李力耘加入众擎，全栈智驾大脑与顶级人形本体的双向奔赴

“上个月融2亿美金我都没有这么开心。 ”“千军易得，一将难求！ ”“得一悍将！！ 晚上喝酒庆祝！ ”众擎创始人赵同阳，最近发了一条数百字的朋友圈，字里行间难掩喜悦的心情，透露着一种具身行业里少见的“活人感”。 但就在这条朋友圈发布前的一段时间，赵同阳吐露经常辗转反侧，为公司的发展速度感到焦虑。 促成这种转变的，正是他口中的“悍将”李力耘。 4月21日，李力耘正式加入众擎机器人。 在此之前，他是小鹏汽车副总裁、自动驾驶一号位，带领超过1000人的团队，主导小鹏智驾从模块化开发向"数据+算力+模型"全链路AI化转型。 在人才紧缺的具身行业，任何经验人士的去留，都是各方深思熟虑后的结果，像李力耘这样的智驾大将更是如此。 那么，到底是什么促成了这场双向奔赴？ 什么样的人，比两亿美金还重要？ 众擎现在粮草充足。 2025年12月，众擎A1+、A2轮刚刚融了10亿人民币，四个月后的B轮又进来两亿美金，估值突破百亿，投资方名单里站着立讯精密、河南投资集团、基石资本。 资本对众擎的追捧，肉眼可见。 但稍显遗憾的是，一方面手握重金，另一方面，众擎还缺少一位“具身大脑”的实战派领军人物。 直到他等到了李力耘。

李力耘的价值，单从履历上就能窥得一二：清华电子工程系本科、纽约大学计算机系博士是学术底子；LinkedIn美国总部技术架构师、百度Apollo高级专家、京东JDX智慧物流高级专家是工程经验。 这条横跨互联网、自动驾驶和机器人的动线，本身就是稀缺品。 而在小鹏的六年四个月，更是他履历中最浓墨重彩的一笔。 他离开时，小鹏的城市NGP已覆盖全国所有道路，真正做到了“全国都能开，全国都好开”，而XNGP也成为行业标杆。 从他的战绩里，我们不难总结出三个核心关键词。 第一个关键词是「全栈」。 具身智能行业不缺学术派。 顶尖大脑们能写论文、能发顶会、能拿最佳论文奖。 但李力耘不一样。 他懂互联网产品，做过LinkedIn的推荐系统；他懂自动驾驶，做过Apollo的感知和决策；他懂物流自动化，在京东X事业部管过无人车和无人仓。 最后在小鹏，他把这些经验串成了一条线——从模块化开发，转向"数据+算力+模型"的全链路AI化。 具备这种从代码到量产的完整经验的人，在行业里屈指可数。 第二个关键词是「筑基」。 小鹏智驾也曾摸着石头过河。 2019年，李力耘加入时，他带领的自动驾驶团队不到100人；2025年他离开时，已经超过1000人。

他主导建立了端到端的数据闭环，让每一辆跑在路上的小鹏车都成为数据采集器，每一次OTA升级都基于真实路测数据。 从零开始规模化，比从十到百难得多。 团队怎么招、数据怎么采、模型怎么训、量产怎么落地——这些没有标准答案的问题，李力耘用六年时间摸索出了一套方法论。 而众擎现在站的位置，也许正是小鹏六年前的那个起点。 第三个关键词是「带队」。 具身智能赛道兴起的时间不过数年，很多初创公司往往缺少管理方面的体系化积累，一些业者甚至刚走出象牙塔，就立刻转变为管理者的角色，需要花大量时间适应。 有位刚任职CTO的学者就曾告诉我们，坐上了这个位置后，才认识到了什么叫“管理之难”。 所以，能管理超过1000人软硬件团队、能指挥“大兵团作战”的技术将领，实属凤毛麟角。 有了李力耘带队，赵同阳便能省不少心，把精力投入到更具决策性和前瞻性的事上。 对于赵同阳的热忱，李力耘回应得也很直接："感谢团队的信任，让我有机会从技术全生命周期的维度，投身于这场具身智能浪潮。 "“技术全生命周期”这几个字，或许就是赵同阳如此兴奋的真正原因。 顶尖本体遇上顶尖大脑，一次充满默契的双向奔赴那么，李力耘又为什么选择了众擎呢？ 其实答案就藏在李力耘的朋友圈里。

他写众擎有一种"让我心动的极客精神——纯粹、专注，相信技术的力量"。 在雷峰网看来，这个评价很准确，众擎由内而外散发出的，的确是这种气质。 首先，赵同阳本人就是个手搓硬件的狠角色。 2016年，他开始研究人形机器人，创办了两家公司，均以失败告终。 他没放弃，一个人在实验室里调关节、写算法、测步态，用最原始的方式打磨技术。 后来创办dogotix，被小鹏收购，成为鹏行智能的一号位，主导PX5研发。 当时，在离开鹏行时，赵同阳没有将股份变现，而是选择换取“自由身”继续追逐梦想。 传言在创业初期，当时赵同阳的个人账面流动资金只有20万元。 而这20万元，是他给两个孩子留的一整年学费。 如果再不成功，两个孩子下一年的学费都没有着落。 他在朋友圈写下：“要么认输，要么站起来。 ”这段经历里，最打动人的是一些细节：他没有大厂背书，没有资本护航，没有名校光环，只有一个工程师对技术的执念。 这种「从0到1的钝感力」，李力耘在小鹏也经历过。 众擎的底子，是用这种钝感力磨出来的。

SE01实现全球首例自然步态行走，PM01完成全球首个前空翻，此外兼具高爆发力、高安全性、高性价比并具备量产能力的全尺寸人形机器人T800亮相，其背后的高性能动力关节研发、运动控制算法、全尺寸量产能力……都是赵同阳带着团队一版一版迭代出来的。 然而，即使众擎在外界眼中已立住了「体能之王」的形象，大脑的能力也与日俱增，但赵同阳比谁都清楚，越是决胜时刻，就越需要一位顶尖的大脑专家，让众擎的硬件优势得以充分发挥。 所幸，他遇到了李力耘。 回过头看，李力耘加入的时间节点恰到好处。 众擎的本体能力已经打磨到位，产线能跑、产品能卖，正缺一套完整的"大脑"体系。 而李力耘在十月离开了小鹏，带了六年多的全栈经验——从VLA到世界模型、从数据闭环到量产落地——正需要一个能从零搭建技术体系的平台。 赵同阳写得很直白：“他的经历可以说是极其难得和稀缺的，也是国内公认从自驾转具身的兼有实力和潜力的人才，能让众擎机器人从'能打'到'能干'快速转变。 ”从"能打"到"能干"。 对的时间，遇到了对的人。 当智驾天花板们，开始集体涌向具身智能李力耘不是孤例。 仅理想一家，过去两年就有超过10位核心研发人员流向具身赛道。

理想汽车智能驾驶高管夏中谱，离职创业，主攻VLA方向。 另一位智驾高管郎咸朋，同样出走，创办具身智能公司。 华为智驾则盛产明星企业，陈亦伦和丁文超所创立的它石智航，创下了具身行业单轮融资的最高纪录；黄青虬创立墨奇智能的消息一经流出，就在一夜之间吸引了上百位投资人。 此外地平线的张玉峰、百度的顾维灏、小米的刘方，都各自创立了具身智能公司，分布在不同细分赛道。 据雷峰网统计，过去两年至少20位车企和智驾公司的核心骨干转投具身智能。 可为什么偏偏是智驾？ 拆开技术栈来看，两个赛道的重合度远超想象。 感知层，激光雷达、毫米波雷达、摄像头，硬件复用率极高；决策层，端到端模型、VLA架构、世界模型，智驾和具身开始说同一套语言；执行层，底盘控制算法和机器人关节控制，底层控制逻辑相通。 甚至连面临的瓶颈都相似：数据怎么采、仿真怎么建、模型怎么训、量产怎么落地。 而且，VLA正在成为两个行业的共同语言，这套架构在智驾领域验证过，现在被李力耘们带到具身智能。 它解决的核心问题是：让机器人像人类一样，用眼睛看、用语言理解、用动作执行。 此外，数据与商业化的结合，亦是智驾老将们的隐藏优势。

智能驾驶的数据，来源于成千上万在路上跑的车，但高速发展中的具身智能尚不具备这一先天条件。 因此解决具身智能的数据问题，与其商业化进程是亦步亦趋的，走出数据工厂、踏进商业场景，才能形成数据飞轮，滚起雪球。 而智驾领域积累的商业化落地数据经验，比如应对长尾问题、真实数据迭代、长链条大规模交付等，能为具身智能的数据采集与落地提供参考。 然而，技术可以复用，不代表问题容易解决，因为具身智能面临的复杂度远超智驾。 智驾面对的是结构化的路面，也没有太多近距离交互，具身智能面对的则是五花八门的生活场景，要深入人类活动的方方面面。 所以，和众多智驾老将踏入具身赛道一样，李力耘选众擎，也是想做一件更有挑战性的事，在更高的维度上“改变世界”，本质上是一种相互成就。 随着这群人的集体转向，一条清晰的叙事主线正浮出水面。 "完全体"众擎，有什么可以期待？ 李力耘能给众擎带来什么？ 首先是VLA模型的完整能力。 从零搭建视觉-语言-动作一体化的技术架构，建立端到端的数据闭环。 这不是优化现有系统，是从无到有构建"大脑"。 在小鹏，他验证了端到端模型能够实现从高速NGP到城市NGP、再到每一条道路的NGP的全面覆盖。

现在，他要把这套方法论迁移到机器人场景——让机器人不仅能识别物体，还能理解语义、规划动作、执行操作。 然后是数据飞轮体系。 李力耘在小鹏建立了"数据+算力+模型"的飞轮效应：路上跑的车产生数据，数据中心训练模型，新模型OTA上车，产生更多数据。 这套闭环让他管理的智驾团队在短时间内完成了从追赶到并跑。 众擎现在需要的是机器人版本的飞轮——采集什么样的本体数据、如何构建仿真环境、怎样实现sim-to-real迁移、何时规模放量。 这些问题的答案，藏在李力耘过去六年的实战经验里。 还有最重要的工程量产能力。 众擎有年产10万台的产线规划，T800已经进入量产阶段。 但大脑缺位时，产线还是硬件组装为主，产品则主要聚焦在展示接待等功能。 李力耘的加入，意味着软件和硬件可以同步迭代——模型更新可以配合硬件优化，数据回流可以指导设计改进。 “从0到1”和“从1到100”，中间差的是一个懂量产的CTO。 透过李力耘加入众擎，我们也能对行业有新的期待。 人形机器人领域存在两种流派：本体派专注硬件，认为"先有身体再有灵魂"；大脑派深耕算法，认为"智能定义一切"。 两边都有一套自洽的逻辑，朝着坚定的目标推进。

过去几年，本体公司展示翻跟头、拟人步态等运动能力，大脑公司展示操作推理等技能，但没人能知道，两条路线能否殊途同归？ 而李力耘要验证的，正是一条战略路线的可行性：作为硬件做到极致的具身公司，可以通过增加“具身大脑”和模型能力，在技术演进的某一节点与“大脑派”汇合，进而定义和落地具身智能。 如果这条路径跑通，意味着什么？ 未来的具身智能公司，不再需要经历"本体等大脑"或"大脑找本体"的漫长磨合。 技术栈的完整性，将成为行业竞争的新基准。 而那些既懂硬件又懂算法的复合型人才，会成为比资金更稀缺的资源。 赵同阳在那条朋友圈里写了一句话："干就完了！ 没准就做到了机器人界的苹果。 "新的篇章，正在展开。