出品 | 何玺

排版 | 叶媛

2026年8月3日，破壳机器人宣布完成亿美元级Pre-A轮融资，由顺为资本与经纬创投共同领投，老股东全部跟投。公司成立于2026年3月3日，4月29日完成数千万美元天使轮融资。从成立到Pre-A轮，仅5个月。

创始人许华哲，本科清华电子系，博士伯克利BAIR（师从Pieter Abbeel），博士后斯坦福，现任清华交叉信息研究院助理教授。2023年联合创办星海图并任首席科学家，在星海图估值冲破200亿元、累计融资近30亿元的时刻，他选择离开。2026年3月，创立破壳机器人。

从星海图到破壳，许华哲的路径切换看似突然，背后却有一条清晰的逻辑线——他逐渐相信，工业场景不是AGI的答案，家庭场景才是。

此前我们拆解过千寻智能的“融资速度”和智平方的“类脑VLA”。破壳机器人代表的是第三条路——不做VLA、不做工业，把筹码压在家庭场景上。

本文从许华哲的战略选择、技术路线、商业化门槛三个维度，拆解这场“家庭实验”的逻辑链条——一个成立仅半年的公司，凭什么让资本“用脚投票”？那条9分钟做麻婆豆腐的演示视频，究竟证明了什么？距离家庭机器人真正进入用户家门，还有几步？

01

为什么要离开星海图？——从“想做家庭”到“非走不可”

要理解破壳的选择，先得回答一个问题——许华哲为什么在最辉煌的时候离开？如果只是“想做家庭”，完全可以在星海图内部推动，为什么非走不可？

许华哲的判断，与星海图的方向产生了根本分歧。2023年，许华哲联合创办了星海图并担任首席科学家。彼时的具身智能赛道，工业场景是绝对主流——汽车工厂、3C产线、物流仓储，订单真实、客户付费意愿明确。星海图选择这条路，有它的商业逻辑。

但许华哲的判断正在走向另一个方向。他认为，大量机器人厂商将人形机器人送进工厂，“本质上只是在用新的人形在做旧时代的事情”。工厂环境高度结构化、任务高度重复，机器人是在完成传统机械臂就能做的工作。真正能够孕育通用智能的环境，必须是“混乱的、非结构化的、充满随机变量的”——家庭场景恰恰符合这个条件。

许华哲直言，自己一直想做消费级的、真正泛化的通用机器人。AGI应该在家庭场景中诞生——这个判断如果成立，家庭场景的商业价值将远远超过工业场景。但如果判断失误，放弃一个已经验证的商业路径，代价同样巨大。两种判断没有对错，但无法调和。

2026年2月，许华哲正式离开星海图。有趣的是，星海图出现在破壳机器人的天使轮投资方名单中——曾经的创业伙伴成为新公司的产业投资方。即使战略方向有分歧，许华哲的技术判断仍被原团队认可。

许华哲选择了一条难走的路，但不是盲目的。他的判断链条清晰：工业场景天花板太低→家庭场景才是通用智能的土壤。接下来的问题是：他的技术路线是否能支撑这个判断？

02

为什么不做VLA？——世界模型路线的逻辑与局限

场景选择“反共识”，技术路线同样“反共识”——不做VLA，押注世界模型。但一个必须回答的追问是：如果VLA真的不行，为什么千寻智能、智平方都在用VLA，而且都跑到了200亿估值？

VLA路线的现状是：不仅没有被证伪，反而在不断验证。千寻智能Spirit v1.6在RoboArena登顶全球第一，智平方的NeuroVLA被摩根士丹利列为全球机器人“大脑”方向代表企业。破壳选择世界模型，不等于VLA走不通。

许华哲的逻辑是：VLA能解决“做什么”，但解决不了“做了之后会发生什么”。他在2026北京智源大会上指出，相比直接学习动作，世界模型的核心价值在于帮助机器人理解未来物理世界的变化，从而提升决策能力。破壳构建的WAM（世界动作模型），让模型理解动作与环境变化之间的物理因果关系，将世界模型的预测能力与机器人动作决策紧密耦合。模型不再只预测“画面接下来会怎样”，而是进一步理解“机器人采取某个动作后，真实世界会发生什么”。

但许华哲也承认，当前世界模型面临“物理幻觉”问题——误差在长链路推演中持续累积，导致模型生成与真实物理规律不一致的结果。破壳提出的WAM与Action Forcing方案，核心思路是通过动作反推与物理约束循环，不断修正世界模型预测结果。该方案已在Poke上验证，可让机器人短时间内学习完成复杂家庭操作任务。

围绕世界模型，破壳搭建了“WAM×RL×DATA”三大核心链路。RL（全链路真机强化学习）让机器人从真实交互的成败经验中持续学习进化；DATA（高质量真实世界数据）则自主研发了面向精细操作的数据采集设备，构建了外骨骼、UMI手套、第一人称视角三层数据闭环。第一代32B参数规模的具身世界模型已完成首轮训练。

有趣的是，许华哲与千寻智能联合创始人高阳同属“伯克利归国四子”，走出的却是两条截然不同的路。这或许说明，具身智能的技术路线远未收敛，谁先被证伪、谁先被验证，都还是未知数。

破壳不是“为了不同而不同”。它的技术判断是：VLA能解决“做什么”，但解决不了“做了之后会发生什么”。但VLA路线也在持续验证——千寻智能和智平方的200亿估值就是证明。破壳的“反VLA”是风险选择，不是必然正确。

03

为什么是现在？——家庭商业化的时间窗口与算账逻辑

技术路线和场景都选了最难的路。但还有一个更根本的问题：家庭机器人这个概念喊了十几年，波士顿动力Atlas做了快二十年也没进家庭。为什么许华哲认为现在是起点？

今年6月，破壳发布了一段9分钟真机视频：机器人从切豆腐、调酱到颠勺收汁，独立完成一盘麻婆豆腐。同期还演示了叠衣服、系香囊、穿扎带等任务。麻婆豆腐集中覆盖了五大难点：长时序任务链条下的误差控制、豆腐等柔性物体的精细力控、烹饪过程中动态环境的实时调整、多工具协同与自主纠错、毫米级的精准对位操作。看似简单的一道菜，对于机器人而言却包含了大量复杂任务。许华哲表示，破壳不追求21个自由度的全能型方案，而是先聚焦物体传递、收纳等高频家庭任务，选择轮式底盘加双臂的形态，放弃双足人形，资源集中在“操作”能力上。

但“麻婆豆腐”之后，家庭机器人的三道坎仍然真实存在。

第一道坎：家庭场景的ROI怎么算？工业场景的账是“替代人工”——一台机器人一年省10万，账是可以算的。家庭场景的账是“便利”——用户愿意为一台能做麻婆豆腐的机器人付多少钱？破壳目前还没有找到那个真正独特的场景。如果这个账算不过来，资本再热情也没用。

第二道坎：为什么是现在？许华哲判断，2028年前后才有机会看到第一批真正意义上的家庭机器人进入用户家庭。他同时认为，机器人进入家庭面临智能水平、可靠性与成本三大门槛，这个过程已经开始发生。但这个判断的依据是什么？是第一代32B世界模型的技术突破，还是数据采集成本的下降？如果这个判断立不住，整个“家庭实验”的叙事就缺乏时间锚点。

第三道坎：资本“用脚投票”的逻辑与风险。从天使轮到Pre-A轮，只隔了3个多月，几乎所有老股东都选择跟投。有投资人认为，家庭场景面向全球数十亿用户，想象空间远非B端可比。但4年的商业化等待周期，与资本市场的耐心能否匹配？

破壳的逻辑链条清晰——用世界模型解决泛化，用10件任务切入家庭，用资本等待4年后的窗口。但逻辑清晰不等于执行确定。从麻婆豆腐到千家万户，中间隔着ROI算账、时间窗口、用户付费意愿三道坎。

结语

许华哲说：“AGI应该诞生在家庭场景里，而不是工厂里。”

这句话听起来像是一个理想主义者的宣言。但破壳机器人不是一个理想主义项目。它有32B参数的世界模型在跑，有9分钟麻婆豆腐的真机演示，有5个月两轮融资和老股东全部跟投的资本背书。它用这些证明了：至少，这不是一个异想天开的项目。

真正的考验在2028年。那时候，第一批家庭机器人将面临最残酷的检验——用户愿不愿意为它掏钱。在此之前，一切都可以用“技术还在迭代”来解释。在那之后，只有“好不好用”才能决定一家公司的生死。

此前我们拆解过千寻智能的融资速度、智平方的类脑VLA。破壳代表的是第三条路——不做工业、不做VLA，直接打家庭。这条路的终点，是AGI的诞生地，还是商业化的坟场？

许华哲押注的是前者。答案在2028年。