阿米奥创始人刘方：具身智能助力工厂转型升级

文｜富充

编辑｜苏建勋

行动迅速、务实高效，这是原小米智驾负责人、阿米奥机器人创始人刘方的典型风格。2024年9月，他创立阿米奥，仅仅一年后，其首批机器人产品便成功部署于客户生产线。

据《智能涌现》独家报道，自2025年以来，阿米奥相继完成了种子轮及天使轮融资。其中，种子轮由安克创新、星连资本联合领投，欣旺达和险峰长青跟投；天使轮则吸引了中金资本和钧山投资参与，老股东星连资本持续加注。公司累计融资近2亿元，悦丰资本担任本轮财务顾问。

“在国内市场，技术并非绝对秘密，最终比拼的是持续满足客户需求，从而形成牢固的客户纽带。”刘方对《智能涌现》表示。

自2012年加入小米以来，刘方在小米的十数年间负责了手机系统、AI硬件（如小爱音箱、翻译机、车载后视镜等）及智能驾驶汽车等多个领域，经历了从0到1的创业历程。这些经历让他形成了重视成本、客户至上及追求高效的原则。

刘方将这些商业理念带入他的创业项目，特别是在“机器人应用场景落地”这一核心领域。

在阿米奥成立之前，刘方进行了大量市场调研，发现衡量应用场景的三个关键标准：有确切需求；AI技术能带来显著提升；有明确的投资回报率（ROI）。

刘方认为，具身智能在工业场景中并非取代自动化，而是在人力成本高昂或自动化难以胜任的领域中发挥作用。

尽管中国工人月薪不高，但招工难、流动率高，用工缺口显著。同时，随着工厂订单的小批量、快速迭代增加，原有自动化改造成本高昂，而具身智能因其学习速度快，更容易适应新产品生产。

阿米奥计划首先解决3C等制造业中分拣、装配、检测等“传统流水线难以胜任且成本高昂”的工序。

算账如下：东南沿海工厂中，一名工人月薪六七千元，年综合成本通常在8—10万元；三班倒下来，一个工位年成本达二三十万。

基于此，刘方将阿米奥单机定价定在20万元左右。据他了解，如果机器人回本周期控制在一至一年半内，客户会认为具身智能“进厂”值得一试；一旦回本周期超过一年半，企业便会犹豫。

作为80后的刘方，对巨头与创业公司的竞争有着深刻的理解。

有人认为AI的最终格局是大厂占据所有市场份额。但刘方判断，工厂业务利润率不高，科技巨头未必“感兴趣”，创业公司仍有生存空间。

从长远来看，刘方认为地缘政治推动的中国工厂产能外迁，这也为国产具身智能的海外拓展带来机遇。

△阿米奥创始人刘方

曾想进军toC市场，但未见明确需求

《智能涌现》：为何你的具身创业选择了工厂这一赛道？

刘方：创业前我花了大量时间调研市场。我发现必须找到一个需求明确且ROI合理的场景。

坦白说，大家都想做To C市场，因为故事动听、想象空间巨大。但我们调研后发现技术和成本都达不到。

例如家政场景，中国家庭有老人且小时工不贵。而且我认为在人机交互中，要让用户真正接受机器人还需跨越情感和道德障碍。

举个例子，我去日本旅行时发现高端服务业虽发达，但追求效率和ROI的场景中餐厅会选择自动点餐机而非人工服务。如果客人愿意花更多钱享受好服务，仍由人来提供。

反观工业逻辑非常清晰。一个工位的人力成本一年约10万元，三班倒就是30万。如果一台机器人售价约20万并能替代2-2.5人，客户一到两年就能回本。这是他们快速决策采购的原因。

要做“快学者”，而非“万事通”

智能涌现：你对具身智能的“技术壁垒”有何看法？

刘方：在中国不存在技术秘密。最后比拼的是如何解决实际客户问题以及与客户场景的长期关联。我们的壁垒在于迅速做正确决策。

相较于打造一出厂就什么都能干的“通用机器人”，我们更希望机器人成为快速学习者。我们的核心是让机器人在一个工位上“学得快”。

“快学者”与数据飞轮

智能涌现：你对具身智能的技术路线有何特别思考？

刘方：大的决策与路径规划采用VLA范式，细致策略则运用强化学习。

值得一提的是，我们的强化学习主要在“真机强化学习”而非仿真环境下进行。因为仿真无法精确模拟力的反馈和真实世界的所有细节。

“真机强化学习”用于解决两个主要问题：一是最后几毫米的精细抓取和装配；二是出现异常时的自主纠错能力。

“泡沫”与商业化进展

智能涌现：你如何看待具身智能行业的“泡沫”？明年行业走势的关键指标是什么？

刘方：具身智能是快速发展中的新兴行业，资本寄予厚望但难免产生泡沫。判断行业走势的关键指标是头部公司的情况及商业化进展。