标题：特斯拉、英伟达机器人背后的“卖水人”

“具身智能，还处于乱世。”赛源创始人殷鹏如此形容当前的行业现状。赛源是特斯拉、英伟达等公司在人形机器人领域的合作商之一，位于珠三角——全球机器人供应链的核心地带。这里的公司被视为巨头背后的“卖水人”，为机器人提供关键训练数据。与过去“卖水人”多为硬件制造商不同，AI时代下，数据类“卖水人”正在崛起。赛源专注于提供机器人与物理世界交互的真实数据，客户包括英伟达、特斯拉、OpenAI，以及谷歌和李飞飞实验室。

2025年，特斯拉被曝暂停人形机器人研发，调整设计，核心问题仍是数据不足。这对赛源这样的数据提供商来说是个机会。“机器人是引擎，数据是石油。没油，发动机运不了。”殷鹏强调，真实物理交互数据正成为具身智能的核心驱动力。

殷鹏不仅是赛源CEO，还是香港科技大学助理教授，曾师从SLAM领域的传奇人物Ji Zhang，并深度参与NASA和DARPA项目。他将学术背景与产业需求结合，创立赛源，希望推动具身智能的发展。他坦言，学术资源已无法满足他对数据的需求，只有深入业界才能获得快速反馈。

Transformer架构的出现为人形机器人带来了质的飞跃。它通过大规模数据训练，提升了机器人的空间理解、泛化能力和多模态处理能力。特斯拉率先将这一架构应用于自动驾驶，验证了其在真实场景中的潜力，启发了谷歌、OpenAI等公司的人形机器人研究。

目前，全球机器人模型主要分为两类：一类是整合视觉、语言与操作的世界模型，如李飞飞实验室的Open VRA1.0；另一类是分层混合架构模型，如Figure.AI。前者适合特定场景，但泛化能力弱；后者分工明确，适用于复杂环境。中国与美国在机器人技术上的差异，则体现在硬件与模型开发的侧重点上。中国凭借强大的供应链优势擅长硬件迭代，而美国更注重模型突破。

创业之初，殷鹏得到了香港科技大学教授李泽湘和高秉强的支持，前者建议利用大湾区资源，后者则强调海外市场的潜力。赛源的第一笔投资来自高秉强，他认为当下是切入具身智能领域的最佳时机。

赛源专注于真实场景数据采集，而非仿真数据。通过与工厂合作，他们已积累了十万小时的数据，目标是达到百万小时量级。这种真实数据能显著提升模型训练效果，尽管采集效率较低，但质量更高。

从学者到CEO的转型并不容易，殷鹏坦言自己经历了从“钉子”到“梳子”的思维转变。创业需要兼顾全局，同时在每个环节深入推进，这对时间管理和综合能力提出了极高要求。此外，商业模式的不确定性也是一大挑战。

殷鹏深受马斯克“第一性原理”的影响，认为只有拆解复杂问题，找到本质，才能实现突破。他每天坚持冥想半小时，以保持内心的平静和清晰的方向感。

未来，随着更多公司涌入数据赛道，行业竞争将更加激烈。但殷鹏坚信，数据是具身智能的核心，赛源必须义无反顾地往前走。“伟大的事情无法被计划，但我们认可了方向，就只能全力以赴。”