李力耘加入众擎，全栈智【驾大】脑与顶级人形本体《的双》向奔赴,中国达人秀柔术精彩表演合集：高手现场对决瞬间

" 上个月融 2 亿美金我都没有这么开心。"

" 千军易得，一将难求！"

" 得一悍将！！晚上喝酒庆祝！"

众擎创始人赵同阳，最近发了一条数百字的朋友圈，字里行间难掩喜悦的心情，透露着一种具身行业里少见的 " 活人感 "。

但就在这条朋友圈发布前的一段时间，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，他是小鹏汽车副总裁、自动驾驶一号位，带领超过 1000 人的团队，主导小鹏智驾从模块化开发向 " 数据 + 算力 + 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，都是各方深思熟虑后的结果，像李力耘这样的智驾大将更是如此。

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，投资方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，一方面手握重金，另一方面，众擎还缺少一位 " 具身大脑 " 的实战派领军人物。

直到他等到了李力耘。

李力耘的价值，单从履历上就能窥得一二：清华电子工程系本科、纽约大学计算机系博士是学术底子；LinkedIn 美国总部技术架构师、百度 Apollo 高级专家、京东 JDX 智慧物流高级专家是工程经验。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，更是他履历中最浓墨重彩的一笔。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。

第一个关键词是「全栈」。

具身智能行业不缺学术派。顶尖大脑们能写论文、能发顶会、能拿最佳论文奖。但李力耘不一样。他懂互联网产品，做过 LinkedIn 的推荐系统；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 事业部管过无人车和无人仓。最后在小鹏，他把这些经验串成了一条线——从模块化开发，转向 " 数据 + 算力 + 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，在行业里屈指可数。

第二个关键词是「筑基」。

小鹏智驾也曾摸着石头过河。2019 年，李力耘加入时，他带领的自动驾驶团队不到 100 人；2025 年他离开时，已经超过 1000 人。他主导建立了端到端的数据闭环，让每一辆跑在路上的小鹏车都成为数据采集器，每一次 OTA 升级都基于真实路测数据。

从零开始规模化，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一套方法论。

而众擎现在站的位置，也许正是小鹏六年前的那个起点。

第三个关键词是「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方面的体系化积累，一些业者甚至刚走出象牙塔，就立刻转变为管理者的角色，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，能管理超过 1000 人软硬件团队、能指挥 " 大兵团作战 " 的技术将领，实属凤毛麟角。有了李力耘带队，赵同阳便能省不少心，把精力投入到更具决策性和前瞻性的事上。

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。

顶尖本体遇上顶尖大脑，一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。他写众擎有一种 " 让我心动的极客精神——纯粹、专注，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。

首先，赵同阳本人就是个手搓硬件的狠角色。2016 年，他开始研究人形机器人，创办了两家公司，均以失败告终。

他没放弃，一个人在实验室里调关节、写算法、测步态，用最原始的方式打磨技术。后来创办 dogotix，被小鹏收购，成为鹏行智能的一号位，主导 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一整年学费。如果再不成功，两个孩子下一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，最打动人的是一些细节：他没有大厂背书，没有资本护航，没有名校光环，只有一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，是用这种钝感力磨出来的。

SE01 实现全球首例自然步态行走，PM01 完成全球首个前空翻，此外兼具高爆发力、高安全性、高性价比并具备量产能力的全尺寸人形机器人 T800 亮相，其背后的高性能动力关节研发、运动控制算法、全尺寸量产能力……都是赵同阳带着团队一版一版迭代出来的。

然而，即使众擎在外界眼中已立住了「体能之王」的形象，大脑的能力也与日俱增，但赵同阳比谁都清楚，越是决胜时刻，就越需要一位顶尖的大脑专家，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打磨到位，产线能跑、产品能卖，正缺一套完整的 " 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——正需要一个能从零搭建技术体系的平台。

赵同阳写得很直白：" 他的经历可以说是极其难得和稀缺的，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 ' 能打 ' 到 ' 能干 ' 快速转变。"

从 " 能打 " 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。

仅理想一家，过去两年就有超过 10 位核心研发人员流向具身赛道。理想汽车智能驾驶高管夏中谱，离职创业，主攻 VLA 方向。另一位智驾高管郎咸朋，同样出走，创办具身智能公司。

华为智驾则盛产明星企业，陈亦伦和丁文超所创立的它石智航，创下了具身行业单轮融资的最高纪录；黄青虬创立墨奇智能的消息一经流出，就在一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、小米的刘方，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，两个赛道的重合度远超想象。感知层，激光雷达、毫米波雷达、摄像头，硬件复用率极高；决策层，端到端模型、VLA 架构、世界模型，智驾和具身开始说同一套语言；执行层，底盘控制算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，这套架构在智驾领域验证过，现在被李力耘们带到具身智能。它解决的核心问题是：让机器人像人类一样，用眼睛看、用语言理解、用动作执行。

此外，数据与商业化的结合，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，但高速发展中的具身智能尚不具备这一先天条件。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。

而智驾领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超智驾。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，要深入人类活动的方方面面。

所以，和众多智驾老将踏入具身赛道一样，李力耘选众擎，也是想做一件更有挑战性的事，在更高的维度上 " 改变世界 "，本质上是一种相互成就。

随着这群人的集体转向，一条清晰的叙事主线正浮出水面。

" 完全体 " 众擎，有什么可以期待？

李力耘能给众擎带来什么？

首先是 VLA 模型的完整能力。

从零搭建视觉 - 语言 - 动作一体化的技术架构，建立端到端的数据闭环。这不是优化现有系统，是从无到有构建 " 大脑 "。在小鹏，他验证了端到端模型能够实现从高速 NGP 到城市 NGP、再到每一条道路的 NGP 的全面覆盖。现在，他要把这套方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 + 算力 + 模型 " 的飞轮效应：路上跑的车产生数据，数据中心训练模型，新模型 OTA 上车，产生更多数据。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。

还有最重要的工程量产能力。

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功能。李力耘的加入，意味着软件和硬件可以同步迭代——模型更新可以配合硬件优化，数据回流可以指导设计改进。" 从 0 到 1" 和 " 从 1 到 100"，中间差的是一个懂量产的 CTO。

透过李力耘加入众擎，我们也能对行业有新的期待。

人形机器人领域存在两种流派：本体派专注硬件，认为 " 先有身体再有灵魂 "；大脑派深耕算法，认为 " 智能定义一切 "。两边都有一套自洽的逻辑，朝着坚定的目标推进。过去几年，本体公司展示翻跟头、拟人步态等运动能力，大脑公司展示操作推理等技能，但没人能知道，两条路线能否殊途同归？

而李力耘要验证的，正是一条战略路线的可行性：作为硬件做到极致的具身公司，可以通过增加 " 具身大脑 " 和模型能力，在技术演进的某一节点与 " 大脑派 " 汇合，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

常见的高光瞬间通常出现在三个节点：第一，是从站立进入缠抱时的“先手”，谁先拿到内侧控制或更好的下潜角度，谁就更像在掌控节奏；第二，是地面位的连续转换，比如从护卫到侧控、再到背后控制，越少停顿越显得干净利落；第三，是降服前的定身与封路。真正老练的人不会急着“上锁”，而是先让对方无法转身、无法用腿顶出空间。

柔术对决里最容易被误读的一点，是它常常“看起来轻描淡写”。但高手的瞬间通常集中在三类场景里。

第一类是位置反转。比如在下位被压住时，通过髋部移动与腿部框架抬起对手重心，再顺势上桥翻转或回到上位。观众会觉得“怎么就翻过去了”，其实是下位先搭好了支撑点，让对手的力量变成了自己的杠杆。

第二类是背后控制的建立。舞台对决里，背后控制往往比正面硬拼更安全，也更具观赏性：一旦双钩或身体三角固定，双臂的绞缠会把“逃”的选项逐个关掉。很多“锁喉瞬间”并不是手臂突然发力，而是对方先把下巴抬起、肩线露出来，机会才真正出现。

第三类是关节控制的点到即止。像臂锁、脚踝控制这类动作，在舞台上通常会收着做，更强调角度与固定，避免猛拉。精彩之处在于：对手已经无法沿正确方向逃脱，但画面仍然干净利落，不会变成扭打。

“中国达人秀”的舞台需要可视化，某些动作会更戏剧化，但不等于全是花架子。判断“真技术”有几个直观标准：能否持续控制、能否在对手反抗下保持结构、动作是否符合人体力学方向。

观众常见感觉	可能的误判	更贴近柔术的判断点
“他没怎么用力就赢了”	以为是配合演出	看是否先建立位置与封路，再完成降服
“一直抱着不打，很无聊”	把控制当消极	看是否在推进到更优势的位置，如侧控到背控
“突然一拧就投降”	以为靠蛮力硬掰	关键在对手关节线被固定，逃脱方向被切断

另外也要留意服装与道具带来的差异：穿着宽松外套、长袖或特殊面料时，抓握会被放大或削弱；如果偏无道服风格，则更依赖抱头、控腕、压髋等“身体连接”。同一个动作在不同风格下呈现出来的效果可能差很多，不必用单一标准去否定另一种。

不少人看“高手现场对决瞬间”时，会把注意力全部放在最后那一下“锁住”。但在柔术里，降服只是结果，不是过程的全部。真正决定胜负的，往往是前面的细节：脚尖是否卡住对方髋线、膝盖是否封住转身、肩膀是否压住头位、手腕是否被控制在身体外侧。这些细节在镜头里不一定突出，却往往是高手与普通爱好者的分水岭。

还有一种常见误区，是把“强硬对抗”当成“更真实”。舞台对决中，过度冲撞既影响安全，也更容易让动作变形，反而看不出柔术的美感。越是高手，越懂得用结构节省体力，用位置压缩对手选择，而不是靠情绪与爆发力硬扛。

观看与模仿时更要守住安全边界。很多人看完合集后，最想复刻的是某个锁技的“最后一步”，但这恰恰最危险：最后一步依赖前面的固定与角度，一旦缺失，很容易变成直接拉扯关节。更稳妥的看法是把注意力放在“如何建立控制”，而不是“如何让对方拍地”。

“中国达人秀”的舞台把柔术的魅力压缩在几分钟里：每一次看似偶然的反转，背后都有更早的站位、握法与重心管理。看懂这些，再回到那些“高手现场对决瞬间”，你会发现精彩并不靠运气，而是靠一整套不露声色、却非常清晰的秩序。

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以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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相关介绍

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更新内容

一、新增夜间模式，护眼更贴心

二、优化横竖屏切换逻辑

三、增强导出功能，格式更多样

四、新增章节内“推理思维导图”功能

五、精细化权限管理功能上线

六、优化链接跳转体验