對話周順波：尤拉永珍為什麼不做雙足、先盯「洗衣機到烘乾機」
從「心裡發涼」到再出發：一場十餘年的長跑
8 月 12 日，每日經濟新聞《對話未來商業》欄目刊出對尤拉永珍創始人周順波的專訪。採訪發生在上海東長治路 505 號的一棟老樓裡——由地瓜機器人旗下創業孵化 IP「DGP 地心引力計劃」舉辦的首場線下閉門路演「地心引力 DemoDay 2026」現場，評審機構裡出現了線性資本、滴滴投資、錦秋基金等機構的身影。在一眾創業者中，周順波的履歷相對特殊：前華為具身智慧 Lab「一號員工」、華為「天才少年」，卻選擇跳進行業公認最難、最需要耐心的家庭消費級具身智慧賽道。
他與機器人的關係可以追溯到十幾年前。在香港中文大學攻讀機器人學博士期間，繁複的物理建模與硬體整合全鏈條訓練，讓他早早體會到通用機器人走向大眾市場的門檻有多高。他給出的原話是「越深入研究，心裡越發涼」——當時的機器人高度依賴專業工程師深度開發，這道技術高牆幾乎鎖死了消費端普及的可能，也埋下了他後來「降低機器人開發門檻，讓技術走向普通人」的目標。
2020 年博士畢業後，他沒有直接入職，而是全職籌備機器人創業整整一年，整套原型系統已經打磨完成，原以為只差商業化落地的最後一步，卻因故中途擱淺。這次折戟給了他更值錢的一課：機器人賽道上，技術達標只是入場基礎，工程化交付、資源統籌這些軟實力，才決定一家企業能走多遠。
復盤之後他做了務實的選擇：2021 年以華為「天才少年」身份入局。此後近五年，他作為華為具身智慧 Lab 的「一號員工」，從零搭建起十幾人起步、巔峰時期超過百人的研發團隊，主導推出華為雲具身平臺 CloudRobo，並完成工業場景機器人「從 0 到 1」的技術驗證與客戶交付。這段經歷被他視作含金量最高的實戰商學院。
2026 年 3 月，他正式從華為離職，在深圳前海註冊成立尤拉永珍。對這場在旁人看來放棄了高薪與平臺光環的抉擇，他說自己創業前毫無掙扎：「十餘年的技術積累、大廠完整的商業化歷練、大模型驅動機器人範式變革的時代視窗疊加，所有準備都已就緒。」聯合創始人張靖據公開報道曾任亞馬遜 AWS 產品經理、華為創新雲服務產品總監。
為什麼不做雙足，先盯洗衣機到烘乾機
行業的注意力大多集中在別處。國內具身智慧呈現清晰的分化：絕大多數初創企業扎堆工廠、物流與商業服務等 B 端市場，靠定點專案交付快速產生營收，向資本市場證明造血能力；僅有少數團隊敢全力投入家庭 C 端。同期切入居家服務的代表企業自變數機器人，以環境、使用者、任務作為可調自變數搭建端到端統一世界模型，採取 B 端產業與 C 端家政雙線並行，據媒體公開報道其累計融資額超過 50 億元、估值約 200 億元。
尤拉永珍選擇家庭，直接來自周順波在工業專案上攢下的經驗。他在華為操盤工業機器人期間親眼看到，B 端場景裡 POC（概念驗證）看似美好，與規模化量產之間卻隔著難以跨越的鴻溝：工廠端對裝置可靠性要求極高，技術原型在測試環境跑得再順，一旦接入真實產線，各類非標定製需求會瞬間吞噬專案利潤。他由此提出的判斷是，工業場景的定製化特徵，使其能力和資料較難自然遷移到家庭場景。
把話說白了，家庭機器人要解決的第一批問題並不是「全能」。團隊通過多輪使用者深度訪談與調研，鎖定兩個高頻痛點作為切口：一是下班之後把衣物從洗衣機轉移到烘乾機的重複勞動；二是玄關、茶几、書桌、兒童散落玩具等平面空間的收納整理。而高難度疊衣服、全域全屋清掃，暫不作為首批核心場景。
與切口同樣重要的是形態。周順波明確短期內放棄雙足人形結構：初代產品採用半身高輪式移動底盤搭配機械臂，機身高度控制在 1.4 米以內，優先打磨物理空間操作、物體抓取、平面收納等核心實用能力，把有限的研發資源集中在技術閉環構建上。他的解釋很直白：短期內雙足人形進入普通家庭仍面臨安全、能耗、成本和空間適配等挑戰，因此首代產品暫不選擇雙足路線。機身做小還有一層考慮——規避極客家庭對大型裝置的牴觸心理。
產品怎麼「學會」家務，公司給出的答案是「養成系」漸進路線。機器人先具備通用基礎能力，比如移動、抓取、識別常見物體；個性化任務則交給使用者示教來學習，比如整理某類物品、操作某件特定家電、適應自家的固定佈局；這些真實家庭裡的執行資料再回流傳給模型，進入下一輪迭代。
資料飛輪，和 12 月的那批樣機
與路線匹配的是商業化節奏。周順波表示，公司採取由小眾圈層向大眾市場滲透的階梯式方式：計劃在 2026 年 12 月小批次試製數十臺樣機，定向投放給篩選後的資深極客與科技愛好者，開展家庭實景 Beta（小規模真實使用者測試）；產品版本會持續降低使用門檻，力爭年內把操作與二次開發許可權從專業工程師下沉到普通「發燒友」群體。
而社群被擺在了壁壘的位置上。尤拉永珍的設想是以積分兌換算力、API 介面（應用程式程式設計介面）、產品折扣，乃至專案分紅、期權激勵等方式，激發共創使用者提供海量真實居家場景的反饋資料，搭建演算法迭代飛輪，從而形成難以被資本快速複製的先發優勢。
這套邏輯為什麼重要，值得補一句背景。語言模型的訓練資料可以從公開文本里近乎免費地獲取，機器人的運算元據不行——它必須由一臺臺真機在真實環境裡跑出來，採集慢、成本高，而且家庭場景高度非標：戶型、傢俱、物品、家人的生活習慣各不相同，實驗室裡標定好的動作很難直接搬到下一個家裡。於是「誰先進入足夠多的真實家庭」就不再只是營銷問題，而是資料供給問題；反過來說，這也是為什麼隱私與資料合規會成為家庭機器人公司繞不開的門檻。
不追風口，先把閉環跑通
對行業格局，周順波的態度相當冷靜。在他看來，長期看數字世界的智慧化必然延伸到物理世界，所有科技巨頭都會押注通用機器人賽道，市場體量足夠容納多家玩家共同開拓，不存在零和博弈；但具體到 C 端消費級家庭機器人，相較大廠，初創團隊決策鏈更短、資源投入更集中，可以依靠極致產品力完成突圍。對上半年行業扎堆衝刺 IPO 的熱潮，他則保持審慎：從業十三年，他深知通用具身智慧的大規模商業化落地仍有多重不確定性，企業過早奔赴二級市場容易被短期財報業績綁架，偏離長期技術深耕的主線。按他的說法，「尤拉永珍現階段核心目標只有一個：跑通家庭場景完整商業閉環，搭建穩固的資料迭代體系，夯實產品落地能力，資本化只是水到渠成的後續結果，不會為了追逐風口打亂既定研發與市場節奏」。