动易科技任晓雨：具身智能正从「表演」走向「交互」
动易科技创始人任晓雨接受访谈，回顾神经网络控制多关节机器人的技术拐点，拆解本体、模型与场景如何形成闭环，并预判 2027…
进入 2026 年，具身智能依然是资本与公众关注度最高的赛道之一。据 CrunchBase 数据，截至 2026 年 5 月中旬，中国机器人公司年内已完成 176 笔融资，融资总额约 56 亿美元，已超过 2025 年全年。然而，当几乎所有公司都在谈论数据与模型、围绕技术路线展开争论时，一个更基础的问题被反复提出：哪些分歧只是产业演进过程中的阶段性噪声，哪些才是决定机器人能否走向长期生产力的关键变量？
36 氪近日与动易科技创始人任晓雨进行了一次深度对话。任晓雨长期从事复杂多关节机器人研究，他倾向于用一个更底层的判断来回答这个问题——AI 的价值不只是让既有机器人变得更聪明，而是让人类重新想象机器人可以拥有怎样的身体。他把这种可能性称为「硬件自由」。
技术拐点：神经网络成功驱动多关节机器人
任晓雨认为，过去两年具身智能获得了极大的社会关注度，但从技术突破层面看，真正的拐点在 2022 年就已经发生：神经网络开始能够成功控制多关节机器人。一旦这件事得到验证，「大家讨论的所有关于机器人的问题，解决好只是时间问题」。
他对这一判断的解释是：大脑与小脑本质上都是用神经网络驱动机器人，最关键的问题是如何把更多的神经网络「塞」进硬件本体。例如，跑步可能只需要一个 5 兆参数的网络，而要做分拣、炒菜，则需要往硬件里塞入更多的神经元。谁能在有限硬件中承载更大规模的模型，谁未来可能就更强。这也是 Boston Dynamics、Tesla、Figure AI、1X 与 Agility Robotics 等头部企业近年来的策略——把模型规模在本体上做大，同时推进面向场景的自主化。
相较之下，传统控制方法面临自由度上的根本瓶颈：随着机器人自由度提升，系统控制难度呈指数级上升。使用强化学习后，神经网络的鲁棒性得以充分发挥——硬件越复杂，AI 价值越显著。任晓雨由此判断，未来可能出现比人形机器人更复杂的形态，拥有上百甚至上千个关节。
运动控制成熟：从后空翻到人机对打
2023 至 2024 年间，软硬件相互迭代，适配度提升，部分 Sim-to-Real 差距被解决。进入 2025 年，七八十公斤重的电驱人形机器人已能完成后空翻，任晓雨认为「运动控制 Sim-to-Real 的问题已经被解决掉了」。
动易科技的两个里程碑恰好对应这一判断：
- 全尺寸重型电驱人形机器人完成后空翻，证明团队具备复杂本体与运动控制的系统能力；
- 双足人形机器人自主地与人完成羽毛球对打，标志能力从运动控制推进到实时决策与人机交互；
- PHYBOT C2 小型人形机器人（约 1.3 米）进入量产阶段，公司开始从技术验证走向产品交付。
任晓雨把机器人视为系统工程——如同木桶，每块短板都要「长高一厘米」才能整体推进，单纯把某一功能做强并不足以拉齐它与成年人运动能力的全面差距。
商业闭环：本体、模型与场景必须联动
在任晓雨看来，具身技术栈中的本体与 AI 是强耦合关系，只有同时打通二者，并和场景联动，才能形成完整的商业闭环。他以 Figure 为例：System 0、System 1 加自己的本体，三位一体，决策模型、运动控制模型与硬件三者同样重要。
硬件是未来差异化的关键。他指出：
- 执行器决定了整个机器人性能的 80%–90%，BOM 成本占 60%–70%，必须性能好且有特点，是战略性问题；
- 动易选择了摆线（cyc赔oidal）方案，因其具备大负载、刚性好的优势；
- 末端执行器正从夹爪走向五指灵巧手，这是体验与成本共同驱动的发展过程。
至于数据与算力，他持保守态度——这两项可能存在边界，因为它们各自有自成一派的商业闭环逻辑，「如果有人能把这些都做好，可能是英伟达或特斯拉」。
数据飞轮：先有硬件，再有数据，最后才有模型
关于具身的 Scaling Law，任晓雨认为「肯定能行」。运动控制从单一动作走向数据驱动，从单条轨迹调试到用 10 小时、20 小时甚至 100 小时的人类数据训练一个模型，这在过去不可想象；决策模型更是数据驱动。但关键问题是：数据、模型架构与硬件方案，三者孰先孰后。
动易的内部判断是：先定硬件，再有数据，最后才有模型——这不是一次性线性过程，而是「硬件产生数据 → 数据训练模型 → 模型反向暴露硬件问题」的循环。特斯拉目前也在集中精力打造硬件，而非对外强调发了什么具身模型、采集了多少数据，正是这一逻辑的体现。
对于当前数据热，任晓雨表达了审慎：
- 在硬件架构尚未定型之前采集的数据可能是没有意义的；
- 真机数据很宝贵，前提是机器人「不怕摔」——即电气系统在不出现故障前，机器人无论被踹、被推都能自行恢复；
- 运动控制虽任务动作多但不需要形成长链路闭环，而决策模型需要的是「把面团拉成一根面条」的长程任务数据。
商业化下一站：2026 交互、2027 创造价值
在出货判断上，任晓雨把人形机器人分为三个阶段：
- 2025 年：表演之年，行业证明复杂多关节机器人能够被稳定控制；
- 2026 年：交互之年，机器人必须与人互动，理解环境并实时决策；
- 2027 年：创造价值之年，机器人将成为可以独立完成工作的生产力。
他补充道，去年人形机器人出货以「表演型」为主，市场已接近饱和。今年要继续出货，必须有交互性——即便是娱乐表演（如打乒乓球）也需要双向互动。预计在 1 至 2 年内，可看到带有全自由度灵巧手的机器人进入工厂与家庭，但今年机器人仍难以直接帮人干活。
在场景选择上，动易 C2 主要面向轻量化服务（运动陪伴、教育），后续将逐步拓展到叠衣服、送水等任务；大型机器人则聚焦生产制造与工业方向。任晓雨最后用一句话定义公司文化：「Don't be boring.」——希望在项目增多、人员膨胀之前，主动保持探索新场景与新技术的兴趣。