今年年底将推出完整功能的样机。

硅谷初夏的周末清晨，阳光穿过松针，在山野步道间投下细碎的金斑。终于可以肆意玩闹的小孩呼啦啦地往前冲，不等被叫住，他们已经蹦跳着拐过了转角，留下身后拎着露营包的家长紧赶慢赶。

好不容易把装备拖到野餐区，来不及在餐垫上喘口气，耳边传来水花声，扭头一看，孩子已经甩开帆布鞋，光着脚丫踏进溪涧里，用树枝卖力地搅动着水面，时不时招手喊父母来加入。

在北美，户外活动早已成为家庭周末的标配。根据Outdoor Foundation等报告显示，2023年美国户外休闲活动参与人数达1.758亿，占6岁以上人口的57.3%，其中徒步人群就有6144万。露营市场更是蓬勃发展，从2024年美国市场规模为203.8亿美元，预计到2035年将达到718.8亿美元，年复合增长率高达12.14%。

但置身其中的父母们或许时常分不清，这究竟是在享受自然放松身心，还是一场需要兼顾"带娃+看管装备+保障安全"的极限挑战，在重重任务下痛并快乐着。

85后创业者王弢也是这些户外大军中的一员。

2009年，王弢赴斯坦福大学深造、师从吴恩达教授，后与导师同学一起创业、成立人工智能公司Drive.ai，在公司被苹果并购后，他于2019年加入小鹏、担任小鹏北美视觉感知团队的负责人。

生活在美国多年，作为资深户外爱好者，王弢第无数次在周末经历这样的场景：肩上背着十几公斤的装备，手里还要牵着兴奋乱跑的孩子。

这个画面让他陷入思考。虽然近年来户外活动持续火爆，催生了如定位手环、智能炊具等周边装备，但其产品多停留在功能叠加层面，始终未从根本上解决家庭活动的核心痛点：父母既要负重前行，又要分心照顾孩子，无法全身心享受户外乐趣。Statista最新调研显示，超过78%的家长因装备繁重和看护压力而减少户外活动频次。

“如果有一款集实用功能与互动陪伴于一体的机器人来解决呢？” 这个念头在王弢心中盘旋了许久。直至2024年，他敏锐地觉察到，将想法落地的机会窗口打开了。

消费级机器人的迭代遵循着清晰的演进逻辑：每一轮形态变革受市场需求趋势、技术成熟度与成本下沉共同影响，最终催生出适配新场景的产品形态。

过去一年，户外消费领域迎来爆发式增长，以庭院机器人为代表的智能户外设备成为市场焦点。用户需求也同步发生转变，从对单个功能的基础满足，升级为对 “陪伴属性与实用价值兼具” 的多元追求。

王弢创立深庭纪，精准锚定户外陪伴赛道。其首款产品以机器狗的形态切入，一方面通过智能跟随系统、负重模块等技术创新，切实解决装备搬运、安全看护等户外痛点；另一方面借助情感化交互设计，让产品超越传统工具属性，真正成为用户的"户外生活伙伴"。

可以说，它在满足了北美用户对实用功能的硬性需求之上，试图进一步回应对科技与自然和谐共处的深层期待。

从拥挤的市场中找出一片新蓝海，深庭纪产品创新的根基，正在于精准捕捉用户痛点、满足真实需求。而对于中国硬件企业而言，这种基于场景痛点的深度挖掘与差异化表达，恰是今天能够在全球化竞争中建立独特话语权的关键。

深庭纪智能科技CEO王弢

以下是36氪和深庭纪智能科技CEO王弢的对话，内容经编辑：

消费机器人发展背后 用户需求变了

36氪：受具身浪潮影响，消费级机器人作为一大重要应用市场，其发展可以划分为哪些关键性阶段？

王弢：可以看到，消费级机器人行业已历经三波浪潮，当前产品正处于从探索期向成长期的过渡阶段。每一轮市场爆发，均与技术成熟度及成本结构下沉直接相关，本质上是技术能力突破催生新场景探索的过程。

第一波浪潮是以功能自动化驱动的扫地机器人崛起为代表，核心源于自动化技术与SLAM（同步定位与地图构建）技术的成熟。轻量化SLAM算法实现在端侧小算力芯片上的可靠运行，使机器人具备家庭环境自主导航能力；同时，电池、传感器及电机等硬件成本下降，也推动产品价格下探至大众消费区间，奠定了消费级机器人的市场基础。

第二波是近两年热门的庭院机器人，这类机器人介于户外与室内之间，以扫地机器人的逻辑嫁接了部分自动驾驶能力，比如GPS RTK高精度定位、视觉避障等技术，在庭院半结构化场景实现割草、除雪等功能应用，欧洲与北美市场对其接受度较高。这一阶段的产品标志着消费级机器人从室内向户外场景的拓展，技术融合特征明显。

第三波是以AI技术突破、尤其是GPT类模型的对话能力提升，继而催生出教育类、情感陪伴类机器人。这类产品以实体硬件为载体，在机器人或毛绒玩具上集成对话式AI功能，简单来说是传统IP玩具内嵌了大语言模型，缺乏空间理解与物理操作能力，移动与执行功能薄弱，难以形成强刚需、高粘性的用户使用场景。加上现阶段已有非常多玩家入场，未来很容易形成同质化竞争。

每当技术发展至某一成熟节点，新的产品就应运而生。今天随着空间态势感知，多模态情景理解技术的进步，我们相信消费类机器人的下一波机会已经到来了

36氪：从市场和用户的角度出发，是否有受到了这些技术趋势变动的影响？

王弢：在市场层面，经过前几轮的市场培育，再加上社交媒体的传播效应，用户已逐渐接受机器人进入家庭这一趋势。在用户认知里，机器人不再是遥不可及的黑科技，而是触手可及的未来生活元素。

与此同时，用户的需求也在发生变化，他们不再仅仅满足于机器人的功能性，还期望机器人具备可炫耀、可互动、可陪伴等更多特性。这一过程，既是技术推动产品不断演进的过程，也是用户需求持续进化的过程。

因此我们坚信，当下一代消费机器人能在用户体验、功能深度以及情感连接等方面能实现质的飞跃时，有望如同当年的iPhone一样，必将成为人们生活中不可或缺的一员。

36氪：什么时候有了创业的想法？

王弢：很早之前就有了。2009年，我进入斯坦福读研究生，后在吴恩达教授下继续博士深造，转眼已在美国旧金山生活和工作了16年。

湾区大家都调侃它是高科技大农村，全球最聪明的人聚集一起，但高性价比的放松娱乐活动非常少，工程师、码农们周末最常见的活动就是去徒步、摘樱桃还有看房子，我们叫“湾区三俗”。

我自己也是徒步大军中的一员，周末会带着孩子去海边，或者附近山林的公园徒步放松，接近自然。当走多了你会发现，虽然风景很美、但也确实很无聊。往往这时候我都在想，如果能有一台自主移动的陪伴机器人随行，它既能承担10-15公斤的负重，帮忙背包、装饮用水，在露营空地也能陪孩子做游戏，记录下家人之间最自然、最精彩的时刻，这是非常有价值的。最好它的外形能比较酷、又有点憨萌的感觉，在颜值和行为之间有反差感，这样在步道上行走还能收割一路的回头率。这并不是一个完全脱离生活的幻想，而是湾区人们的真实需求，特别是在科技行业工作多年的有孩人群。

此后我加入小鹏参与AI机器人团队的研发工作，期间，我看到了想法落地的可能性。因此我在2024年离职创业，希望能真正把这个事情付诸实现。

36氪：哪些关键节点的出现让你觉得创业时机到了？

王弢：近十年间，我一直深耕于自动驾驶领域，见证了这一领域发生了天翻地覆的变化。

从技术维度来看，自动驾驶技术的演进为机器人发展提供了关键助力。当初我在Drive.ai时，市场上的主流方案多采用基于高精地图、激光雷达及固定路线的技术架构。然而如今，行业发生转变，无图化成为显著趋势，以特斯拉、小鹏等为代表的车企，已在城市高阶辅助驾驶中去除高精地图和激光雷达。这一技术突破可拓展至机器人领域，大幅提高机器人的情景理解和自主移动能力。

机器人硬件的生态环境发生了积极变化。国内涌现出大量从事机器人本体硬件制造的公司，市场竞争激烈，促使硬件成本不断降低、性能持续优化，硬件的可获得性大幅提升。

综合两方面情况来看，机器人硬件正逐渐走向商品化，不再是制约其发展的主要因素；同时，软件和AI的重要性愈发凸显，成为区分不同机器人产品、定义机器人核心价值以及产品价值的关键所在。

定位“户外小跟班机器人”

36氪：为什么会首选户外场景？

王弢：从技术的角度看，我们做户外是自然而然的选择。

我们发现，真正具备落地潜力的场景是半结构化场景。纯结构化场景更适合采用传统的SLAM方案，例如扫地机器人所运用的SLAM技术，这类场景对算力的要求相对较低，主要侧重于实现纯功能性目标。

而户外场景则是一个绝佳的切入口。它不仅具有社交属性，还能满足情感陪伴等方面的需求，但在技术层面存在诸多挑战。

36氪：你们看到了北美市场什么机会，这一场景具有哪些特点？

王弢：我们一开始就很坚产品出海，并将美国选为首发国家。美国作为全球家庭休闲与户外运动最成熟的市场，据统计，超一亿人经常参与露营、徒步、野餐等活动，平均年家庭户外娱乐开支多可达数千美金，用户付费意愿极为强烈。

一款产品能在北美市场率先打响品牌、赢得口碑，其全球化扩张之路将更为顺畅，通过在北美市场率先塑造用户认知，而后逐渐将影响力扩散至欧洲、日韩及中国高端用户群体。

调研中我们发现，虽然美国户外场景有一定的复杂度，但也存在单一性特征。比如他们常去的公园，基本上都配备草地、树木，部分公园设有水体，还规划有小型运动场及儿童玩乐区域。还有一些自然景观，如山地及州立小公园等，通常由野外草地、山林以及土路步道构成。

我认为这类属于半开放场景，尽管它们在具体布局和细节上存在差异，但总体的核心元素组合较为相似。与自动驾驶在公共道路上需应对千奇百怪的交通状况不同，半开放场景对机器人的要求反而相对可控，能让机器人更好地适应自然环境。

36氪：前期你们做了哪些工作？

王弢：期间团队开展了大量工作。冷启动阶段需要自行采集大量户外数据，我们使用开源大模型做半自动标注、成本得以大幅降低；同时采用公开数据集进行领域迁移学习，使模型具备更强的泛化能力。

户外环境存在许多室内场景很少见的问题。比如运动时相机内容可能会模糊，树影斑驳或逆光等光照变化会对感知系统造成干扰。

为了解决这些问题，我们引入多帧视觉融合技术，平衡高动态范围和低曝光时间，并从传感器端进行定制化开发。部署策略方面采用了自我降级机制，当感知系统检测到置信度不高时，机器人会自动降级降速，放弃对复杂物体的跟踪或交互，切换到更为基础的运行模式，以此从产品设计端确保产品质量不会下降。

36氪：此前市场上以“大脑+小脑”为主流架构，你们提出的端侧 “慢脑 + 快脑” AI架构，它与前者相比有哪些差异？

王弢：“大脑+小脑”架构中，大脑负责思考、小脑负责运动控制，但我认为这种划分方式并不十分全面。现实情况下，有许多思考过程需要极快的处理速度，大脑的运行速度相对较慢，仅依赖大脑无法完成某些任务，同比一些运动控制类操作，也并非单纯由小脑就能实现。

以踢球为例，它需要眼睛与身体的协调配合，有非常快速的视觉感知能力，以便在瞬间感知周围的事态，比如人的位置、球的位置、可通行区域以及障碍物等，并迅速做出判断，这部分工作往往是在哺乳动物的大脑中完成。

相比之下，我们所提出的端侧“慢脑+快脑”架构，是由“慢脑”负责把事情想清楚，而“快脑”则负责快速反应，这类似于人在户外活动时思考与本能的配合。

36氪：实际任务中，两者是如何协同工作的？

王弢：具体而言，“慢脑”主要处理那些无需毫秒级或亚秒级反应，但需要深入理解的事务，它通过低频运行来持续更新内部状态。例如环境建模，自动识别当前所处环境是公园、家庭庭院、室内还是公共道路；识别用户及其偏好，如记住小孩和家长的长相，了解谁喜欢踢球、谁喜欢拍照等；对任务进行理解和分解，将“帮我拿水”或“照看孩子”等指令转化为具体可执行的任务链条。同时，“慢脑”还负责记忆管理，包括记住上次去过的草地位置以及相关事件记忆，明确任务通常由谁下达等。

“快脑”则进行实时响应。当孩子突然向机器人冲过来时，设备会迅速做出目标跟踪和避障动作，避开迎面走来的人或动物；听到用户喊“你快回来”时便立刻停止当前任务并原路返回，及时响应语音指令；在前进过程中遇到障碍物，它会做动作微调以绕过或跨过；当与机器人进行踢球时，在每次与球触碰后，机器人都会实时反馈球的状态，并迅速判断下一步与球的接触方式，这需要亚秒级甚至毫秒级的决策速度。

可以说，快脑与慢脑在同时工作的，二者并行运行、且产生交互数据；慢脑会提前向快脑传达大致的任务信息，快脑则在此基础上负责向控制规划模块传达如何执行当前任务的具体信息。

36氪：结构上你们的户外小跟班机器人有哪些设计，为什么初款产品会选择四足狗的形态？

王弢：过去几年，四足机器人逐渐从实验室走向现实世界，其运动控制、电机驱动以及路径规划等相关技术相对成熟。它在复杂地形中具有出色的移动性和稳定性，而且其支撑结构也能负担较大重量，在用户携带物品时能提供承载功能，快速打通户外场景以及人机交互中陪伴在用户身旁、实现跟随功能的这一核心技术路径。但是四足机器人真正走向家庭户外应用也有他自己的挑战，例如关节稳定性、电池续航、散热、噪音等等。所以即便我们产品目前的形态是四足，未来也并不排除其他更合适的形态。

其实硬件端我们也已经做了很多创新。首先造型上要兼顾科技感与亲和感，既有户外装备的实用性与功能性，又能像宠物伙伴一样给人带来亲近感与陪伴感。

结构方面采用轻量化与模组化设计。考虑到设备在户外需应对续航与负载的双重挑战，轻量化设计能减少机器人自身的能量消耗，延长续航时间，预计可达两小时以上。模组化设计则便于根据不同的任务需求，灵活更换或增减功能模块，提高机器人的适应性与可扩展性。

36氪：这个过程中需要哪些取舍？

王弢：现实情况下，很难每项性能指标都能达到最理想的状态，想清楚产品要做的是什么，对不同维度之间的权衡判断至关重要。通过用户洞察，我们可以验证核心需求的真实性。比如负重功能，高频使用场景中，用户是否真的存在80公斤负载？

根据我们的调研结果显示，多数家庭户外场景的负重需求更多集中在中低区间，基于此，我们就确定了一个最低期望负载值，通过牺牲部分负载能力，换取硬件成本下降与续航提升，实现综合体验优化。设备自重方面，为了做到让妈妈们能单手将其拎上或拎下汽车后备箱，我们设置了重量上限值。

有了这些明确区间后，当其他维度要进行迭代优化时，就能更轻松地做出取舍与选择。

功能属性与情绪价值的闭环

36氪：从产品定义之初，你们对落地场景的方向就很明确。

王弢：是的，早在产品定义节点我们就在美国做了大量的用户调研，包括问卷调查和实地陪访，希望从用户侧去观察观察他们的分工协作：如何分配装备携带任务、谁负责照看孩子、谁承担拍照记录职责、如何关注安全风险等细节。

通过这些沉浸式观察，我们发现了不少未被明确表达的痛点。

举一个孩童相关案例。当小朋友追着球跑向湖边时，家长往往会大声呼喊“不要靠近水，靠近湖边要小心”。如果此时有一个原本陪着孩子玩耍的机器狗，它会跑过去挡在孩子身前并发出提醒，那对家长而言，这个设备就不仅仅是一个普通的机器，而是安全感的具象化体现。

36氪：它的功能属性和陪伴属性，二者间如何区分？

王弢：机器人陪孩子玩球、捡球，对孩子而言是情绪价值的满足；而通过互动监测孩子活动范围、避免跑远，则为家长解决了实际看护压力。

事实上，北美用户对孩子展开实用性教育的需求和意愿并不强烈，这一现象与国内消费环境存在差异。通过这种 “孩子喜欢、家长放心” 的功能融合，这是我们希望自家产品能提供差异化价值的关键——既不是只能对话或简单交互的纯情感陪伴机器人，在超越功能工具局限性的同时，最终形成 “情绪价值 + 实用功能” 的化学反应。

36氪：我们目标用户画像是怎样的？

王弢：目标用户群体特征鲜明，我们将其称之为“硅谷老男孩”，他们兼具了极客玩家与父亲的双重身份，年龄在30至50岁左右，在硅谷的大中型科技企业工作十余年，有一定的积蓄，周末经常会带着孩子参加露营、徒步、野餐等户外活动。

他们往往高度重视亲子陪伴与家庭建设，又执着于追求科技带来的浪漫体验。反射到消费行为上，他们更热衷于购买新奇酷炫的产品，对我们产品的可接受度会更高。

36氪：目前产品处于什么阶段，产品节奏如何计划？

王弢：产品现仍处在研发阶段，多项工作有序推进中，预计今年年底能完成最终造型设计，同时具备完整功能的样机也会正式亮相。

同时，我们计划逐步搭建用户社群，鼓励用户上传、分享自己编写或训练的机器人特定行为模式，促进用户间的交流与互动。

36氪：这款户外小跟班机器人与先前自动驾驶领域、其他消费级机器人的所采用的供应链，其可复用程度如何？

王弢：目前供应链的成熟度相对不错。中国的硬件供应链在全球是领先的，尤其在传感器等核心零部件方面，我们正积极与深圳的零部件供应商建立合作，以确保供应链的稳定与高效。

又比如运动机构的关节电机，其作为重要组成部分，过去市场上很难找到符合需求的电机，只能依靠自主研发。如今其技术愈发成熟，类似电机的可获取性大幅提高，市场供应充足。

36氪：针对产品的迭代路径有什么规划？

王弢：迭代方向总体将遵循一个技术路线——从户外应用场景逐步拓展至家庭室内场景，从单纯的陪伴功能逐步升级为智能助理，最终进化成为人类的生活伙伴。

短期内我们将着重强化移动能力与交互智能水平，进一步提升多模态感知能力和逻辑推理能力，使其能更精准地理解用户意图并做出响应，用户可以通过自然语言实现行为的定制化。

同时会开放配件接口，我们鼓励用户进行DIY式拓展，满足个性化需求，支持用户进行小规模物理模块的探索性开发。例如自行加装挂钩、托盘等配件以拓展使用场景；我们自己也会开发官方配件，如小型机械臂等。

36氪：对当前户外消费机器人的发展现状和趋势如何判断？

王弢：户外具身场景目前仍是一片蓝海市场。现阶段，仅有庭院机器人等少数功能性产品已通过市场验证。我认为，单一功能的爆款产品并非行业发展的最终形态。未来市场发展的必然是出现具备多种功能、能够在各类场景中展现出强大泛化能力的家庭伙伴型机器人。

从时间节点来看，今年或许可视为探索阶段的元年。参照产业发展规律，通常需要经过三代产品的迭代才能打磨出精品，因此可能需要三到五年，我们才能看到户外消费机器人产业呈现出类似“hockey stick”（曲棍球棒）式的快速增长曲线。

36氪：要实现快速增长背后的决定性因素有哪些？

王弢：关键在于推动产品从单一功能单品向可进化的平台演进。通过开放模块接口、允许用户采用轻度DIY等方式，逐步将产品打造为智能移动交互平台，使其具备基础操作能力。同时，让早期核心用户参与产品进化过程，既能提升用户粘性，又能为产品迭代提供反馈。

这也是我们选择“硅谷老男孩”群体作为核心用户的重要原因之一，他们是天然的产品布道者，许多人热衷于分享产品使用体验，我们希望通过口碑传播影响更多潜在用户，形成网络效应进而加速产品市场渗透。

36氪：过去一段时间，国内频繁出现有人在街上遛机器狗、机器人的现象，户外消费机器人在中国市场有机会么？

王弢：如果仔细审视那些视频会发现，其展示的设备大多仍处于遥控操作阶段，它们并非真正具备自主能力的产品，无法实现像遛宠物一样，自主在户外行走、游玩并安全返回。而让机器人真正拥有“大脑”与“灵魂”，具备自主行动能力，正是我们当前正在全力攻克的技术方向。

或许这些视频的创作初衷，有部分是为了吸引眼球、获取流量，但从客观效果来看，它们也具有很强的传播性和教育意义。这些视频让国内广大用户开始认识到，机器人可以应用于户外场景。即便目前技术在实现这一目标上还需要迭代升级，但至少为用户展现了其潜在的应用可能性。当未来我们推出相关产品时，用户会因之前在社媒平台看到过类似场景，产生购买欲望。若产品价格合适，他们很可能会因一时心动而购买。

36氪：目前新品的售价确定了么？

王弢：定价我们暂时先不剧透了，但肯定会是一个超预期的价格。

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