"上个月融 2 亿美金我都没有这么开心南昌橱柜台面胶。"

"千军易得，将难求！"

"得悍将！！晚上喝酒庆祝！"

众擎创始人赵同阳，近发了条数百字的朋友圈，字里行间难掩喜悦的心情，透露着种具身行业里少见的"活人感"。

但就在这条朋友圈发布前的段时间，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，他是小鹏汽车总裁、自动驾驶号位，带过 1000 人的团队，主小鹏智驾从模块化开发向 " 数据 + 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，都是各思熟虑后的结果，像李力耘这样的智驾大将是如此。

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，面手握重金，另面，众擎还缺少位"具身大脑"的实战派军人物。

直到他等到了李力耘。

李力耘的价值，单从履历上就能窥得二：清华电子工程系本科、纽约大学计机系博士是学术底子；LinkedIn 美国总部技术架构师、百度 Apollo 、京东 JDX 智慧物流是工程经验。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，是他履历中浓墨重彩的笔。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。

个关键词是「全栈」。

具身智能行业不缺学术派。顶大脑们能写论文、能发顶会、能拿佳论文。但李力耘不样。他懂互联网产品，做过 LinkedIn 的荐系统；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 事业部管过人车和人仓。后在小鹏，他把这些经验串成了条线——从模块化开发，转向 " 数据 + 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南昌橱柜台面胶，在行业里屈指可数。

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，他带的自动驾驶团队不到 100 人；2025 年他离开时，已经过 1000 人。他主建立了端到端的数据闭环，让每辆跑在路上的小鹏车都成为数据采集器，每次 OTA 升都基于真实路测数据。

从开始规模化，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套法论。

而众擎现在站的位置，也许正是小鹏六年前的那个起点。

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面的体系化积累，些业者甚至刚走出象牙塔，就立刻转变为管理者的角，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，能管理过 1000 人软硬件团队、能指挥"大兵团作战"的技术将，实属凤毛麟角。有了李力耘带队，赵同阳便能省不少心，把精力投入到具决策和前瞻的事上。

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。

顶本体遇上顶大脑，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。他写众擎有种 " 让我心动的客精——纯粹、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。

先，赵同阳本人就是个手搓硬件的狠角。2016 年，他开始研究人形机器人，创办了两公司，均以失败告终。

他没放弃，个人在实验室里调关节、写法、测步态，用原始的式磨技术。后来创办 dogotix，被小鹏收购，成为鹏行智能的号位，主 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整年学费。如果再不成功，两个孩子下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，动人的是些细节：他没有大厂背书，没有资本护航，没有名校光环，只有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。

众擎的底子南昌橱柜台面胶，是用这种钝感力磨出来的。

SE01 实现全球例自然步态行走，PM01 完成全球个前空翻，此外兼具爆发力、安全、价比并具备量产能力的全尺寸人形机器人 T800 亮相，其背后的能动力关节研发、运动控制法、全尺寸量产能力……都是赵同阳带着团队版版迭代出来的。

然而，即使众擎在外界眼中已立住了「体能之」的形象，大脑的能力也与日俱增，但赵同阳比谁都清楚，泡沫板橡塑板专用胶越是决胜时刻，就越需要位顶的大脑，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磨到位，产线能跑、产品能，正缺套完整的 " 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——正需要个能从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 ' 到 ' 能干 ' 快速转变。"

从 " 能 " 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，过去两年就有过 10 位核心研发人员流向具身赛道。理想汽车智能驾驶管夏中谱，离职创业，主攻 VLA 向。另位智驾管郎咸朋，同样出走，创办具身智能公司。

华为智驾则盛产明星企业，陈亦伦和丁文所创立的它石智航，创下了具身行业单轮融资的纪录；黄青虬创立墨奇智能的消息经流出，就在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，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，两个赛道的重度远想象。感知层，激光雷达、毫米波雷达、摄像头，硬件复用率；决策层，端到端模型、VLA 架构、世界模型，智驾和具身开始说同套语言；执行层，底盘控制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，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，但速发展中的具身智能尚不具备这先天条件。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，要入人类活动的面面。

所以，和众多智驾老将踏入具身赛道样，李力耘选众擎，也是想做件有挑战的事，在的维度上"改变世界"，本质上是种相互成就。

随着这群人的集体转向，条清晰的叙事主线正浮出水面。

" 体 " 众擎，有什么可以期待？

李力耘能给众擎带来什么？

先是 VLA 模型的完整能力。

从搭建视觉 - 语言 - 动作体化的技术架构，建立端到端的数据闭环。这不是优化现有系统，是从到有构建 " 大脑 "。在小鹏，他验证了端到端模型能够实现从速 NGP 到城市 NGP、再到每条道路的 NGP 的覆盖。现在，他要把这套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 + 力 + 模型 " 的飞轮应：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。

还有重要的工程量产能力。

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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。李力耘的加入，意味着软件和硬件可以同步迭代——模型新可以配硬件优化，数据回流可以指设计改进。"从 0 到 1 "和"从 1 到 100 "，中间差的是个懂量产的 CTO。

透过李力耘加入众擎，我们也能对行业有新的期待。

人形机器人域存在两种流派：本体派注硬件，认为 " 先有身体再有灵魂 "；大脑派耕法，认为 " 智能定义切 "。两边都有套自洽的逻辑，朝着坚定的目标进。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，正是条战略路线的可行：作为硬件做到致的具身公司，可以通过增加"具身大脑"和模型能力，在技术演进的某节点与"大脑派"汇，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。技术栈的完整，将成为行业竞争的新基准。而那些既懂硬件又懂法的复型人才，会成为比资金稀缺的资源。

赵同阳在那条朋友圈里写了句话：" 干就完了！没准就做到了机器人界的苹果。"

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