AI硬件究竟有多热？根据36氪发布的数据，截至2025年上半年，中国具身智能与AI硬件投融资达114起，融资总额超145亿元，远超2024年全年的92起和98亿元。仅在2025年5月，流向AI硬件的资金就占到全部投融资的五成以上。

Ropet萌友智能是这股“硬核创业”浪潮中的一员。10月17日，Ropet在国内京东平台正式预售。Ropet此前在2025国际消费电子展（CES）亮相，被Forbes、BBC、CNBC等媒体报道，在全球获得超60亿次传播，一定程度上带火了AI陪伴赛道。

图片来源：Ropet

萌友智能（Ropet）的联合创始人兼CEO何嘉斌把Ropet定位为“弱机器人”，“一般的机器人是为人服务，而Ropet则是模拟一个需要被照顾的生命体，通过被照顾，让用户得到抚慰”。

何嘉斌并非典型的AI创业者。他毕业于北京服装学院，学的是产品设计，职业生涯横跨微软亚洲研究院、百度、物灵科技和字节跳动，曾主导开发LUKA绘本机器人和PICO 4 VR一体机。他的经历让他更关注一个问题：人们为什么会愿意和一个机器产生情感连接？

不久前，在由硅星人与北京中关村科学城、北京中关村创业大街联合发起的AI 创造者嘉年华（AI Creators Carnival，ACC）上，峰瑞资本创始合伙人李丰与何嘉斌进行了一场深度对谈。他们梳理了AI这波热潮如今发展到哪个阶段，分析了智能陪伴产品是怎么被定义出来的，回顾了萌友智能波澜起伏的创业故事。

我们编辑了对谈的部分内容，希望能带来新的思考角度。

先分享部分结论：

• AI的未来在于“具身智能”。“具身智能”不一定是双足或者人形，也可以是各种各样的硬件载体，这些载体拥有跟这个世界交互的能力和采集数据的能力。这类终端将催生新的消费品机会。
• “有用”的好处是市场教育成本低，坏处是很快陷入性价比竞争。而“好玩”的产品，初期市场教育难，但一旦成功，就能获得溢价，并形成独特的竞争壁垒。
• 硬件领域的革命性技术通常会经历三个阶段：第一阶段是底层技术的爆发。第二阶段是思考技术的想象空间。第三阶段是实现商业价值。第一波是技术还在“核”里边。到了第二波，技术稍微有点应用空间。第三波，技术跟大千世界接触起来，实现了落地。

/ 01 / Ropet：百分百的“好玩”，零分的“有用”

李丰：AI硬件越来越火或之后，AI陪伴玩具赛道特别受瞩目。我们好奇的是，AI硬件到底以什么样的呈现形式，才能实现情感陪伴的功能？请你先来介绍一下Ropet这款产品。

何嘉斌：Ropet是专为女性设计的全新宠物形态的产品，通过AI提供情绪价值，帮助用户缓解孤独感。

我们的第一步，是打造一个外观好看、受女性用户喜爱的AI宠物，让用户愿意把它带回家，放置在经常出现的位置，比如办公桌。从大学毕业到退休，人们会在办公桌前度过漫长的时间。并且，桌面还是一个有稳定电源的固定位置。如果这里有个像“桌搭子”一样的小生物，能提供情绪价值、长期在场，它的陪伴时长和开机率都会非常高。

图片来源：Ropet

在用户的悉心照顾下，Ropet会逐渐积累有关主人情绪变化的数据，“越养越懂你”。它会学习用户的口头禅，甚至慢慢开始叫用户“妈妈”。

我们希望唤醒女性用户在孤独世界中那一丝关于“爱”的感受。在当代高压的都市生活中，这种情感体验尤为稀缺。我们创业的初心，就是希望通过AI与机器人技术，为更多女性带来具有科技创新意义的新产品体验。这是我们最初的产品逻辑。

值得一提的是，Ropet也是AI与潮玩两大产品领域的交集，同时也融合了宠物元素。我们称自己为“未来宠物公司”，希望是让Ropet成为一个全新的“硅基宠物”品种。未来，它可能以不同形态存在——可以放在桌面上、挂在包上、置于车内，或是在家里自由移动。

李丰：如果从功能性的视角来看，市场上的智能硬件大致可分为两类：一类是“有用”，一类是“好玩”，也有的产品两者兼具。从你们的选择来看，产品在“好玩”和“有用”之间，各占几分？

何嘉斌：我们选择了百分百的“好玩”，零分的“有用”。

我理解的“有用”，是机器人能帮你解决具体问题、提升效率，比如打扫、提醒、学习辅导，这是工具属性。而“好玩”，则是纯粹提供情绪价值。

我之前创业做的产品——儿童绘本机器人“卢卡”，是一个介于两者之间的尝试，大概五五分。对父母而言，它是“有用”的，解决了培养孩子阅读习惯的刚需。但对孩子来说，它就是“好玩”的——通过IP形象和互动小游戏，让反人性的“阅读”变得有趣，增强粘性。

但当一个产品要同时取悦两波不同人群（如父母和孩子），且他们需求不一致时，产品定义就会变得模糊。

正如泡泡玛特创始人、CEO王宁所说：“假设MOLLY的头拔掉是个U盘，你还会不会买这么多？” U盘是“有用”的工具，MOLLY是“好看”“好玩”的情绪载体。一旦你对产品抱有工具属性的期待，它在“好玩”这件事上就一定会打折扣。

所以这次我选择聚焦“女性向”产品，而非儿童教育。因为女性情感陪伴是一个可以做得足够深、足够纯粹的方向。

当然，做一款“纯好玩、纯无用”的产品是有难度的——如何向用户证明它有价值？幸运的是，我们赶上了特别好的时代机会：今天几乎所有带有情绪价值的产品都更有市场了，更有溢价权了。这正是我们的机会，也是我们擅长的。因此，我们坚定地将产品定义为“百分百好玩”。（欢迎阅读从美日IP产业的百年变迁，看中国IP经济的发展趋势 | 峰瑞报告）

我希望产品能够有“养成游戏”这种内核，利用AI让“宠物”更仿生、互动更自然。

李丰：从投资人角度看，“有用”的好处是市场教育成本低，坏处是很快陷入性价比竞争。比如家用电器——扫地机器人、洗衣机，都是“有用”的，但没人会去“玩”它们，最终产品比拼的都是价格和参数。

而“好玩”的产品，初期市场教育难，但一旦成功，就能获得溢价，并形成独特的竞争壁垒。你不会去比较“我家玩具用的是哪家的芯片”，而是看它是否足够独特、是否能打动人心。

/ 02 / 从北服毕业到AI陪伴机器人创业：如何构建跨界优势？

李丰：2025年，我们投资了Ropet。此前在“AI陪伴玩具”领域，我们看过不少项目，但很多AI玩具更像是为了和AI沾边儿，而非真正从消费者需求出发的产品，甚至我一度决定不再关注这类项目。

但后来，不止一位同事强烈推荐我见何嘉斌。见面之后，他给我留下最深的印象是：他首先思考的是“如何做一个让人喜欢的东西”，然后再考虑“AI在其中扮演什么角色”。

当时我心中最大的疑问不是“这个项目能不能成”，而是：“作为一个男生，他怎么能想得这么细腻？”

何嘉斌：很多人好奇，我为什么似乎比较懂女性？

最开始的原点是，我在北京服装学院学习了四年的产品设计专业。北服的许多专业如服装、珠宝、箱包等，都比较关注女性相关的消费洞察。在这样的环境中，我一直在思考：作为一名工业设计背景的学生，如何形成独特的跨界优势？思考后的答案是：拥抱科技。科技是第一生产力，伟大的产品变革往往源于底层技术的突破。

Ropet亮相中国国际时装周。图片来源：Ropet

2014年，我毕业后，赶上了“大众创业、万众创新”的浪潮。那时我们正处于“弱AI”时代，大家在探索各种场景的可能性。我加入微软亚洲研究院，从事人机交互相关的交叉学科研究，与科学家们一起探索如何让技术更“讨喜”、更易于被用户接受，为科技披上一层“美”的外衣。

举个例子，我们当时就在研发第一人称视角的AI助理，也就是AI眼镜。我们尝试解决的一个关键问题是：如何让女生愿意把一个带摄像头的设备戴在头上？因为一旦戴上AI眼镜，在当时可能就成了一种“异类”，在街上引来异样的目光。

李丰：AI眼镜在美国很火，比如Meta与雷朋合作了墨镜型AI眼镜。但AI眼镜在中国可能面临一些挑战。

首先，美国80%以上的上班族开车通勤，单程平均40-50分钟。他们本来就习惯戴墨镜上下班，每天戴两小时再摘下，非常自然。而AI眼镜正好作为墨镜的附加功能，嵌入用户的日常。

但在中国，情况不同。首先，近视率高，且很多人戴有框眼镜。其次，有些女性用户尤其不喜欢戴有框眼镜，更倾向于隐形眼镜或美瞳。从隐形眼镜企业瞳学（可啦啦母公司）的内部观察来看，2020年时，产品的不近视用户不到十分之一，这些用户为了美观选择戴美瞳，而到2024年，这一比例已接近三分之一。尤其是疫情期间，口罩遮住脸，眼睛成了有限的表达“美”的窗口。

在这种背景下，再让她们戴上一副笨重的AI眼镜，不仅遮住精心打扮的眼睛，还可能带来佩戴不适、频繁充电等问题，接受度自然降低。

何嘉斌：确实，消费者的选择深受本地生活习惯影响。我们做的是全球化产品，不同地区用户的使用习惯千差万别。

最初，我们将目标用户定义为24-30岁的都市独居女性。这个群体是小红书、Instagram等平台的重度用户，乐于分享新生活方式。但当我们交付了近万台设备后，发现了更多的用户画像：在日本，50%以上的用户是50-70岁的女性；在北美，很多产品是买来送给孩子的。当然，仍有一半的用户是年轻女性。

图片来源：Ropet

李丰：除了微软，你还在多家知名企业担任过产品负责人，创业前在字节跳动，负责PICO VR眼镜的产品定义与设计。

你从字节跳动出来，恰逢AI热潮。这两者之间是什么关系？是原本就打算创业、做硬件，恰好被AI激活？还是因为AI热潮兴起，才决定创业？

何嘉斌：2021年，我加入字节，2023年离开，待了整整两年。我进大厂的初衷，是为下一次创业积累经验。

在此之前，我曾在百度深度学习实验室探索创新硬件，后来与前老板共同创立了物灵科技，专注儿童陪伴机器人，做了五年，销量达数百万台。但我们也遭遇了增长瓶颈。

因此，我选择进入大厂“蛰伏”，修炼内功。一是体验在预算充足的情况下做硬件，比如PICO 4，投入数十亿，这是创业公司难以想象的；二是积累供应链资源，我们现在用的苹果产业链资源，都是那时“用钱趟出来的坑”换来的。

回到丰叔的问题：我是先决定创业，再遇到AI热潮，还是反过来？

我的答案是：我一直想创业，做从0到1的创新硬件。进大厂是为了补足短板。真正的“导火索”是GPT从3.0到3.5的突破，让我意识到：AI的未来在于“具身智能”。这里的“具身智能”不一定是双足或者人形，也可以是各种各样的硬件载体，这些载体拥有跟这个世界交互的能力和采集数据的能力。这类终端将催生新的消费品机会。

这一次创业前，我在想哪一个赛道、什么样的产品最能发挥我十年的积累？我隐隐约约感觉到做一个带有无用之美，能提供情绪价值的产品，可能是最适合的方向。我开始到处找人聊，恰好遇到了早期投资人真知创投。他们已有一些技术积累，致力于让机器更像生物，但缺乏明确的产品落地方向。我们一拍即合，三个月内组建团队，开始了Ropet的研发与打磨。

李丰：所以说，他这一路的经历，简单总结就是：如何将设计背景与工业科技、互联网产品相结合，把“交叉学科”发挥到极致，并在此过程中培养出对用户的深刻洞察。这也正是我当初那个困惑，“他为何能想得如此细腻”，得以解答的原因。

/ 03 / AI领域热点轮动背后，有哪些周期规律？

李丰：如果把时间倒回——比如2023年底，我们坐在这里录节目，那我们的主题可能是“大模型”；到了2024年，最热的话题应该是“具身智能机器人”或“AI Agent”；而今天，我们恰好聚焦在“AI陪伴机器人”或更广义的“AI硬件”上。

为什么AI领域的热点会按照“大模型→ Agent/机器人→ AI硬件”的顺序轮动？为什么2023年大家狂热讨论大模型，2024年转向智能体和机器人，而今年我们却更关注具体的硬件落地？这种演进背后的逻辑是什么？

何嘉斌：结合过去十年在科技创新行业的观察，我发现硬件领域的革命性技术有很强的周期性，通常会经历三个阶段：

第一阶段是底层技术的爆发。

这是创新的“窗口期”，大量资本和创业者涌入，探索技术本身的潜力。比如大模型的兴起，最初源于Transformer架构的突破，加上海量数据的训练，最终催生了像GPT这类底层模型。一旦这项技术趋于成熟，其增长曲线就会从爆发式逐渐转向平缓。

第二阶段是思考技术的想象空间。

当底层技术稳定后，大家开始思考：它能用在哪儿？这个阶段不需要让技术立刻落地，而是要让技术有足够宏大、有想象力的空间。比如，AI Agent 被设想为可以替代人类的“数字大脑”；而具身智能机器人则被寄希望于“替代人类泛化能力”，做家务、进工厂、甚至成为家庭成员。2024年，大量投资正是集中在这具身智能与Agent的想象空间上。

第三阶段是实现商业价值。

当故事讲得差不多了，创业者要考虑如何创造商业价值？如何交付一个用户愿意长期使用、能解决实际问题的产品？这时，大量创业者开始基于前两阶段的积累，寻找具体的应用场景。我们现在正处在这个阶段——AI不再只是云端的“大脑”，而是要通过硬件载体，真正走进人们的生活。

这其实和自动驾驶的发展路径非常相似。最早，汽车行业的变革始于能源革命——电池技术的突破；随后，新势力造车崛起，将传感器和智能系统装进量产车；只有当海量车辆上路、采集到足够数据后，AI辅助驾驶才有了落地的可能性。科技创新，本质上就是这样一个“技术爆发→想象扩张→商业落地”的三步走过程。

李丰：说得非常到位。每一个技术创新周期，几乎都要经历三波浪潮。

第一波是技术本身的跃迁。

这是由长期积累的要素共同推动的“质变”。比如这次大模型的突破，背后是三个关键因素：一是互联网过去三四十年积累的海量文本数据；二是算力的显著提升；三是算力的优化。在这些因素的积累下，催生出了大模型。每一波科技创新的起点，都是技术本身的革命。

第二波是关注技术的想象空间。

当技术“吸尽了过去的气血”，完成了一次质变后，短期内很难再有同等量级的突破，进展会变得线性、平缓。于是，人们的焦点转向“这个技术能做什么”。这时，最具想象力的方向会引起人们的关注，比如Agent被视为能替代所有专业工作者，具身智能机器人则被想象为能完成人类所有体力劳动。

但硬币的另一面是：最具想象力的应用，往往最难落地。因为它太遥远，既难以证实，也难以证伪，要经历一段漫长的探索期。

第三波是商业现实的回归。

当技术进入平稳迭代期，市场开始追问：它能不能应用到千行百业、赚到钱？能不能创造新需求？能不能定义新产品并让用户买单？

第一波是技术本身还在“核”里边。第二波到了外围，技术稍微有点应用空间了。第三波是技术到了最外圈，跟大千世界接触起来，实现了落地。在第三波，最能落地的未必是技术最领先的，但一定是最贴近市场、最有可能实现商业闭环的。

拿自动驾驶举例：2015年之前，谷歌Waymo是自动驾驶领域的领跑者，这是第一波——技术领先；2015年后，特斯拉和Uber成为新焦点，因为特斯拉有带传感器的量产车，Uber有全球调度网络，大家认可“自动驾驶+共享出行”的巨大潜力，这是第二波——技术的想象空间很大；而今天，自动驾驶真正的落地反而发生在封闭场景——比如港区、矿场的无人运输、园区里的送餐机器人。

科技创新的三波浪潮，其实引出了一个核心话题：AI与硬件的交汇的第一件事，在于怎么让AI落地。在第二波浪潮中，AI的落地有“软”和“硬”两条路：软的是AI Agent，硬的是具身智能机器人。

那么，为什么我们今天会坐在这里讨论AI硬件？答案很清晰：我们已经进入了第三波——商业落地与价值创造的阶段。

在具身智能机器人领域，我们投资了不少相关企业，它们的表现非常亮眼，估值持续走高。可以说，中国在这一领域已经将全球进程往前推进了一大步。

2024年，业界普遍期待特斯拉会发布Optimus机器人的新版本，并公布量产计划和订单规模。这可能会成为标志性事件，加速具身智能从第二波（想象力）转向第三波（商业化）。但马斯克因其他事务推迟了发布，导致这一转折点被延后。

就在这个空档，中国发生了几件极具影响力的事：首先是春节联欢晚会上亮相的跳舞机器人，引发全民热议；紧接着，在民营企业座谈会和今年的政府工作报告中，“智能机器人”被明确写入政策文件，成为国家战略方向之一。

可能正是这一系列事件，让中国在特斯拉“跳票”的背景下，将具身智能机器人的热度又推高了一级。

/ 04 / 为什么选择从硬件切入AI落地？为什么“陪伴玩具”在今天才成为可能？

李丰：既然我们已经逐渐进入到AI技术落地的第三波，那就引出一个关键问题：为什么是硬件？为什么有了AI之后，AI硬件这件事能够出现，并且跟以往有较大不同？

何嘉斌：这个问题让我想到业内的一个争论：我们是应该把现有的AI能力塞进一个硬件里找场景，还是先定义场景，再为这个场景逐步构建AI能力？

我们选择的是后者。除了我本人对硬件产品设计的热爱和擅长之外，根本原因在于：未来5到10年，真正能够让智能化这件事情产生巨大的价值的前提是，你需要有数据。

我们调研发现，市面上很难获取半米距离、120度视角的摄像头，这类“主人”视角的行为数据。目前的家用监控是广角、非聚焦的，很难捕捉一对一的微表情和情感互动。

图片来源：Ropet

如果我们的硬件只是一个“会说话的设备”，依赖大模型的对话能力，那确实可以从软件入手——手机和电脑已有麦克风和算力，足以支撑语音交互。但Ropet的场景完全不同：我们专注于收集人的行为数据，并以此构建一个闭源的数据结构，从而让AI硬件更像陪伴人的“宠物”。

因此，我们的逻辑是：第一步，打造一个足够可爱、有高粘性的硬件，让用户愿意长期使用；第二步，通过高开机率，积累关于硬件的行为数据；第三步，用这些数据来实现真正的AI智能。

李丰：为什么是硬件？我举个更易理解的例子：移动互联网时代的巨头——比如打车、外卖、短视频平台，它们为什么没有在功能机时代出现？

功能机时代，手机只是通讯工具。而智能手机带来了高清摄像头、GPS、陀螺仪、阵列麦克风……这些传感器产生了前所未有的新数据：位置数据（让外卖和打车成为可能）、图像数据（催生美图和短视频）、音频数据（推动语音社交）。

智能手机以及传感器的普及不是由互联网平台造成的，而是因为智能手机得到普及之后，互联网平台得到了新的数据，从而构建新的商业模式。

同样的逻辑也适用于大模型：它的诞生，依赖的是互联网过去几十年积累的海量文本数据。

回到Ropet，何嘉斌提到了关键一点：新的硬件会带来新的数据类型。通过将更多传感器部署到更多用户和场景中，产生、捕捉到了新数据的行为数据，从而定义全新的产品和消费模式。

此外，中国在AI硬件领域有独特优势。2025年8月，国家发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合。而中国恰既有完整的传感器芯片产业链，又有完整、复杂且精密的消费电子制造产业链。这两者结合AI技术，就形成了中国的独特优势。

中国公司有能力在全世界“卷”，能把软的技术和硬的产品放在一块，重新定义新的品类。比如扫地机器人，中国已卷到全球只剩自己人在竞争；新能源车未来也可能如此。再比如影石（Insta360），它最初是软件公司，做图像拼接技术。但在中国卖软件极其困难，于是创始人毅然关闭南京公司，搬到深圳，嵌入消费电子制造链，做出全景相机。如今，影石成为千亿市值的公司。

李丰：沿着AI如何落地这个问题往下深入，为什么在AI应用层爆发的今天，才出现了“陪伴玩具”这一新品类？过去为什么没有？今天的哪些技术能力让它成为可能？

何嘉斌：我觉得主要是创业成本的问题。五六年前，我们如果想要实现识别特定的物体（比如水果），我们需要自己收集数据、训练模型，成本极高。而现在，我们可以在GitHub等开源社区直接找到现成模型，进行微调之后就能部署。

以我们为例：一个六人团队，使用算力仅1TOPS的芯片，在包裹毛绒外壳、面临散热难题的情况下，仅用4-5个月就拼出了能模拟宠物“四感”（视觉、听觉、触觉、重力感应）的模型。这在以前是不可想象的。获取AI模型的门槛足够低，才让这种创新成为可能。

我们是非常“反共识”地做Ropet，很克制，没有直接将端到端的大模型塞进机器人让它说话，而是反其道而行之——我们做了一个“弱机器人”，让机器人像动物一样，通过声调、动作反馈情绪。

“弱机器人”这个概念来自日本。日本的研究者发现，当机器人过于“强智能”时，用户反而不愿把硬邦邦的机器人长期留在家中——它太像一个“人”，会产生距离感和压迫感。

所以，我们希望Ropet比人类“弱”，定位像一个0-3岁的孩子。这个阶段的孩子语言能力有限，但恰恰能激发人类“照顾欲”。

一旦用户产生照顾它的欲望，使用行为就会发生根本变化：它不再是一个靠多巴胺刺激的新鲜玩具（新鲜感过后就会落灰），而是一个能持续激发催产素、带来“被需要感”的情感对象。用户会愿意长期开机，把它当作真正的宠物去“养”。不说话，正是让它“弱”的核心设计逻辑。

李丰：AI模型的获取成本低这件事，多少要感谢DeepSeek。它打破了垄断，迫使整个行业走向开源，才有了今天丰富可调用的模型生态。

那么，未来呢？比如把Ropet养了三个月、一年、两年后，这个“宠物”会变得越来越智能吗？

何嘉斌：按照目前的算力和模型能力，我们只能让Ropet模拟0-3岁孩子的感知水平，能识别物体、判断情绪。但未来，随着端侧算力提升（如从1TOPS到10TOPS）和数据积累增加（比如2-3万台设备的使用数据），它的“智商”可能从3岁成长到5岁、10岁，甚至具备简单的语言沟通能力。

我们不是反对它“说话”，而是担心宠物机器人一旦开口说人话、有逻辑推理、有明确的喜好，用户就会觉得它不像宠物，而像一个“智能体套了个毛绒外壳”，反而会失去信任感。尤其当语言模型还不完美时，这种落差会更明显。

李丰：这就像你养了个2-3岁的孩子，突然有一天他开始跟你辩论问题，你肯定会吓一跳，对他的情感、看到他的视角也会发生巨大变化。

基于现在的技术，做一个开放预期的情感陪伴，可能很难持续达到用户的预期。

2021年，美国硅谷的Character.AI推出了基于大语言模型的情感陪伴APP，一度非常火爆，后来被收购。如今，这类应用的活跃度已大幅下降。

手机离我们最近，陪伴时间最长。但手机上基于大模型的聊天机器人，依然没有达到用户的预期。如果“说话”就能解决情感陪伴，为什么这些纯聊天的AI应用没能持续？

就像自动驾驶，即便中国可能是全球对数字化接受程度最高的国家，但我们也没有一上来就实现L5级全自动驾驶。而是从燃油车换成电车，从电车实现一些简单的辅助驾驶功能，再到进阶的自动驾驶功能，逐渐接受自动驾驶。

再说回智能陪伴硬件，到底是奔着AI来做一款产品，还是让让产品有了一些独创性、再慢慢地上AI的台阶？我花了不少时间思考这个问题，这也是我当初对“AI玩具”赛道犹豫的原因——太多产品是“为了AI而做玩具”，而不是“为了用户而做产品”。

/ 05 / 创业路上的“血泪史”：从技术理想到产品现实

李丰：我们来谈谈创业里的“血泪史”。从萌生想法到产品正式发售，最后获得用户的积极反馈，这中间你经历了怎样的挑战？

何嘉斌：丰叔说的“血泪史”，对我个人而言，可能是人生中面临最大的一次挑战。

我从字节跳动出来后，在萌友科技主要负责整体产品线。我们最初的设想是打造一款极其复杂的机器人，对标日本高端产品，能在地上行走、完成多种复杂空间互动的机器人，利用我们的供应链优势，走高端路线。

但后来我们发现，如果这种陪伴机器人的定价只要到了万元以上，无论是1万还是10万，市场对这类产品的接受度没有大的区别。要成为爆款，产品价格必须打到2000元人民币以内。看清这一点后，我决定转而推动一款更易打入市场的产品，公司也从技术导向型的公司，转向由产品和用户体验驱动。

李丰：太好了，终于从“为了AI做产品”，走到了“为了做好产品，可以适当加入AI”的正确道路上。

何嘉斌：当时公司融资不是特别顺利，我们是按照非共识的思路来做的，不太好融钱。公司负债，向老股东借款支撑了四个月，才将这款更容易被市场接受的产品形态做了出来。

2024年10月，我们在上海IP授权展租了一个不到1万元的小展位。公司六个人全员上阵，带了5台样机，背水一战。

结果，我们成了最火爆的展位。用户路过都会问：“这是什么？” 人们能直观感受到这是一种“新东西”，是“AI”，却又说不清具体是什么。我们在AI硬件上做到了让AI“显性化”，打在了“视觉锤”上。Ropet的眼神追踪、触摸反馈、模拟宠物的行为，与展会上所有的毛绒玩具截然不同。那一刻，我们隐约感觉到做对了一些事情。

展会之后，公司获得了我成为CEO之后拉来的第一笔融资，我们终于有了量产的底气，开始找工厂开模。

有了资金，我们鼓起勇气参加2025国际消费电子展（CES）。我们把在上海IP授权展上的经验复用到CES，在大家跟机器人互动的空档，我们告诉大家可以扫码在Kickstarter上预定一台。这次展会上也验证了我们的产品是能够突破圈层的，吸引的不仅是科技博主，更有大量女性用户驻足讨论。

Ropet参加2025CES。图片来源：Ropet

不少记者来采访我，那一周我几乎没睡过觉。结果Forbes对我们的专访一出，产品迅速走红。在展会的六七天内，Ropet在全球传播量达到60亿次，一定程度上带火了中国AI陪伴机器人赛道。

Ropet被Forbes报道。图片来源：Forbes

回国后，我们接触了更多机构，遇到了丰叔，并获得了峰瑞资本的投资。

李丰：要想打磨好硬件产品，从想象的原型到实现量产是个挺折腾的过程。你要考虑怎么选择芯片、摄像头、材料，还要考虑这些器件之间怎么数据传输。这些事非常有挑战，不然智能手机也不会被称为“皇冠”了。你在智能硬件里面无论是添加还是减少一个器件，都极其艰难。

你在定义陪伴机器人这条产业链时，有什么感受？

何嘉斌：最大的感受是：如果你想做创新硬件，很难在第一代的时候就想得特别清楚。我们整体的逻辑是大胆一点，先找当下能够满足产品定义，并且比较成熟的硬件平台和供应链，搭建一个可能没有那么完美的框架，把产品推向市场，在逐步交付给用户的过程中，发现更多升级的空间。

从2024年6月至今，我们已交付近万台，经历了3到4次重大的硬件选型迭代。每一代的平台选型的变化，可能都会导致我们至少延迟两个月交付。

比如，Ropet这个“宠物”的眼睛其实是屏幕，才能跟用户有更多交互。我们之前选的第一代芯片平台只能驱动单块屏幕，无法驱动双屏幕。如果是单个方屏，再加上罩子隔开，会显得Ropet很呆板。如果将两块屏幕，大概以15度的夹角拼接起来，能营造出更自然的“对视感”。因此，我们坚持把芯片平台换成能驱动双圆屏的。这也带动了不少AI宠物市场方案商都开始做双圆屏显示。

类似的迭代还包括风扇的升级，为了让毛绒套壳做到静音散热，我们把几元的普通风扇换成了价格更高的静音风扇。如果你要交付一个硬件产品，从Demo到量产，可能至少需要打磨一年时间。

李丰：这要是在美国，很难达到这个程度。一位创始人告诉我，他之前在美国想要迭代一版机器人硬件，只能联系中国的工厂，每一次的调整沟通需要经历三到四个月——提出需求、中国定制一版之后寄到美国、美国这边儿再测试、再反馈修改的建议。但回到深圳后，他觉得“换了日月”，下午把机器人送到工厂，第二天晚上就能拿到新样机。

近十几年来，珠三角的精密制造能力因“果链”崛起而大幅提升，小米、OPPO、vivo、华为等品牌也随之提升了一大步。正是这条强大且响应迅速的供应链，让创新硬件的快速迭代成为可能。虽然有的产品仍会延期，但至少能以相对低成本、高效率的方式，将想法尽可能快地变为现实。