可以科技楊健勃：從家庭機器人到AI具身智能體，探索下一代人機交互

2014年，23歲的楊健勃從北京航空航天大學畢業(yè)，創(chuàng)立可以科技（KEYi）。十余年間，消費機器人行業(yè)幾經(jīng)起落，從早期資本熱捧到大批產(chǎn)品因用戶留存慘淡黯然退場，再到大模型、具身智能浪潮掀起新一輪行業(yè)競賽。身處賽道起點的楊健勃，始終錨定一個貫穿企業(yè)發(fā)展全程的核心命題：機器人怎樣走進普通人的日常生活，并長期留存，而非短暫新鮮后被束之高閣。

在AI重構(gòu)人機交互的當下，楊健勃帶領可以科技走出一條差異化路徑，以情感AI、端側(cè)多模態(tài)感知與軟硬件一體化系統(tǒng)能力，打造出行業(yè)公認的高留存消費機器人產(chǎn)品，業(yè)務覆蓋全球72個國家和地區(qū)，構(gòu)建起一套完整的研發(fā)、制造、全球化商業(yè)閉環(huán)。

從無人機到地面機器人的思考路徑

當時間回到十二年前，彼時大疆已經(jīng)在無人機賽道站穩(wěn)腳跟，“天上的機器人”開始走進大眾視野。當時的楊健勃還在北京航空航天大學讀書，他看著空中穿梭的無人機，產(chǎn)生了一個直白卻極具前瞻性的想法：既然天上已經(jīng)出現(xiàn)了機器人，未來地上是不是也會到處都是機器人？

這個念頭，成為了他創(chuàng)業(yè)的起點。但真正啟動項目后，他很快意識到，行業(yè)的核心痛點從來都不是“能不能造出一臺機器人”。而是“如何讓機器人進入普通人的生活，并長期留存下來。”楊健勃在采訪中坦言，家庭是一個對產(chǎn)品要求極高的場景：沒有工廠標準化的地面與流程，沒有專業(yè)人員維護，光線、聲音、空間、人員狀態(tài)每天都在變化。更關(guān)鍵的是，一臺設備如果不能持續(xù)提供價值，很快就會被家庭淘汰。

因此，機器人要進入家庭，不僅要解決技術(shù)問題，還要攻克交互、情感、內(nèi)容、成本、可靠性乃至長期留存的全鏈條難題，也是可以科技從創(chuàng)立第一天起的核心命題。

北航的求學經(jīng)歷，為他的創(chuàng)業(yè)打下了扎實的工程底色?！氨焙綄ξ业挠绊?，首先是一種非常扎實的工程訓練?！睏罱〔f，機器人不是單一技術(shù)的產(chǎn)物，它涉及機械、電子、控制、軟件、算法和交互，任何一個環(huán)節(jié)的短板，都會讓最終的用戶體驗大打折扣。在校參與機器人研究與工程項目的經(jīng)歷，讓他很早就明白，真正重要的不是某一項技術(shù)指標有多先進，而是能否把不同技術(shù)整合為一個穩(wěn)定運行的系統(tǒng)。

北航的老師與同學帶給他的另一重影響，是面對復雜問題時的工程化思維：不急于尋找標準答案，而是先把問題拆解，再一層一層用工程方法驗證。這種思維貫穿了他的整個創(chuàng)業(yè)歷程，“我們不會因為一項技術(shù)很先進就把它放進產(chǎn)品，而是會追問：它到底解決了什么問題，用戶能不能感受到，它能不能穩(wěn)定量產(chǎn)，它能不能在幾年后仍然創(chuàng)造價值?！?/p>

在產(chǎn)品的迭代中完成從工具到伙伴的進化

創(chuàng)立至今可以科技已經(jīng)推出三代核心產(chǎn)品：模塊化教育機器人CellRobot、ClicBot，以及情感陪伴機器人Loona。這三代產(chǎn)品形態(tài)各異，卻始終圍繞同一個核心問題展開：機器人怎樣才能真正進入普通人的生活，實現(xiàn)長期留存。

CellRobot是可以科技的首次行業(yè)探索。彼時消費機器人市場剛剛興起，模塊化、可編程是行業(yè)主流方向。楊健勃和團隊希望通過模塊化設計，讓用戶能夠自主搭建機器人，降低機器人創(chuàng)作與學習的門檻。這個階段，讓可以科技完成了機器人硬件架構(gòu)、運動控制、供應鏈與量產(chǎn)能力的原始積累，為后續(xù)產(chǎn)品迭代打下了堅實基礎。

到了ClicBot，團隊進一步降低了用戶的使用門檻，也開始重點打磨機器人的動作、性格與內(nèi)容體驗。他們嘗試了多元的玩法、教育內(nèi)容與內(nèi)容生態(tài)，希望讓機器人不僅可搭建，還能持續(xù)提供新鮮體驗。但在這個過程中，楊健勃和團隊逐漸意識到，機器人想進入家庭，僅依靠玩法、功能和教育屬性還不夠，更重要的是建立人與機器人之間長期、自然的互動關(guān)系。

于是，Loona成為了可以科技的一次關(guān)鍵戰(zhàn)略收斂?！拔覀儾辉購摹畽C器人可以增加多少功能’出發(fā)，而是從‘用戶為什么愿意每天和它互動’出發(fā)?！睏罱〔f，團隊把產(chǎn)品核心聚焦在主動交互、情感反饋、仿生動作與長期陪伴上，讓機器人從一個需要被操作的工具，轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€能主動參與家庭生活的角色。

這次收斂，讓可以科技真正摸到了消費機器人的產(chǎn)品市場匹配（PMF）。Loona幫助公司首次驗證了消費機器人在家庭場景中的長期留存和商業(yè)閉環(huán)。，它證明了家庭機器人不必先成為無所不能的工具，也可以通過自然交互與情感連接，獲得長期留在家庭里的位置。

而最新的Loona Deskmate，則是另一個關(guān)鍵里程碑。過去三年，超過10萬臺Loona進入真實家庭，為可以科技積累了全球10萬+家庭真實使用場景下的人機交互經(jīng)驗和場景洞察，也幫助他們持續(xù)迭代交互模型。Loona Deskmate的核心，是把家庭場景中積累的情感交互能力，遷移到桌面和個人工作場景，并實現(xiàn)情感交互與AI Agent能力的深度融合?！八粌H要理解你當下的狀態(tài)，還要理解你的任務與意圖，幫助你處理信息、安排工作、執(zhí)行行動。同時，它依然保留了可以科技積累多年的交互邏輯：有眼神、有動作、有反饋，知道什么時候該主動出現(xiàn)，什么時候該保持安靜。”楊健勃解釋道。

從CellRobot到Loona Deskmate，楊健勃帶領團隊完成從“教育工具”到“情感伙伴”再到“AI Agent驅(qū)動的智能交互伙伴”的產(chǎn)品進化。而他們真正積累的核心資產(chǎn)，從來都不是幾款硬件產(chǎn)品，而是一套關(guān)于機器人如何理解人、如何表達自我、如何與用戶形成長期關(guān)系的底層能力。

破解“留存魔咒”，重新定義人機關(guān)系

在消費硬件行業(yè)，絕大多數(shù)產(chǎn)品的體驗高峰，都發(fā)生在開箱當天。用戶剛買回來時新鮮感十足，但幾周后，設備的功能就會被玩膩，最終被束之高閣。而Loona，似乎可以被稱作“硬件界的用戶留存奇跡”。

面對這個評價，楊健勃提出了一些反駁意見：“我不太愿意把Loona的用戶留存稱為‘奇跡’，因為奇跡聽起來像是一件偶然發(fā)生的事情?！彼f，“留存是一個極其誠實的指標，它真實反映了新鮮感褪去后，產(chǎn)品能否持續(xù)為用戶創(chuàng)造價值?！?/p>

在他看來，很多消費硬件的核心誤區(qū)，是把產(chǎn)品定義為“功能的集合”，卻忽略了用戶需要的從來不是一個“有很多功能的設備”，而是一個能持續(xù)產(chǎn)生連接、提供價值的伙伴。Loona的核心競爭力，正是跳出了“功能堆砌”的行業(yè)誤區(qū)，從立項之初就把“長期陪伴”作為核心目標，用十年積累的人機交互能力，實現(xiàn)了真正的情感連接。

那么，Loona的情感交互能力究竟是如何實現(xiàn)的？機器人又該如何理解人類情感？

這背后沒有某一項獨家的“黑科技”，也不是某一個先進算法的產(chǎn)物，而是十年間團隊圍繞真實產(chǎn)品、真實用戶場景和真實交互持續(xù)迭代形成的系統(tǒng)能力。“我們在10萬+的家庭場景里，看到了用戶和機器人的真實互動：他們在什么情況下希望和機器人說話，什么情況下又不想被打擾，他們?nèi)绾闻c機器人互動。這些真實使用場景中的用戶反饋和交互信號，是我們所有技術(shù)模型與產(chǎn)品設計迭代的重要來源?！?/p>

比如Loona的眼神交互，不是簡單的LED燈閃爍，而是基于人類眼神交流的深度研究，設計出的符合人類情感認知的眼神動作；它的仿生動作，不是為了炫技，而是為了用最自然的方式傳遞對應情緒，讓用戶能在第一時間感知到機器人的狀態(tài)。

“機器人理解人類情感，本質(zhì)上不是讓它讀懂人類的所有情緒，而是讓它在和用戶的長期相處中，慢慢熟悉用戶的習慣，逐漸理解用戶什么時候需要陪伴、什么時候需要安靜、什么時候需要幫助，然后用最自然的方式給出反饋。”楊健勃說，這種能力無法僅靠實驗室模擬或者單一模型能力實現(xiàn)，而需要長期真實產(chǎn)品運行、用戶反饋和軟硬件協(xié)同迭代。這也是可以科技過去十多年圍繞機器人真實使用場景形成的重要競爭壁壘。

在很多人看來，機器人的核心是“智能”，是“能做什么”。但在楊健勃的認知里，機器人的核心是“關(guān)系”，是“能和用戶形成什么樣的長期連接”。他重新定義了家庭機器人的人機關(guān)系：機器人不是一個需要被操作的工具，而是一個能主動參與家庭生活、能和用戶產(chǎn)生情感連接的伙伴。

AI時代，十余年堅持終迎成熟時機

2022年以來，大模型、多模態(tài)感知、AI Agent的爆發(fā)，讓AI機器人賽道成為行業(yè)風口，大量新玩家涌入，試圖用大模型的能力快速落地消費級機器人產(chǎn)品。但在楊健勃看來，AI時代的到來，對可以科技而言，不是一場突如其來的風口，而是他們長期堅守的方向，終于迎來了更成熟的時代條件。

“今天大家談機器人，會自然地把大模型、多模態(tài)感知、端側(cè)算力、成熟供應鏈放在一起看。但在2014年前后，整個行業(yè)對消費級機器人還沒有形成今天的共識?！睏罱〔貞浀?，創(chuàng)業(yè)初期，很多他們想實現(xiàn)的機器人體驗，方向上完全成立，但受限于當時的技術(shù)與產(chǎn)業(yè)條件，產(chǎn)品能達到的狀態(tài)，和團隊希望實現(xiàn)的理想體驗之間，仍然存在較大差距。

而硬件創(chuàng)業(yè)最殘酷的地方，在于它沒有太多輕量試錯的機會。軟件可以快速上線、快速修改，但硬件一旦進入量產(chǎn)，產(chǎn)品定義、結(jié)構(gòu)設計、模具、供應鏈、庫存、交付、售后就會全部綁定在一起，一個微小的判斷偏差，最終可能會變成巨大的成本。機器人又比普通硬件復雜得多，它不是某一個零部件或算法做好就能成功，而是機械、電子、控制、軟件、AI、交互共同形成的復雜系統(tǒng)，任何一個環(huán)節(jié)跟不上，用戶感受到的就是整臺機器人“不夠好”。

創(chuàng)業(yè)初期的那幾年，楊健勃和團隊最難的地方，就是能清晰看到長期方向是成立的，卻必須接受它不會馬上爆發(fā)。他們要在市場還未完全成熟的時候，持續(xù)投入研發(fā)、量產(chǎn)、用戶反饋與產(chǎn)品迭代。這個過程極其考驗團隊的信念，因為外部環(huán)境不會每天告訴你“你是對的”，很多時候，他們只能通過一些微小的用戶信號，判斷自己是否離答案更近了一步。

因為起步早，他們經(jīng)歷了行業(yè)不成熟帶來的多重困難，也積累了大量真實產(chǎn)品運行經(jīng)驗、用戶反饋和場景洞察。而大模型、多模態(tài)感知與AI Agent的發(fā)展，讓過去很多只能靠產(chǎn)品設計與有限智能彌補的體驗，有了全新的技術(shù)支撐。

如今，可以科技在端側(cè)多模態(tài)感知、情感 AI、仿生動作生成三大領域建立行業(yè)技術(shù)壁壘，但正如楊健勃強調(diào)，企業(yè)核心壁壘從來不是單一算法、零部件，而是多技術(shù)融合、長期穩(wěn)定運行的完整系統(tǒng)。

除了商業(yè)上的探索，楊健勃也始終沒有忘記企業(yè)的社會責任。自2022年以來，他帶領可以科技向多所中小學及STEAM教育機構(gòu)捐贈ClicBot與Loona機器人，組織超過50場“青少年AI編程與機器人工作坊”，幫助數(shù)千名學生接觸AI與機器人實踐，提升創(chuàng)造力與科學素養(yǎng)；同時也通過Loona機器人為特殊群體提供陪伴與幫助，用技術(shù)傳遞溫度。

楊健勃這位90后創(chuàng)業(yè)者，用堅守證明了，消費機器人的未來，從來都不是功能的堆砌，也不是技術(shù)的炫技，而是對人的深度理解，對長期關(guān)系的深度洞察。

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