22 岁的具身 CEO、5 轮融资、过亿美元、“不知天有多高”、“一年吃了十年的苦”｜对谈黄一：萝博派对创始人/CEO

概览

本期播客围绕萝博派对创始人黄一展开，讨论了这家公司在一年多时间里完成多轮融资、团队扩张到约 140 人、以开源方式切入具身智能行业的过程。

对话前半段重点是融资、投资条款、VC 与产业资本的差异，以及年轻创业者如何在行业泡沫中“顺势而为”。黄一反复强调，早期融资不是单纯拿钱，而是拿时间、拿认知、拿资源，同时首轮协议和投资人组合会长期影响公司。

中后段讨论了萝博派对的产品路线、开源商业模式、RP1 的定位、科研教育市场、组织管理和行业判断。黄一认为公司当前基本面仍是人形机器人本体，同时也在小脑、Humanoid Foundation Model 等方向做探索，但会阶段性放弃预训练、家庭和文娱等方向。

结尾部分转向个人经验。黄一把创业描述为一种“压缩人生”：身体和精神上未必快乐，但成长密度极高。他给年轻创业者的建议是，创业最重要的是商业闭环之后的增长，以及选择足够大的行业。

分段落总结

[00:00] 嘉宾背景与公司概况

[事实] 黄一是萝博派对创始人和 CEO，年龄 22 岁，MBTI 是 INTP，星座是白羊。

[事实] 他介绍萝博派对希望通过开源减少重复造轮子，并推动具身智能发展。

[事实] 公司过去一年完成五轮融资，金额过亿美元，团队约 140 人，其中接近一半是实习生。

[事实] 现有产品每月约 100 台出货，下一代产品 RP1 预计在下一年度有约 2000 台规模。

[01:45] “一年吃了十年的苦”的创业体验

[事实] 黄一说自己的创业经验只有一年多，但像是度过了一个被压缩的人生。

[事实] 他认为创业中遇到的不只是融资问题，还有专业、管理和战略问题。

[事实] 他引用“认知大于格局，大于技术，大于管理”的排序，并在后文继续展开。

[02:28] 第一笔融资来自已做出的原型机

[事实] 黄一认为，投资人并不是单纯押注年轻人，而是在他们已经做出机器人原型机后才愿意下注。

[事实] 早期机器人主要靠团队自有资金投入，他提到自己大约投入了 100 万元。

[推测] 在他看来，硬科技创业早期的可信度来自实物进展，而不是概念叙事。

[03:00] 首轮投资协议与条款风险

[事实] 黄一强调，种子轮和第一轮投资协议会长期伴随公司，后续轮次往往沿用第一轮协议。

[事实] 他提到萝博派对目前没有个人回购、对赌等条款，认为这会降低后续创业压力。

[事实] 他认为应找有丰富投资条款经验的律师，帮助规避回购、单利复利等细节风险。

[推测] 他对融资的理解偏务实：不仅关心估值和金额，也重视条款是否会在未来形成约束。

[04:45] FA 的作用与筛选

[事实] 黄一认为 FA 的价值主要在于把创业者从零带入 VC、PE 的融资体系，并解释投资机构的决策流程。

[事实] 他提到市场上 FA 很多，甚至出现“配售制度”，对此感到匪夷所思。

[事实] 他建议通过提问判断 FA 是否真的了解行业公司、融资情况、机构偏好和具体投资线。

[06:10] VC 是把未来现金流提前拿到今天

[事实] 黄一说，创业初期他们曾想用现金流业务养活人形机器人，但后来认为这是错误认知。

[事实] 他认为在大行业、高频迭代的方向上，等现金流业务跑起来时，人形机器人主线可能已经落后。

[事实] 他把 VC 理解为把未来赚到的现金流提前拿到今天使用，以便达到行业更靠前的位置。

[07:10] 行业泡沫与顺势而为

[事实] 黄一明确承认具身智能行业存在泡沫。

[事实] 他认为创业者要做的是顺着行业趋势把公司做起来，而不是试图改变时代。

[事实] 他提到行业热度会影响供应商合作、合作方态度和人才流动，人才正在从其他行业涌入具身智能。

[推测] 他把泡沫视为融资、招人和产业合作的外部助力，而不是单纯的风险。

[08:20] 如何选择投资人

[事实] 黄一认为拿到多个 TS 后，首先要尊重愿意投资的机构。

[事实] 他提到需要判断哪些基金现在不拿以后还能拿，尤其是后续能继续投大钱的 deep pocket 基金。

[事实] 他认为有些机构会提供资源和认知交换，这种价值甚至大于钱本身。

[10:00] VC 与产业资本的差异

[事实] 黄一认为 VC 更多带来人脉和创业者圈子，产业方则要非常慎重地拿。

[事实] 他提到小米、宁德等产业方对公司帮助很大，小米 Robotics 相关团队分享了许多 know-how 和文档。

[事实] 他认为产业方的经验可以帮助 founder 做更准的战略决策，少走弯路。

[10:45] 美元基金与人民币基金

[事实] 黄一说，美元机构更愿意因为技术或 know-how 领先而投资。

[事实] 他认为人民币投资人更关注商业化和商业模式是否成立。

[事实] 他还提到，越到后期遇到的投资人专业度可能越低，有些机构会依据领投方和创始人背书做决策。

[12:00] 持续融资、里程碑与行业周期

[事实] 黄一说公司会继续同步看融资机会，基本上一两个月做掉一轮。

[事实] 他认为在当前具身智能进入规划和资金情绪较强的阶段，能多拿钱就多拿。

[事实] 他提到公司把 RP1 发布和量产视为一个 A 轮标准，B 轮可能更对应商业化或商业闭环。

[13:35] 公司注册地与人才位置

[事实] 黄一认为公司注册地应跟随人才位置。

[事实] 他提到做模型的人才扎堆北京和启迪一带，萝博派对也有北京 base；公司实际 base 在上海。

[事实] 他还提到某些创业公司会在特定轮次通过迁移总部来获得地方招商引资支持。

[14:25] 从哈工大到创业萌芽

[事实] 黄一说自己最初并没有想得很清楚，只是觉得市面上的产品不行，相信自己能做成。

[事实] 他把这种状态称为“自大”，认为在对行业认知还不够清晰时，反而比较适合创业。

[事实] 他在哈工大时期和室友、实验室同学一起做机器人，毕业设计也是人形机器人。

[16:00] 公开输出与 CEO 成长阶段

[事实] 黄一喜欢把过程发布到知乎，也喜欢做系列输出。

[事实] 他把创业后的一年半分成几个阶段：草台起步、接触资本市场、团队扩张和百人管理。

[事实] 他认为 VC 是一种借力工具，而上百人管理是公司正在经历的坎。

[17:10] 早期招人与愿景表达

[事实] 黄一说公司所有人他都会面试，重要候选人可能会主动挖两三天。

[事实] 他认为打动早期人才靠诚意，以及把对方看不清的未来描述清楚。

[事实] 他把“画饼”的更高境界解释为创始人自己也相信那个未来，而不是承诺无意义的条件。

[19:00] 低薪早期团队如何被说服

[事实] 黄一提到早期在哈尔滨，身边同学拿两三千元月薪一起创业。

[事实] 他认为哈尔滨缺少很好的科技类公司，而人形机器人创业公司本身有吸引力。

[事实] 早期成员之间已有比赛、技术和合作基础，大家相信团队能把机器人拼出来。

[20:00] 开源的起点与正反馈

[事实] 黄一说第一代机器人做完后感觉“没啥用”，于是把它开源并发到知乎。

[事实] 开源后有人联系他讨论，也有人按照图纸把机器人做出来，这给了他很强的触动。

[事实] 他认为只有把好产品开源才有用，开源无用产品没有意义。

[21:00] 开源公司如何赚钱

[事实] 黄一区分了行业门槛和壁垒，认为赚钱点在于壁垒。

[事实] 他认为萝博派对的壁垒在于非常低的合作阻力，以及卡在模型公司和本体之间的 missing layer。

[事实] 他认为开源可以降低合作阻力、拓展品牌，并让更多用户在其本体上研发、发论文、形成生态反馈。

[推测] 他的商业模式不是把开源和赚钱对立起来，而是把开源作为扩大平台采用率和研发外溢的手段。

[23:40] 中美具身智能差异与友商判断

[事实] 黄一认为在大脑模型方向，美国或美国华人团队仍有领先优势。

[事实] 他认为在人形机器人本体和小脑方向，国内有明显基础和供应链优势。

[事实] 他提到海外的 Figure、特斯拉等仍然在线，但也依赖中国供应链体系。

[事实] 他认为轮式形态可能是中间态，因为具身智能追求通用性，不应轻易阉割下半身能力。

[26:40] 认知被打散，而不是绝望之谷

[事实] 黄一说自己没有经历太多“绝望之谷”，但会因大量信息和高手分析而迅速意识到自己过去思考太浅。

[事实] 他举例说，与小米机器人相关负责人交流时，发现对方在战略、数据、减重、本体等问题上已有更完善体系。

[事实] 他认为知道太多也会让人变得谨慎，因此创业有时需要某种自大。

[29:20] 从 RPO 到 RP1 的产品压力

[事实] 黄一说从大学机器人到现在卖的 RPO 过程较顺，但从 RPO 到 RP1 时遇到很多问题。

[事实] 他提到拆解竞品后发现认知差距，也意识到别人已经开始上模具、做量产，而自己不能停留在 50 台、100 台的小规模。

[事实] RPO 约每月 100 台真实订单，客户群里会出现用户互相解答问题，从而降低售后压力。

[30:45] RPO 的客户与产能约束

[事实] 黄一说 RPO 主要有学校、创业公司等客户，学校约占每月订单的 30% 到 40%。

[事实] RPO 被定位为零到一的教育类产品，是散件和零部件形态，客户买回去后自己搭建。

[事实] 他提到曾有欧洲机构一次要 500 台订单，但当时供应链和交付能力不足，只交付了二三十台。

[32:20] RP1 的产品化升级

[事实] RP1 相比 RPO 增加了头部自由度，并在整机构型、内走线等方面做了产品化。

[事实] 团队调研了二三十条竞品问题，包括夹手、肩部关节过热、手腕支撑力不足、摆手易碎、装箱困难等。

[事实] RP1 预计在 Q4 左右发布，定价当时仍在内部讨论。

[33:25] 围绕科研客户做真实需求迭代

[事实] 黄一认为本体竞争优势来自客户积累，以及持续询问客户现有产品问题和未来需求。

[事实] 他提到 whole body intelligence 方向需求增加，很多公司找萝博派对做定制。

[事实] 客户需求包括手部接口、EtherCAT 协议、硬同步、头部与 ego 数据的 co-design 等。

[事实] 他认为公司最重要的能力，是在大行业中持续保持高品质迭代。

[35:20] 行业终局与模型公司的机会

[事实] 黄一说，不同创业者和研究员对十年后的终局有很多不同看法。

[事实] 有观点认为，智谱、OpenAI 这类模型公司有足够多的卡、infra 和 researcher，只需补充 robotics 认知就能做 scaling。

[事实] 黄一也看好大模型公司切入机器人，并提到萝博派对终局也一定要做模型。

[事实] 他提到公司规划可能在 2027 年左右开始模型相关路线，但大规模预训练何时切入仍是战略决策。

[37:20] 蜂巢式组织与流程化的平衡

[事实] 黄一把公司组织结构描述为类似蜂巢，高人才密度下每个人与周围人形成稳定协作。

[事实] 他认为理想管理半径约为六个人，公司层级大约两三层，所有人都可以直接找他。

[事实] 他同时承认硬件、制造、交付、销售、供应链等环节需要流程化，不能完全依靠人才密度驱动。

[推测] 萝博派对试图在研究型团队的自由探索和制造型组织的流程纪律之间找平衡。

[41:10] 年轻 CEO 的管理方式

[事实] 黄一认为自己在公司里比较 friendly，但 CEO 过于 friendly 不一定是好事。

[事实] 他提到需要找性格不同、能“唱黑脸”的人来推动进度，公司里也有严厉和 sharp 的部门。

[事实] 他认为管理比自己年长的人，关键不在年龄，而在对 robotics、具身行业和公司的认知是否足够大。

[事实] 他把“年轻”视为某种盾牌，在商业谈判和高层交流中可以更直接地提出诉求。

[44:00] 人才密度、零主动离职与资金纪律

[事实] 黄一说公司人才密度较高，此前一年半基本零主动离职，但也有辞退情况。

[事实] 他提到公司喜欢招有很多“零”的行业经验、但缺少“个亿”机会的人，也就是从其他行业转型但原行业做得很好的人。

[事实] 有些高量级大厂人才原年薪约 250 到 300 万，到萝博派对可能降到 80 万，愿意为转型支付机会成本。

[事实] 他强调控制 burn rate 和资金纪律，认为很多早期融资好的公司死在烧钱速度上。

[46:00] 认知、行业格局与 Scaling Law

[事实] 黄一再次强调认知大于格局、技术、管理和努力，并认为最重要的是对行业的 taste。

[事实] 他判断目前有 100 多家人形机器人公司、300 家具身类公司，到 2030 年可能有 10 到 15 家走出来。

[事实] 他认为后续车企、比亚迪、华为、宁德、BAT、小米等大公司可能下场，行业会进入更大的阶段。

[事实] 他提到具身智能中已经有人看到 Scaling Law 信号，而足够多的数据训练会让 scaling 更可见。

[48:30] 本体、小脑与大脑的技术布局

[事实] 黄一说萝博派对主要做本体，同时也做小脑 BFM 和 Humanoid Foundation Model 相关工作。

[事实] 他提到团队做过 BFM Zero 升级、与物体 interaction、感知跑酷、打乒乓球、打篮球等强化学习工作。

[事实] 大脑方向也做了一些工作，例如把 action 动作压到隐空间，并让 Latent-Z 保持较好分布、不坍塌。

[事实] 他表示这些工作会开源，其中一些已上机完成，一些还在整理 report。

[50:00] 做什么与不做什么

[事实] 黄一认为 founder 的认知不一定比一线 researcher 更好，因此会把人招进来，在大方向内让他们自由探索。

[事实] 他给团队划定的短期边界是不要一上来做预训练，不要先搭很重的数据管线。

[事实] 他认为公司基本面是 RP1，未来可以与大脑公司或创业公司合作，让对方基于 RP1 做管线。

[推测] 他的策略是先把硬件平台和生态入口做扎实，再决定是否进入更重的模型预训练投入。

[51:30] RP1 推向台前的时机

[事实] 黄一认为最近最重要的决策是把 RP1 推向台前。

[事实] 他认为产品不是做出来就发布，而要看测试、行业周期、展会节点、开学前采购点和客户上一代产品是否已不够用。

[事实] 他提到行业开始卷生产和量产，发布时机也要考虑竞争对手是否会抢走注意力。

[53:00] RP1 面向科研教育

[事实] RP1 更面向开源、科研和教育类客户。

[事实] 黄一认为当前很多平台还不足以支撑更精细的 sim-to-real、力矩跟踪、Motion Generation 和 Motion Planner 迁移。

[事实] 他拆分当前销售方向时提到，约 70% 来自科研教育，约 10% 来自工厂类，约 20% 来自陪伴、娱乐、文娱类。

[事实] 他认为科研市场目前最重要，因为让懂货的人用起来会带来更高复利价值。

[54:40] 阶段性放弃与工业需求

[事实] 黄一承认公司阶段性放弃了预训练、家庭场景和文娱场景。

[事实] 他认为 CEO 最重要的是决定哪些不做，因为创业公司资源有限，不能什么都投入。

[事实] 他提到公司也在与宁德、小米等对接工业需求，例如上料场景和 24 小时连续工作的优化。

[55:40] 佩服的公司与中美文化差异

[事实] 黄一提到特斯拉、Figure，以及美国一些他认为不错的具身公司。

[事实] 他佩服某些美国公司足够 focus，敢于探索没人发生过的部分，并把数据规模做大。

[事实] 他认为美国文化更奖励探索者，而中国文化更奖励把公司做起来的人。

[57:00] “把公司做起来”的个人目标

[事实] 黄一说自己目前希望把萝博派对做起来。

[事实] 他把“做起来”描述为：一个不知道他、不因为他个人关系购买的人，在真实选择中愿意买他的机器人。

[事实] 他表示创业没有明确终点，达到当前目标之后做什么还没有想好。

[58:00] 创业的快乐与探索欲

[事实] 黄一认为创业对身体和精神未必快乐，但对心理和成长是极度快乐的。

[事实] 他把创业称为把十年经历压缩到一年中度过，并可能持续三五年、十年或二十年。

[事实] 他还说自己除了创业想“做海盗”，意思是探索海洋和其他难以经历的部分。

[推测] 他对创业的迷恋更多来自高密度成长和探索感，而不仅是商业成功。

[59:40] 给年轻创业者的建议

[事实] 黄一给刚毕业想创业的人一个通用建议：创业最重要的是实现商业闭环之后的增长。

[事实] 他强调所选行业要足够大。

[事实] 他提到不要一上来只想着切一个蓝海，或者在特殊赛道里把赛道做大。

[60:30] AI 工具使用与具身智能进度判断

[事实] 黄一说自己更偏好有实体的产品，也提到一些 pre-AI 时代产品仍未被 AI 替代，因为它们切中了人的交互或唤醒。

[事实] 他日常使用 Cursor、Claude Code 等写代码，底层模型没有忠诚度，谁好用就换谁；最近在用 Kimi K3，此前用过 Sonnet 系列。

[事实] 他会用 AI 快速手搓 demo，例如识别手势并玩石头剪刀布一类的小 demo。

[事实] 他认为具身智能这场马拉松里，本体可能跑了约四分之一，小脑约一半，大脑可能只有一两公里。

播客点评/总结

[推测] 本期的最大价值在于，它不是泛泛谈“具身智能很热”，而是把一个年轻创业者在融资、开源、产品、组织和行业判断上的具体思考摊开。尤其是关于首轮条款、投资人选择、产业资本、资金纪律和 burn rate 的部分，对硬科技早期创业者很有参考价值。

[推测] 节目的亮点是黄一表达直接，很多判断很 sharp：承认行业有泡沫，但主张顺势而为；承认年轻是盾牌，也承认 CEO 需要补足自己不擅长的管理面；强调开源不是慈善，而是降低合作阻力、形成生态复利。

[推测] 局限在于，转录稿中不少技术名词和产品名存在识别误差，部分行业判断也更多来自嘉宾个人经验和观点，而不是系统数据验证。适合关注具身智能、硬科技融资、开源商业模式、早期公司组织建设的人收听。