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“上個月融2億美金我都沒有這么開心。”
“千軍易得,一將難求!”
“得一悍將!!晚上喝酒慶祝!”
眾擎創始人趙同陽,最近發了一條數百字的朋友圈,字里行間難掩喜悅的心情,透露著一種具身行業里少見的“活人感”。

但就在這條朋友圈發布前的一段時間,趙同陽吐露經常輾轉反側,為公司的發展速度感到焦慮。
促成這種轉變的,正是他口中的“悍將”李力耘。
4月21日,李力耘正式加入眾擎機器人。在此之前,他是小鵬汽車副總裁、自動駕駛一號位,帶領超過1000人的團隊,主導小鵬智駕從模塊化開發向"數據+算力+模型"全鏈路AI化轉型。
在人才緊缺的具身行業,任何經驗人士的去留,都是各方深思熟慮后的結果,像李力耘這樣的智駕大將更是如此。
那么,到底是什么促成了這場雙向奔赴?
眾擎現在糧草充足。
2025年12月,眾擎A1+、A2輪剛剛融了10億人民幣,四個月后的B輪又進來兩億美金,估值突破百億,投資方名單里站著立訊精密、河南投資集團、基石資本。資本對眾擎的追捧,肉眼可見。
但稍顯遺憾的是,一方面手握重金,另一方面,眾擎還缺少一位“具身大腦”的實戰派領軍人物。
直到他等到了李力耘。
李力耘的價值,單從履歷上就能窺得一二:清華電子工程系本科、紐約大學計算機系博士是學術底子;LinkedIn美國總部技術架構師、百度Apollo高級專家、京東JDX智慧物流高級專家是工程經驗。這條橫跨互聯網、自動駕駛和機器人的動線,本身就是稀缺品。
而在小鵬的六年四個月,更是他履歷中最濃墨重彩的一筆。他離開時,小鵬的城市NGP已覆蓋全國所有道路,真正做到了“全國都能開,全國都好開”,而XNGP也成為行業標桿。

從他的戰績里,我們不難總結出三個核心關鍵詞。
第一個關鍵詞是「全棧」。
具身智能行業不缺學術派。頂尖大腦們能寫論文、能發頂會、能拿最佳論文獎。但李力耘不一樣。他懂互聯網產品,做過LinkedIn的推薦系統;他懂自動駕駛,做過Apollo的感知和決策;他懂物流自動化,在京東X事業部管過無人車和無人倉。最后在小鵬,他把這些經驗串成了一條線——從模塊化開發,轉向"數據+算力+模型"的全鏈路AI化。
具備這種從代碼到量產的完整經驗的人,在行業里屈指可數。
第二個關鍵詞是「筑基」。
小鵬智駕也曾摸著石頭過河。2019年,李力耘加入時,他帶領的自動駕駛團隊不到100人;2025年他離開時,已經超過1000人。他主導建立了端到端的數據閉環,讓每一輛跑在路上的小鵬車都成為數據采集器,每一次OTA升級都基于真實路測數據。
從零開始規模化,比從十到百難得多。團隊怎么招、數據怎么采、模型怎么訓、量產怎么落地——這些沒有標準答案的問題,李力耘用六年時間摸索出了一套方法論。
而眾擎現在站的位置,也許正是小鵬六年前的那個起點。
第三個關鍵詞是「帶隊」。
具身智能賽道興起的時間不過數年,很多初創公司往往缺少管理方面的體系化積累,一些業者甚至剛走出象牙塔,就立刻轉變為管理者的角色,需要花大量時間適應。有位剛任職CTO的學者就曾告訴我們,坐上了這個位置后,才認識到了什么叫“管理之難”。
所以,能管理超過1000人軟硬件團隊、能指揮“大兵團作戰”的技術將領,實屬鳳毛麟角。有了李力耘帶隊,趙同陽便能省不少心,把精力投入到更具決策性和前瞻性的事上。
對于趙同陽的熱忱,李力耘回應得也很直接:"感謝團隊的信任,讓我有機會從技術全生命周期的維度,投身于這場具身智能浪潮。"

“技術全生命周期”這幾個字,或許就是趙同陽如此興奮的真正原因。
那么,李力耘又為什么選擇了眾擎呢?
其實答案就藏在李力耘的朋友圈里。他寫眾擎有一種"讓我心動的極客精神——純粹、專注,相信技術的力量"。
在雷峰網看來,這個評價很準確,眾擎由內而外散發出的,的確是這種氣質。
首先,趙同陽本人就是個手搓硬件的狠角色。2016年,他開始研究人形機器人,創辦了兩家公司,均以失敗告終。
他沒放棄,一個人在實驗室里調關節、寫算法、測步態,用最原始的方式打磨技術。后來創辦dogotix,被小鵬收購,成為鵬行智能的一號位,主導PX5研發。
當時,在離開鵬行時,趙同陽沒有將股份變現,而是選擇換取“自由身”繼續追逐夢想。
傳言在創業初期,當時趙同陽的個人賬面流動資金只有20萬元。而這20萬元,是他給兩個孩子留的一整年學費。如果再不成功,兩個孩子下一年的學費都沒有著落。
他在朋友圈寫下:“要么認輸,要么站起來。”
這段經歷里,最打動人的是一些細節:他沒有大廠背書,沒有資本護航,沒有名校光環,只有一個工程師對技術的執念。這種「從0到1的鈍感力」,李力耘在小鵬也經歷過。
眾擎的底子,是用這種鈍感力磨出來的。
SE01實現全球首例自然步態行走,PM01完成全球首個前空翻,此外兼具高爆發力、高安全性、高性價比并具備量產能力的全尺寸人形機器人T800亮相,其背后的高性能動力關節研發、運動控制算法、全尺寸量產能力……都是趙同陽帶著團隊一版一版迭代出來的。

然而,即使眾擎在外界眼中已立住了「體能之王」的形象,大腦的能力也與日俱增,但趙同陽比誰都清楚,越是決勝時刻,就越需要一位頂尖的大腦專家,讓眾擎的硬件優勢得以充分發揮。
所幸,他遇到了李力耘。
回過頭看,李力耘加入的時間節點恰到好處。眾擎的本體能力已經打磨到位,產線能跑、產品能賣,正缺一套完整的"大腦"體系。而李力耘在十月離開了小鵬,帶了六年多的全棧經驗——從VLA到世界模型、從數據閉環到量產落地——正需要一個能從零搭建技術體系的平臺。
趙同陽寫得很直白:“他的經歷可以說是極其難得和稀缺的,也是國內公認從自駕轉具身的兼有實力和潛力的人才,能讓眾擎機器人從'能打'到'能干'快速轉變。”
從"能打"到"能干"。
對的時間,遇到了對的人。
李力耘不是孤例。
僅理想一家,過去兩年就有超過10位核心研發人員流向具身賽道。理想汽車智能駕駛高管夏中譜,離職創業,主攻VLA方向。另一位智駕高管郎咸朋,同樣出走,創辦具身智能公司。
華為智駕則盛產明星企業,陳亦倫和丁文超所創立的它石智航,創下了具身行業單輪融資的最高紀錄;黃青虬創立墨奇智能的消息一經流出,就在一夜之間吸引了上百位投資人。
此外地平線的張玉峰、百度的顧維灝、小米的劉方,都各自創立了具身智能公司,分布在不同細分賽道。
據雷峰網(公眾號:雷峰網)統計,過去兩年至少20位車企和智駕公司的核心骨干轉投具身智能。
可為什么偏偏是智駕?
拆開技術棧來看,兩個賽道的重合度遠超想象。感知層,激光雷達、毫米波雷達、攝像頭,硬件復用率極高;決策層,端到端模型、VLA架構、世界模型,智駕和具身開始說同一套語言;執行層,底盤控制算法和機器人關節控制,底層控制邏輯相通。
甚至連面臨的瓶頸都相似:數據怎么采、仿真怎么建、模型怎么訓、量產怎么落地。
而且,VLA正在成為兩個行業的共同語言,這套架構在智駕領域驗證過,現在被李力耘們帶到具身智能。它解決的核心問題是:讓機器人像人類一樣,用眼睛看、用語言理解、用動作執行。

此外,數據與商業化的結合,亦是智駕老將們的隱藏優勢。
智能駕駛的數據,來源于成千上萬在路上跑的車,但高速發展中的具身智能尚不具備這一先天條件。因此解決具身智能的數據問題,與其商業化進程是亦步亦趨的,走出數據工廠、踏進商業場景,才能形成數據飛輪,滾起雪球。
而智駕領域積累的商業化落地數據經驗,比如應對長尾問題、真實數據迭代、長鏈條大規模交付等,能為具身智能的數據采集與落地提供參考。
然而,技術可以復用,不代表問題容易解決,因為具身智能面臨的復雜度遠超智駕。智駕面對的是結構化的路面,也沒有太多近距離交互,具身智能面對的則是五花八門的生活場景,要深入人類活動的方方面面。
所以,和眾多智駕老將踏入具身賽道一樣,李力耘選眾擎,也是想做一件更有挑戰性的事,在更高的維度上“改變世界”,本質上是一種相互成就。
隨著這群人的集體轉向,一條清晰的敘事主線正浮出水面。
李力耘能給眾擎帶來什么?
首先是VLA模型的完整能力。
從零搭建視覺-語言-動作一體化的技術架構,建立端到端的數據閉環。這不是優化現有系統,是從無到有構建"大腦"。在小鵬,他驗證了端到端模型能夠實現從高速NGP到城市NGP、再到每一條道路的NGP的全面覆蓋。現在,他要把這套方法論遷移到機器人場景——讓機器人不僅能識別物體,還能理解語義、規劃動作、執行操作。
然后是數據飛輪體系。
李力耘在小鵬建立了"數據+算力+模型"的飛輪效應:路上跑的車產生數據,數據中心訓練模型,新模型OTA上車,產生更多數據。這套閉環讓他管理的智駕團隊在短時間內完成了從追趕到并跑。眾擎現在需要的是機器人版本的飛輪——采集什么樣的本體數據、如何構建仿真環境、怎樣實現sim-to-real遷移、何時規模放量。這些問題的答案,藏在李力耘過去六年的實戰經驗里。
還有最重要的工程量產能力。
眾擎有年產10萬臺的產線規劃,T800已經進入量產階段。但大腦缺位時,產線還是硬件組裝為主,產品則主要聚焦在展示接待等功能。李力耘的加入,意味著軟件和硬件可以同步迭代——模型更新可以配合硬件優化,數據回流可以指導設計改進。“從0到1”和“從1到100”,中間差的是一個懂量產的CTO。
透過李力耘加入眾擎,我們也能對行業有新的期待。
人形機器人領域存在兩種流派:本體派專注硬件,認為"先有身體再有靈魂";大腦派深耕算法,認為"智能定義一切"。兩邊都有一套自洽的邏輯,朝著堅定的目標推進。過去幾年,本體公司展示翻跟頭、擬人步態等運動能力,大腦公司展示操作推理等技能,但沒人能知道,兩條路線能否殊途同歸?
而李力耘要驗證的,正是一條戰略路線的可行性:作為硬件做到極致的具身公司,可以通過增加“具身大腦”和模型能力,在技術演進的某一節點與“大腦派”匯合,進而定義和落地具身智能。
如果這條路徑跑通,意味著什么?
未來的具身智能公司,不再需要經歷"本體等大腦"或"大腦找本體"的漫長磨合。技術棧的完整性,將成為行業競爭的新基準。而那些既懂硬件又懂算法的復合型人才,會成為比資金更稀缺的資源。
趙同陽在那條朋友圈里寫了一句話:"干就完了!沒準就做到了機器人界的蘋果。"
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