另外,沈嘉認為,華為的組織體系及HR方法論的升級,領先于中國多數科技公司。

      字節跳動有自己的一套邏輯,阿里也有整套HR體系,2B服務基于集團的消費互聯網體系,也做出了相對適應的調整。

      華為和阿里在組織體系上同出一脈,都是業務轉HRBP的「政委體系」,但華為在執行上更徹底。

      華為一直堅持讓業務人員轉做HR,確保HR體系緊密貼合業務需求。

      技術產業化上,華為也很擅長進行二次延伸。

      比如:車BU的自動駕駛≈輪式機器人,可以直接平移到人形或四足。


      △AI生成

      諾亞方舟實驗室積累的大模型、決策、強化學習,恰好構成機器人的「大腦」。

      昇騰與華為云的AI計算+物理智能,則提供算力、數據與工程化全棧。

      這三點能力,都是資本看重的。

      當然,還有一個背景是,中國與海外存在項目價差,資本愿意「下注」。而比起普通初創團隊,華為系在一些VC眼中,更有確定性。

      今天的具身智能,還遠遠沒進入穩定階段,很多技術路線都沒被驗證。

      企業之間真正拼的,還得是工程推進跨團隊協作,以及能否快速完成商業閉環的能力。

      成長、野心與無奈

      說完外因,我們再向華為內部看一看。

      還有3件事,也決定了今天這波華為「創業潮」為什么會集中爆發。

      2019年,華為啟動「天才少年」計劃。

      彼時外界更多把它看成一種人才宣言。任正非親自站臺,高薪招募全球頂尖年輕技術人才。

      經過2-3年項目歷練,2022-2023年,這批技術底子硬的年輕人成熟了。

      于是,一個微妙節點出現了。



      我們發現,這些「天才少年」中,2020屆創業濃度最高:

      彭志輝、丁文超、黃青虬、李銀川、李元慶。(下圖從左到右)



      進入華為后分屬不同部門:彭志輝去了昇騰計算,黃青虬、丁文超加入華為車BU。

      李銀川進入諾亞方舟實驗室,李元慶則先后經歷海思、盤古大模型、華為云具身智能。

      五位天才少年,起步時各尋其道,最終都踏入同一條具身河流

      很多「天才少年」在創業前,不再只是寫論文、做Demo的研究員了。

      他們通常已經完整參與過自動駕駛量產、具身模型研發、云平臺工程化、芯片適配與大規模組織協作。

      更重要的是,他們開始互相看見彼此


      △AI生成

      除了智元、它石含「華」量高,諾因智能創始人李銀川和公司合伙人/算法主管周凱文,也是華為諾亞方舟實驗室的前同事。

      「天才少年」不只是技術和眼界成熟了,心態也隨著行業走勢慢慢變化。

      有科技圈朋友告訴量子位,大模型浪潮之后,整個AI行業薪資體系發生劇烈變化。

      華為并沒有第一時間完成調整。某種程度上,它反而成了人才價格洼地。


      △BOSS直聘截圖

      因為自動駕駛本身又和機器人業務高度貼近,我們在招聘平臺上,同時關注了三個「仿真工程師」崗位:

      華為月薪開到3~5萬元,具身智能初創A的薪資區間在3.5萬~6萬元/月,具身初創公司B按16薪結算,最高月薪同樣可達5萬元。

      不難看出,一些初創公司的現金開價并不輸華為部分區間甚至更高,很多還會配套授予期權激勵;



      而華為的核心福利是更成熟的薪資體系+激勵分紅

      任老曾公開表態「不壟斷人才,鼓勵出去創業」。

      據說華為系具身創業者還沒有被競業限制困住手腳的。

      看著身邊不斷有人創業成功,融資案例一個接一個。這種示范效應,比任何動員都有效。

      昔日大學同窗、前同事創業沖擊百億估值時,自己午夜夢回,說不心動,很難。

      當然,「心動」不只在于錢,還有對技術、資源絕對把控的渴望。

      不過,沈嘉認為,華為作為全球僅有的全棧科技公司,在緊急并重要的投入方向會更多。

      半導體,是華為的重中之重。而且華為各項業務的研發占比非常高,不可能厚此薄彼。

      量子位也注意到,華為與具身初創公司的薪資高低并沒有絕對定論,具體還要看崗位、職級和項目稀缺度。



      雖然華為向具身產業「輸送」了不少才華橫溢的人才,但從沈嘉收到的反饋看,還有更大比例的研究員,依然在華為推動核心業務

      出走的人,只是很小比例的勇敢者。

      確實,華為的家業太大了。

      任老在書中寫過:公司越做越大,本質上就是在抵抗熵增

      華為對抗熵增的方法,是建立開放系統和耗散結構:

      即主動把內部積累的能量(人才、技術、資本)釋放出去,避免組織走向僵化、封閉和無序。

      從這個角度看,員工離職創業,何嘗不是華為對抗熵增的一種「體外耗散」方式呢?



      現在,那些懷揣機器人夢想創業的員工,要獨自面對熵增世界了。

      或許華為的工作模式和方法論,能讓他們更從容地應對具身這條充滿變數的淘金路。

      我們普通人每天也在用自己的能量對抗熵增。

      這里不妨借任老的這句話,給大家撐一撐底氣:

      熵增的過程十分痛苦,十分痛苦呀!但結果都是光明的。

      One more thing

      和「天才少年」相比,2025年底離職創業的劉武龍是華為老將,任職約10年。

      出身清華電子系的他,曾擔任華為大模型工程團隊負責人、強化學習首席科學家,職位達到21級,屬于華為技術專家高級序列。

      作為華為最年輕的AI實驗室主任和研究所所長,他主導孵化過華為智能駕駛業務

      沒想到吧,一個大模型負責人也做過智駕。

      有接近華為的業內人士告訴量子位,這是華為一貫的風格,也是最強能力——調資源,調兵力



      華為做AI大模型本質上還是要賣華為的卡,賣華為的一體機,模型幾乎等于白送,卡才是華為的核心硬件生意。

      但卡的生態條件尚不成熟,當時做大模型無法立刻賺錢。

      像劉武龍這樣能打的老將,自然就被拉去華為更容易拿下勝利的戰場——車。

      成績也是很明顯的,華為首個不依賴高精地圖的量產版本ADS 2.0就是他負責的。

      2025年12月,劉武龍創立貝塔無限,主攻萬億消費級具身智能市場,3個月融資近億元。

      目前華為出來的具身創業者,大多選了類似方向。

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