北醒李远：给机器造眼睛，与「自讨苦吃」的十一年|物理 AI 50人

作为中国发光学奠基人徐叙瑢院士的学生，十一年里，李远一直在做一件事：给机器造一双“眼睛”。

这些“眼睛”上天、下水、上路，装进了无人机、列车、汽车和各类机器人。

今天，当所有人开始讨论物理 AI，他也在重新思考：这双眼睛除了帮助机器看见，还能不能帮助机器理解世界。

从本科一路读到博士后，李远本想成为一名学者。2015年，他选择回国创业，创办北醒（Benewake）。一个最想当学者的人，做了11年CEO。

今年上半年，北醒交付了25万台机器人用激光雷达，机器人业务收入占公司营收超过一半，2025年这项业务收入比2024年翻了一倍。

这些数字之外，他还在思考，激光雷达能为机器带来什么。

“眼睛不只是大脑的工具，也是知识的来源。”他说。

在他看来，激光雷达测得的距离、位置等信息，除了帮助机器人避障，还应当成为模型学习的材料。怎样让这些测量改善模型对物理世界的理解，是他正在研究的方向。

李远每年都会刻意给自己挑一件不喜欢的事来做。

这听起来像是在自讨苦吃。

李远的解释是，很多所谓“不喜欢”，根源是恐惧，或者不够了解。一件事隔得太远，就只能看见又黑又长的影子。

一旦真正扎进去，事情往往就变得有趣了。李远管这叫拆除认知上的“墙”。

他学的是光，越学越明白，光的边界比想象中大得多，不懂的东西反而越来越多。

“真正去认识一件事的过程，让我非常开心。”

这句话，或许是理解李远和北醒过去十年为何押注物理AI的一条线索。

以下为对话实录，雷峰网·左林右狸频道进行了不改变原意的整理与删改。

01 病床边的一堂课

左林右狸频道：当年你因为"21世纪是光学的时代"这句话，选择了光电子专业，一路读到博士。“光”吸引你的地方在哪里？今天回看，你想象中的光学时代到来了吗？

李远：当时说"光学时代"，本质上是相对于电子时代而言的。光的传播速度更快、频率更高。

这些年学光、读博士、做博士后，会发现光的边界比我当时想的大得多。不懂的东西越来越多，反而越来越着迷。

这些年科技领域很热的几个方向，光通信、光运算，包括现在的光感知，基本上都围绕着光。

光作为电子之后的下一个介质，有高频这些很好的属性，在当前乃至未来很长一段时间，都会是科技的重要方向。它依然很吸引我。

左林右狸频道：研究生阶段，你师从徐叙瑢院士。徐院士对你影响最大的是什么？

李远：徐院士给我的启发，不仅在论文上，更在观点上。我讲两件我觉得有意思的事。

第一件，一般实验室墙上挂的都是“勤奋认真”“勇于创新”这类标语，我们实验室挂的是八个大字：“爱国荣校，勿忘国耻”。

徐院士经历过抗战，当年从山东一路走到西南联大读本科，是那一代背负浓烈家国情怀的青年。后来我们出国读博士，他是积极的支持者。他觉得自己能去苏联读书，我们也应该去国外看一看。他是真心认为，做科研和家国情怀是连在一起的。

第二件，他晚年身体常有小恙，要手术治疗。我当时组织同学们排班陪护，有一次轮到我，他躺在病床上和我聊天：“李远，一个做科研的人，不管是拿诺贝尔奖，还是当院士、当教授，决定他一生高度的，不是知道多少知识，是你的世界观是什么样的。你的世界观越宏大，越有可能做出很好的成绩。”

这是他给我的点拨里，我印象最深的两件事。一是让我觉得，科研有它自己的家国情怀；二是培养对物理世界的理解、培养自己的世界观，比会推导一个公式更重要。

这影响了我后来的道路。我会去思考科技的边界，思考科技能给整个世界带来什么改变，也愿意把新技术推向更多方向，而不只想着挣高毛利、把东西攥在自己手上。

左林右狸频道：读到博士以后，你已经有了比较清晰的科研路径，为什么没有继续做学者，而是选择回国创业？

李远：首先，我到今天依然很想做学术，依然热爱科研这条道路。

其次，几乎所有科研人都有一个想法，自己的东西能被更多人使用、造福更多人。我选择创业，也是希望自己研发的东西能更快普及。这是我在那个阶段能找到的一条路。

现在，我每周也会花很多时间看最新的研究、学习新的东西。虽然很忙，今年 5 月我们还是发表了一篇关于下一代感知的论文。

02 园区的灯塔，和实验室之外的功课

左林右狸频道：回国以后，你和几个伙伴在南京创业。现在回想，印象最深的一幅画面是什么？

李远：我们当时号称“园区的灯塔”。因为我们最早来上班，整个园区每天夜里都能看到我们的灯亮着，就像园区的灯塔一样。

左林右狸频道：第一个愿意为你们付费的客户是谁？

李远：零度智控，当时号称“北零度、南大疆”。CEO 是杨建军，我很敬佩他。他对无人机产品的理解，时至今日来看，都是超前且很有价值的。

左林右狸频道：把硬件从实验室带到客户现场，最早遇到了哪些问题？

李远：本质上，是对复杂世界的能力储备不足。

以前觉得自己在学术上很强，善于创新、善于解题，但制造业有自己的知识体系，商业也有自己的知识体系，那时候不具备。

从科技创新，到把创新变成产品，再把产品变成商品、批量放量，这个过程中，70%的认知是缺失的，这才是问题的本质。

所以出现问题很正常，没什么捷径可走。跟学物理一样，该读的书要读，该推的公式要会推，该背的要背下来。

我们一开始良率出过问题，交付能力也出过问题。到今天，坏品率基本控制在百万分之几的水平，交付能力也上来了，一年交付近百万台。

左林右狸频道：组织小的时候，创始人可以把很多精力放在科研、技术上。组织大了，管理和商务的事情会越来越多。你什么时候意识到，自己必须成为一个 CEO？

李远：我一直对这个世界充满好奇和兴趣，也一直以研究者的心态看事情。不管做研究、做供应链、做产品，还是做市场，都是以"发现规律并实践"的思路去做。

一个技术进入产品，产品得是稳定的、可量产的；再进入商品，它要能够流通、被大家购买。越往后走，方法论、世界观、工具箱都不一样，对我们来说，都是重新学习和构建的过程。

我会努力把后半段的事情，像看纯物理研究一样去看。它也有自己的结构、因果关系和流程。你尊重规律，好好去做，它就能做好。

北醒这些年的产品，每一个都希望成为引领者。我们认认真真思考过这个领域客户的需求和痛点。不会看到北醒copy 其他的产品，TF 系列、Horn 系列都是如此。本质上讲，还是用学生时代一个学习者的思路，去学习这个世界。

左林右狸频道：到今天，你觉得理解人性和商业，比理解光、理解技术更难吗？

李远：从数学层面，肯定是以前的东西更难。

但站在真正的体系复杂度上说，理解商业、理解销售，一点不比学物理简单。它的变量很多，流程很长，不确定性很大。做商业，一直是在确定性和不确定性之间做平衡。

所以回到你的问题，都挺难，但同样都挺有意思。

03 “做好机器人的眼睛”这件事，没变过

左林右狸频道：公司成立11年了，从最开始的无人机、工业场景到今天，你觉得北醒经历了几次战略转折？为什么最开始从无人机和工业切入，而不是车载？

李远：我们一直执迷于做好机器人的眼睛。不管它是天上的、地下的、水里的，还是路上的，拓宽物理世界的不同维度，是我们非常愿意并且一直坚持做的事。

2015 年底，我开过一个会，会上说了一段话：我们希望做一个产品，让它能飘到世界每一个角落，从火星到非洲的农村，希望很多人都能使用它。今天我们依然在做这件事。

2021 年左右开始做车规雷达时，有一次采访问我们，怎么想起来做车雷达。我说，我们一直想做好的是“认知世界的眼睛”，不是我们想做车雷达，而是想做好眼睛，车这一关是必过的。车会赋予眼睛可靠性、安全性等一堆技能，让它真正往前进化。

今天回头看，无人机、车、机器人这些领域共同帮了我们，才让今年的销量比去年又大幅增长。

左林右狸频道：这些赛道里，哪些是主动选择的，哪些有现实倒逼的因素？

李远：所谓“时势造英雄”。做好眼睛是我们一直坚持的，同时也要思考某个阶段场景的价值。

刚创业的时候，无人机有很多痛点，怎么平稳起降、贴地飞行、避障，所以我们把很多精力放在做无人机的眼睛上。

后来随着中国铁路的发展，我们在铁路领域做出了规模。这块今天还在继续发展，包括我们承担的科技部项目、下一代产品的升级。

再到车，把线数提到 512 线，再到今年发布的水下和具身产品，每一个产品都在思考这个领域的需求和痛点，不是只做一个跟随者。

TF、Horn、NOVA、UW 系列，包括年底要发布的新系列，我们一直在回答不同的题：有时是铁路的题，有时是无人机的题，有时是车的题。

反过来，解决这些题也给了我们能力。无人机让我们最后通过了 DO-160G 航空级标准，能在很多严苛环境下工作；车载让我们在质量保障上有了很大提升；水下让我们补上了防水和水下光学的知识。每个领域都有自己的知识体系，我们得去学。

今天中国的技术已经不是 40 年前“西方有什么，我们就做什么”，很多地方已经开始引领了。那就得自己去思考行业的痛点、敢于引领、敢于定义。

左林右狸频道：能不能拿一个具体产品，用通俗一点的语言讲讲，你们是怎么解决这些问题的？

李远：拿今年新发布的 UW500 来说，它是在水下使用的。水下光速都不一样了，有不同的非线性光学，折射率也变了，整个光学系统完全不一样。

为了让水下机器人能感知，我们做了很多新的水下光学研究。同时，还要把功耗、体积和成本做到消费级机器人能承受的水平。最后，雷达得在水下看清物体、看准环境，让机器人完成它本身的工作。水下雷达这块，之前的巨头都是海外公司，我觉得中国公司在这里拿到了一个先手。

第二个是轨道交通。我们的 Horn 雷达今年还在升级，未来一段时间会发布新款铁道雷达。

第三个是今年发布的 NOVA20，给具身智能产品用的。它的核心理念叫“大脑慢思考、小脑快感知”。面对碰撞、颠簸，机器人来不及做秒级的完整思考，需要在毫秒级完成避障和安全行驶。

这些产品，都是先去想这个领域具体有什么问题，再来做。

左林右狸频道：对激光雷达公司来说，机器人市场是真的新增量，还是车载竞争加剧后的第二战场？

李远：北醒是一家 Robot Native，原生机器人激光雷达公司。从第一天起，我们想的就是做好机器人的眼睛。

对象是天上飞的无人机、水里的机器人，还是路上、家里庭院的机器人，这个有差别，但做好眼睛一直没变过。

车载对北醒来说，是一次能力迁移。今天，高阶机器人给我们出了新的题，我们愿意把它回答好。当前，机器人是北醒的主战场。

左林右狸频道：创业十年，新机会、新风口很多。你怎么判断，一个方向值得继续投入，还是应该及时止损？

李远：我们做的事情可以分成两种：一种是探索能力边界，一种是产生经济价值。

如果一件事在这个阶段，能把人类的能力边界、科技的能力边界往前推，我们觉得有价值。如果能给客户带来价值、产生商业化，我们也觉得有价值。

什么时候终止？就是两种价值都没了。

左林右狸频道：有没有哪一次，放弃比坚持更困难？

李远：幸运的是，我们所在的领域都是朝阳产业，还没有完整经历过一个科技的衰落周期，所以还没有出现过“必须放弃这个领域”的时刻。

无人机我们已经做了 10 年，今天依然是低空经济的热点。去年我们还发布了一个 1 万赫兹的产品，前年发布了一款通过 DO-160G、只有 10 克的无人机产品。技术红利还有很多没有探索完，还不能说停止。

铁道也一样。中国铁路已经很强了，但在感知这块，我们还在发新品。

04 车载是必过的一关，机器人是主战场

左林右狸频道：2021 年决定进入乘用车市场时，当时为什么坚持进入？

李远：我们当时的理解是，硬件想做好、眼睛想做好，车是必过的一关。车体系的质量管控、流程、环境适应性，对产品有很大的提升，所以这个领域一定要做。

今天看来，我们的很多安全性确实是在那个时候做好的。现在给机器人客户做远程升级，用的也是当时做车积累下来的能力。

左林右狸频道：2023 年，车载前装业务还没有实际出货，研发已经投入很多。那是你创业以来最怀疑自己的阶段吗？

李远：从我们自己的期待讲，想做好雷达，就得从这个领域里学习、提升能力，所以不会因为一时的成果，动摇对方向的判断。

后来车业务也给我们带来了量产和订单。客观讲，车领域对我们的雷达是有帮助的。

左林右狸频道：今天北醒把机器人放到更高的位置，这是回到了创业的出发点，还是进入了一个新阶段？

李远：我们一直想做的是“认知世界的眼睛”。

今天，机器人已经成为物理世界和数字世界的交互界面。新的问题是，怎么把 AI 和物理世界连接好，让 AI 走出软体，和物理世界交互，甚至做出一些行为。

机器人承载着我们从激光雷达通向物理智能的这一步。

左林右狸频道：你觉得机器人市场到了真正开始放量的节点吗？

李远：可以分成两块看。一块是 AI 基础设施建设，虽然建得很快，但还没有完全建完；另一块是基于这些基础设施的商品化、产品化，现在应用端已经开始起来了。

机器人未来的空间很大。站在未来 10 年回看今天，机器人才刚开始。

今天可能先从消费机器人起来，下一步，具身智能开始实际放量。什么时候你身边、办公室里，陆续有人拥有具身机器人或机器狗了，我觉得普及率才算上去。现在还是刚开始。

左林右狸频道：铁道这块的新品和技术升级，主要体现在哪里？

李远：具体细节晚些会披露。一个很明显的变化是，客户从早期“有个功能就可以”，到今天开始要求人性化的设计，要有“舒适感”。

装到火车上，除了能完成功能，还要足够小、足够低功耗，也要安静，让驾驶员觉得舒服。

中国的铁路开始准备引领这个世界了，引领者就不能像早期那样只讲功能实现，温控、噪声这些过去觉得能忍一忍的问题，现在都不能忍了。

左林右狸频道：商业世界有多少东西可以量化？有多少只能依靠对人的理解？

李远：客观讲，我不是一个特别出色的销售，底色还是研究人员。

这些年，海外市占率越来越高，产品越来越被欧美客户接受，靠的是我们越来越理解客户、当地的地理环境、怎么服务好。

所谓理解地理，是知道产品在极寒、极热地区应该怎么工作。不能只在家里说产品好，放到那个区域，它得真的好。

所谓服务好，也不只是搞好关系。比如在当地设好代理，哪怕我今天不能过去，今天下午代理也能上门维修。

我们的团队，从质量、采购到高层，都和客户一对一对应，遇到问题时，他们能第一时间找到我们。我们也会尊重客户的流程，按照对方国家的产品流程完成测试、商谈、EVT、DVT、PVT，直到量产。

这其实是挺理工科的思路。这些年我真正提升的，是对那个国家的科技、流程、组织的理解。这是我们这些做技术的人，学习商业、学习出海的过程。

左林右狸频道：现在海内外的占比大概是多少？海外和国内的出货领域有差别吗？

李远：海外占比目前超过 50%，已经很多年了。领域上，科技无边界，中外相仿，都是以机器人为核心的客户群。

05 从“能做什么”，到“能给客户带来什么”

左林右狸频道：和三五年前相比，机器人市场真正发生的变化是什么？客户购买激光雷达的逻辑，有什么变化？

李远：从两个方面讲：能力边界，以及给世界带来的价值。

能力边界是你到底能做什么。能做多少线的雷达、多高清、过什么质量要求。价值是，能让客户的事故率怎么降低、清洁率怎么提升。

一个领域越在早期，越讲能力边界；越成熟，越讲价值。

比如具身智能，我们现在还在努力把能力边界做好。NOVA20 能在几十到几百毫秒内完成整个探测，保证太阳光不干扰、信号不串扰。这是在做过去做不到的能力。

随着技术发展，讨论会转向机器人在具体场景里，给客户带来了什么价值。

无人机、低空经济也一样。早期给物流无人机公司做雷达，更多在探索能力边界：过 DO-160G，把 100 多克的雷达做到 10 克。

现在给客户做今年的改型，考虑的就是供应链产能怎么变好、功耗怎么降低，让飞行半径进一步提升。

这是这些年的一个转变。有些领域，能力边界的逻辑完成得差不多了，开始转向价值逻辑。

左林右狸频道：哪些变化是实质性的？哪些还停留在资本和传播层面？

李远：简单粗暴的分一下：

凡是以表演性质为核心的内卷，本质上还在探索能力边界。当它开始真的能干活了，就开始讨论给客户群的价值了。

从 Demo 表演，到实际干活，再到讨论成本够不够低、客户是不是买得起，会慢慢感觉到一个行业的演进阶段。

左林右狸频道：机器人开始干活、进入实际生产活动，是不是意味着产业到了一个临界点？

李远：是的。因为它一旦创造价值，价值就会回滚到初始端，成为一个飞轮。

之前的钱只是研发投入。越挣钱就越能投研发，越投研发就越挣钱。这个飞轮转起来，就进入第二个黄金时期了。

左林右狸频道：人形、庭院、泳池、无人机、仓储和工业机器人这些领域，哪一类可能最先形成大规模、可持续的市场？

李远：分两个维度看。

智能边界上，我们的人形机器人客户、一些高智能的机器人客户，大家在一起探索感知的上限。

价值落地上，就看起量。

不同阶段，产品展现出来的标志不一样。有的展现的是放量，有的展现的是“我能做到以前做不到的事”，比如能跑、能跳。

以落地为核心，就看放量；以探索智能边界为核心，就去看感知上限。

左林右狸频道：现在机器人行业里，哪些场景被高估了，哪些被低估了？

李远：我不敢说高估和低估，只能分享一些数字供参考。

灼识咨询的数据是，全球泳池清洁机器人市场规模，从 2020 年的 13.94 亿美元增长到 2025 年的 28 亿美元，复合年增长率是 15%。预计到2030年将进一步增至45.68亿美元；市场渗透率会从 2025 年的 27.8%，提升到 2030 年的 34.7%。

再看 IDC 的《全球家用智能清扫机器人市场跟踪报告》，2025年全球家用清洁机器人整体出货量达到 3272 万台，同比增长 20.1%。

其中，2025 年全球割草机器人出货 199.2 万台，同比增长 63.8%，是增长最快的细分品类。

左林右狸频道：车载行业后来走向价格战和集中化，机器人的激光雷达会不会重演这条路径？

李远：我的基本观点还是价值逻辑。

低价格不是坏事。价格低，才能让更多人享受到科技红利。如果一辆自行车依然要占一个月工资，那我根本骑不起自行车。

但零毛利、负毛利是要反思的。做一个东西，没给客户带来价值，定价就会丧失主动权。真正要讨论的是，我们给机器人用户带没带来价值。

无人机我已经做了 10 年，依然能挣到毛利，每年还能升级。机器人也是一样，你给它带来价值，它才会持续升级、成长。

单个产品的价格要降下来，毛利不能像以前那么高，但依然可以挣钱。整个毛利额在增加，就还能持续研发。

我们一直强调价值逻辑，是因为真的从里面“吃到过肉”。过去 10 年，无人机、铁路这些领域，让我们挣到了钱。再把钱投到研发里，开拓新品，再吃到肉。

我们是从车载的激烈竞争中走出来的公司，所以更珍爱价值。不要怪时代、不要怪行业，你有价值，客户才愿意多给你毛利。

左林右狸频道：禾赛、速腾这些车载头部公司，也在扩大机器人激光雷达业务。北醒的差异在哪里？

李远：机器人是一个有很多细分品类的市场。可以看我们做过的一些产品。

TF 产品之于无人机，到今天依然是引领地位，普及速度依然在提升；Horn 雷达之于轨道交通，还在升级；UW 和 VLS 之于水下机器人，市占率还在提升。

NOVA 之于具身智能，虽然刚推出，但我相信明年再聊天时，你会看到已经有很多用户用上了它，去降低碰撞率、事故率。

还是回到一个很朴素的问题：你给哪个细分行业带来了什么价值？

北醒是 Robot Native 的公司，习惯从机器人本身的需求上去考虑问题。这是过去 10 年积累下来的东西。

左林右狸频道：更早接触这些机器人客户，是北醒很重要的优势吗？

李远：除了早晚，还有更贴近、更深入。

跟随是一种思路，引领是另一种思路。引领的本质是选好细分市场，贴近它，跟细分市场的客户价值融为一体。

过程中会有一个漫长的爬坡，但只要爬进去了，是能够从这个领域中获得技术的反哺和成长的。

我们的原则就是选好细分市场，把里面的机器人服务好，再来定义它需要一双什么样的眼睛。

06 二十个点，够不够用？

左林右狸频道：用三个数字说明北醒目前在机器人市场的进展，你会选哪三个？

李远：今年上半年，我们卖给机器人的雷达交付了 25 万台；机器人收入占北醒超过 50%；2025 年，机器人收入比 2024 年增长了 100%。

这几个数字都还在增长。

左林右狸频道：NOVA20 选择了 20 点线阵，没有追求更高线束的面阵方案。你怎么判断什么时候要追求高参数，什么时候要为场景做减法？

李远：本质上是我们对具身智能的理解："大脑慢思考，小脑快感知"。

首先得看，感知是服务大脑，还是服务小脑。NOVA20 服务的是小脑，考虑的是安全性、快感知，要和运动系统高度结合。

这 20 个点是逐个激发的。为了让它们不相互干扰，我们在时间上做了分割，逐点探测。这个技术还挺厉害的，以前用在车载上，我们把它拿过来，用在这么小的产品上。

我们另一个产品理念叫"简单胜复杂"。

选 20 个点，是因为近场安全要求更快地扫完、更快地给出结果。真正贴合客户的需求，比堆参数重要。

别看只有 20 个点，它的盲区很小，只有小几厘米，室外强光下也可以使用。尺寸只有一个啤酒瓶盖那么大，能装在具身机器人身上的很多部位，肘、手、腿、头、胸都可以。

成本也是消费级的，本身就是为大规模放量做准备。

左林右狸频道：这 20 个点带着时间差依次打出去，和一起打出去，在具体场景里有什么不同？

李远：这就是时分复用。每一个点都是独立发、独立收，时间上的延时非常短，可能只是万分之几秒，但它是分时发送的。

以前激光雷达有一个重大痛点，外面如果有一个超亮的东西，会把一个激发点周围的其他点都“点亮”、都污染掉。这叫串扰，在车载雷达上困扰了行业很多年。

后来大家采用时分复用才把它解决掉。这个技术以前都是几千块钱、上万块钱的贵雷达才用的。

我们过了车载这一关，也做了大量产，现在把它用到具身这块，解决感知点之间的串扰问题。

左林右狸频道：北醒的技术路线主要是固态、非机械，为什么到了水下场景，会选择机械旋转？

李远：是客户的需求、水下环境和成本共同决定的。

立项时，我们评估过很多方案，比如用多个纯固态拼一圈。最后跟客户一起讨论，要考虑安装方便，也要考虑客户的算法好不好用。他们过去的算法，都是基于机械旋转的 SLAM 做的。

要么让客户重新改很多东西，要么在这个形态上，让客户更快、更好地用起来。我们优先考虑后者，最后一起采用了旋转底盘，完成 360 度扫描。

我觉得这不冲突。忠于一条技术路线是执念，忠于物理规律、客户价值，才是我们做产品的理念。

左林右狸频道：你之前判断，激光雷达最终会走向半导体化。这个判断是什么时候形成的？目前有哪些分立的能力被集成进了芯片？

李远：芯片这部分，具体我会在下一次向大家详细介绍。

有一点可以分享：做硬件的本质，就是逐步芯片化，因为芯片化最适合超大规模量产。

左林右狸频道：北醒过去提供距离信息，现在大家开始谈感知模型、环境理解。你对“机器眼睛”的理解有什么变化？大脑越来越聪明以后，便宜的摄像头，是不是也能解决过去需要依赖激光雷达的问题？

李远：眼睛不只是大脑的工具，也是知识的来源。

摄像头和激光雷达并不对立。摄像头是被动传感器，采集 RGB 色彩信息，信息丰富、数据量大；激光雷达是主动传感器，直接测量距离、位置、反射率这些物理量。

过去更多是从单一传感器的能力讨论问题。大模型时代，摄像头提供丰富的语义信息，激光雷达提供对物理世界更确定的测量，两者结合是必然的趋势。我们近期在这一块也会有好消息和大家同步。

左林右狸频道：再往前看，在机器人和物理 AI 时代，有没有一个行业里还没完全形成共识，但你比较确信的判断？

李远：最终要用激光雷达去提升模型的能力。

激光雷达是一个很好的物理真值表达器。基础模型加上激光雷达，通过多模态融合，能达到远优于纯摄像头训练的模型的效果。今年 5 月我们发表的论文，讨论的也是这个方向。

这个时代最大的红利是大模型红利。激光雷达作为物理真值设备，在物理智能时代有巨大的价值要体现。

左林右狸频道：“物理 AI”最近被频繁讨论，但北醒“造眼睛”已经造了 10 年。这次是真正的范式变化，还是给研究了很久的旧问题换了一个名字？

李远：我只能分享我的感受。

AI 像一个蠢蠢欲动、懵懵懂懂、对世界有无限愿望的孩子。在软体世界做了几年的试探、扩张之后，开始想能不能走出软体，往硬件、往真实的物理世界探索？

当前的本质，是 AI 不甘于只在虚拟世界中存在，它开始想在物理世界里创造自己。

所以会有 AI for Science、Physical AI，下一步还会有 AI for Engineering，包括构建 AI infra。核心都是从虚拟世界走出来。我们也在这个大潮中做一些创新。

左林右狸频道：畅想未来 10 年，你最想解决什么问题？希望北醒最终成为一家什么样的公司？

李远：如果能在“AI 造自己”的过程中，扮演一个核心角色，我会觉得还挺开心的。我们现在主要扮演眼睛和感知的角色。

让 AI 真正落到物理世界，知道怎么创造自己、怎么在物理世界中互动，这是很让我兴奋的事情。

07 公司的边界，研究者的底色

左林右狸频道：前面聊了很多北醒的长板，有没有比较明显的短板？

李远：有，市场和宣传上的投入不够。

我们应该更早主动和媒体交流，而不是今天才聊。学会宣传、理解宣传、把宣传的工具用好，是接下来要补的一课。

左林右狸频道：北醒同时覆盖“空地水陆”四个方向。只能保留一个方向深入投入，你会选哪个？

李远：先说一下，为什么我们今天会有“空地水陆”这么多产品。

如果公司只有第一天，我们不会同时做四个方向。但过去 11 年，我们经历了这么多经济周期、跌宕起伏，活过来了，也把这些领域的客户服务好了，产品做到了今天，而且能盈利。

我给客户带来了价值，客户也给了我足够的毛利，产品还在升级，我不会放弃这些领域。

什么时候会放弃？当我觉得自己给一个领域带不来价值了，就会放下，把它交给更善于做行业饱和期、收敛期的企业。

可以拆开看。有些是已有业务，已经到了成熟的商业阶段，对我来说，就是好好做生意、好好卖产品、好好服务。

在技术开拓上，我们聚焦的是机器人。怎么让眼睛更智能，怎么做好 AI 对物理世界的感知，是我们现在花最多精力研究的方向。

左林右狸频道：现在芯片公司做雷达、雷达公司做芯片，机器人品牌也在自研传感器和算法。这是行业早期的阶段性现象，还是垂直整合会长期存在？各方的边界应该在哪里？

李远：大家还在互相争取空间，说明这个领域还在发展。如果不再争取，说明也没什么价值了。

我认为机器人领域的垂直整合会长期存在。每个环节都有价值可以争，没有一个预先设好的合理分工。谁能为客户创造价值，谁就扩展自己的边界，最后达到平衡。

拿手机摄像头举例。早期都想在体验上建立优势，后来索尼、三星守住传感器，苹果、华为拿走 ISP 和影像算法，分工变得比较清楚：器件归专业厂商，体验归整机厂。

器件是规模生意，要服务整个行业，用几十亿颗的出货量平摊工艺；体验是定义权的生意，整机厂要握在自己手里。

机器人有可能走向类似的分工：芯片厂做通用平台器件，传感器厂做物理器件，也向感知算法适度延伸；机器人厂商做好整机定义、任务层和智能化。

但现在还早，垂直整合和专业分工仍在并行，最后未必完全复制手机。

左林右狸频道：从经济性上看，一家泳池机器人公司要做到多大的出货量，自研激光雷达才划算？

李远：除非一家机器人公司占了市场的 80% 或者 90%，否则其实没有必要自研。

就算一家大厂占了 20%，自研产品也只能卖这 20% 的量。一个部件厂能服务 60%—80% 的客户，把质量、成本做好，用它就可以了。

分工的本质还是价值，谁在价值部分扮演了更高的地位，谁就拿这份钱。泳池整机厂自己做部件，价值逻辑上不容易成立。

就像当年很多车厂都说要自研激光雷达，最后账算不算得过来？

雷达本质上是机器人的眼睛，它还在发展，要不断摸客户需求、不断升级、做新一代产品。

车厂后来放弃，一个原因是迭代速度不够快。最优的人才在做整车定义，部件定义的速度没那么快。要保持先进性，还是得买独立厂商的。

除非这个东西已经不再升级了，那自研也没什么。但那样的领域，也不适合我们这种创新型公司了。

左林右狸频道：这些年的创业经历里，你做得最正确的一次判断是什么？付出最大的代价是什么？

李远：最正确的判断，是这十年来对机器人的坚持，坚持做全谱系产品，一步步把感知的底子打下来，今天才能拿到这部分技术红利。

如果说代价，是青春。

那天照镜子，突然发现自己有好多白头发。前两天回母校参加 130 年校庆，发现很多老师和同学都满头白发了。

我们做科研的人确实喜欢自己做的事情，但时间过得太快了。

未来 10 年，希望更珍惜自己的时间，把它用在科技创新和商业落地上，给这个时代带来一些亮色。

左林右狸频道：有人评价你理性冷静、擅长分析。你认同吗？这是不是支撑你这些年创业的重要原因？

李远：这个评价太高了，我都有点不好意思。

要说底层标签，第一，我是个北京人，有很强的好奇心。北京人一大特点是喜欢“提笼架鸟”，我只是没有时间提笼架鸟。但反过来讲，现在做每一个产品，每天愿意在实验室花这么多时间，不也是在满足自己的好奇心吗？

第二，我是一个“好学生”。认真准备论文、认真写作业、认真答辩。本科、硕士、博士的毕业论文，每一个字都是自己写的。

今天也一样，有很强的好奇心，对科技有很深的执念。就像当年读博，屁股坐在椅子上，一坐一个月都不起来。我觉得这可能才是我的底色。

左林右狸频道：之前的报道提到，你每年都会刻意挑战一件自己不喜欢的事。为什么要这样训练自己？

李远：我一直觉得，喜欢不喜欢，往往跟心里的一些错误认知有关。

比如不喜欢某个学科，可能是心里惧怕，或者对它认识不够。这么多年最大的感受是，任何学科、任何东西，不管一开始喜不喜欢，只要去学、跳进去，最后发现都还挺喜欢的。

所以我每年都去挑战一些以前不愿意做、不喜欢的领域。本质上，是破除自己的认知陷阱，或者叫认知壁障。

真正去认识一件事的过程，让我非常开心。

写在最后

在原始采访速记里，李远一共提到了55次“价值”。

这个词在商业谈话里很常见，“创造价值”四个字放在句尾，听上去，做一件事的理由就已经交代清楚了。

不过，当“价值”后面跟上一件件具体的事，意思也就回来了。

谈到下一代铁路雷达时，李远提到了一个要求：安静。

过去雷达装到火车上，只要能完成功能，客户或许就接受了。现在还要足够小和省电，温控和噪声也得处理好。要让驾驶员觉得舒服，那些过去可以“忍一忍”的问题，如今都不能忍了。

给机器造眼睛，做到后来，连人的耳朵也要顾及。

多年前，徐叙瑢院士在病床上对李远说，决定一个科研人一生高度的，是他的世界观。写罢再读这段，我更在意其中那个“世界”——它既包含有待探索的物理规律，也包含工厂里的良率、客户手中的账单，以及一个驾驶员对噪声的感受。

一个人的时间有限，能认识的世界却还在扩大。谈到这个过程，李远说：“非常开心。”

我们欢迎所有能为雷峰网(公众号：雷峰网)·左林右狸频道提供新观点新角度新信息的群友，加入我们的实名制社群，与左林右狸一路同行。管理员微信号：leiphonelinli，备注公司-职位-称呼通过更快。

雷峰网原创文章，未经授权禁止转载。详情见转载须知。