光锥联合创始人合照（从左至右：江羽婷、阙嘉华、杨状状、刘子康）
扫码观看更多精彩r凌晨1点，00后博士刘子康拖着装满电脑和路演资料的包，从国科大雁栖湖校区东南门一路走回宿舍。那天，他从外地见完投资人回北京，又赶去参加了一场原本被寄予厚望的饭局，结果融资并没有谈成。第二天一早，他还要继续去见新的投资人，重新讲一遍团队、技术和产品。
r这是一个属于机器人的热潮时刻。过去两年，具身智能、大模型几乎成了科技行业内最密集出现的词汇。资本在寻找入口，创业者在争夺场景，大厂则加速布局机器人与大模型的结合。相比那些更易被看见的“身体”和“大脑”，刘子康和团队关注的是另一层更基础的能力：“交互”。在他看来，机器人真正进入现实世界，需要补上的或许不是某个单点技术，而是一套能够把理解、感知与动作连接起来的“神经系统”。
r科研人走向商业市场
r单看履历，刘子康本该是一名深耕实验室的科研人。
r2001年出生的他，在中科院体系攻读至博士，研究方向聚焦功能柔性传感器、电子皮肤及机器人相关技术。他兼具学术与产业视野：既是哈佛中国投资峰会专栏审稿人，也参与过国防军工项目氢原子钟智能控制研究，高中时便发表数学论文并获全国一等奖。本可以安稳走科研路的他却选择了不一样的方向。
r刘子康小时候喜欢拆四驱车，拆下马达重新缠绕线圈，让小车跑得更快。步入大学后，钻研的习惯也保留了下来：他会反复钻研，不断琢磨技术落地的更多可能性。
r相较于埋头在课本与实验室里，他始终更看重技术落地后的实际价值。“我算不上埋头啃书本的学生。”刘子康坦言，“我更愿意参与社会实践、科创赛事交流，探寻一项技术最终能落地转化成什么。”
r这种习惯，让他很早就开始关心实验室之外的问题：用户需要什么，技术能不能进入场景，市场会不会为它买单。相比于把技术停留在理论层面，他更在意它能不能真的被人用起来。
r刘子康和创业伙伴、中科院海洋所2022级硕士阙嘉华相识于学校社团。阙嘉华对刘子康的第一印象是“靠谱、有礼貌”。当时阙嘉华安排刘子康做过一次演讲，效果不错，一度想让他负责自己的演讲团，但刘子康那时的心思已经扑在了做项目和创业上。
r2023年前后，大模型浪潮刚刚兴起。刘子康和小伙伴注意到，国内用户想稳定使用海外模型并不方便，于是做了一款桌面软件，最初名为ChatDesktop，后来改名为“极客大模型”。
r在今天看来，这或许只是那一轮AI工具爆发的一个缩影，但放在当时，一个学生团队能把产品真正做出并获得稳定的付费用户，并不容易。据刘子康介绍，这款产品后来做到了45万用户、约200万元流水。
r“那是我第一次真正面对C端消费者的需求。”刘子康说。用户会提出很具体的问题，比如能不能做一键论文降重，能不能把某些复杂流程直接封装起来。来自真实世界的反馈让他第一次感受到——技术不是摆在展台上的，而是会被人拿来衡量“有没有用”。
r也是在那一阶段，他第一次意识到：用户只关心输入了什么、最后得到了什么，而不会关心背后到底绕了多少层技术。
r对刘子康而言，初次创业试水，是一次宝贵的实战预演。原本扎根实验室的他，借此机会真切触碰到了产品、用户与真实商业市场，也深刻认识到：一个技术要落地、面向大众时，用户最先感受到的，从来都是产品的交互体验。
r盯上机器人交互能力
r2025年8月，刘子康和3个伙伴在怀柔注册成立了北京光锥交互科技有限公司。公司取名“光锥”，带着一点理工科的想象力，而他们想做的事，则比名字更抽象——做机器人的交互基础设施。
r正式创业前，刘子康和联合创始人杨状状已经合作多年。杨状状曾在“得到”App早期团队担任工程师。两人早在几年前就开始合作探索一些机械臂、机械狗的研发。
r接触得越多，他们越明显地感觉到，传统机器人正在遇到一个共同瓶颈：机器人可以越来越稳地运动，也可以越来越灵活地完成动作，但依然很难像真人一样自然地交流。
r“过去的机器人，本质上还是预设程序。”刘子康举了一个例子：如果让一个人去书房，把“左上角那个红色瓶盖”拿过来，对方几乎不需要思考就能理解，但机器人不行。它很难理解“左上角”这样的空间关系，也难理解自然语言中的模糊、省略和上下文。为了完成同样的任务，过去往往需要把动作拆解成一系列精确指令：向前多少厘米、右转多少角度、机械臂抬起多少度。
r然而，人类交流最重要的特点之一，恰恰就是模糊性。
r过去两年，具身智能和大模型一起把机器人重新推上风口。资本追逐“机器人大脑”，创业团队比拼本体能力，刘子康看到的机会，则出现在两者之间。
r“大模型负责理解人的语言和意图，机器人负责进入物理世界，但谁来把两者真正高效连接起来？”刘子康认为，现在市面上的机器人，最大的问题在于交互能力。
r“一句话说完，机器人要等待两三秒才能回应，人就会立刻感到不自然；对话过程中如果无法随时打断和插话，交流便失去了真实沟通应有的节奏；而一旦上下文频繁断裂，即便背后接入再强大的模型，也很难让用户真正把它当作一个能够持续互动的对象。”他进一步解释道。
r在刘子康的理解里，过去几年，机器人行业最先解决的是“身体”的问题：怎么走路、怎么适应复杂地形、怎么让运动能力更接近人类。后来，随着大模型兴起，行业又开始集中讨论“机器人大脑”：世界模型、VLA系统（视觉—语言—动作大模型）、多模态决策能力。但他和团队没有继续往“大脑”那一层挤，而是把目光放在了另一层——让大模型的“理解”，真正变成终端设备上可实时、可连续、可感知的人机互动。
r光锥交互联合创始人、来自北京大学的江羽婷记得，团队最初也曾把这件事理解成“大脑”，后来才逐渐意识到，他们真正要做的，并不是替某一类机器人“思考”，而是把不同硬件、模型和协议连接起来，让机器能够更自然地接住人的需求。
r在刘子康的比喻里，这更像机器人的“神经系统”。“大脑再聪明，如果没有神经网络把信息传递到手脚，也不可能真正完成动作。”
r在一些业内人士看来，相比机器人本体和大模型，交互层更隐蔽，也更难被快速估值；而大厂、模型公司和机器人本体厂商，也都在尝试补齐类似能力。对于一家年轻公司来说，真正的挑战不是把概念讲清楚，而是把能力做进真实场景。
r四人团队逐步走出窘境
r开始创业后，刘子康很快发现，预判和现实之间，还隔着很长的一段距离。
r光锥交互的创始人团队有四人：刘子康是在读博士，阙嘉华在中科院读书，江羽婷在北京大学读硕士，杨状状则已有工作经历。几个人不是某一天临时凑起来的创业组合，而是长期在一起比赛、做项目，逐渐建立起默契之后，才决定一起开始创业的。
r最初由于没有固定办公室，团队经常在中国科学院大学的“国会咖啡馆”聊到深夜。后来，经朋友介绍，一位律师在怀柔法院附近腾出一间办公室，免费给他们使用。房间不大，一张长桌，几个人围坐在一起工作。
r创业最现实的问题，还是如何筹到钱。
r几名创始人处在不同的人生阶段：有人还在学校，有人面临毕业和就业选择，有人已有家庭。在第一笔融资到账之前，团队差旅、住宿以及拜访投资人的费用，大多靠自己垫付。
r因为还在读博，学业和创业的冲突也超出刘子康的预料。曾有一场课程考试和关键项目路演恰巧安排在同一天，为了腾出参会时间，他提前研究透了考核细则，尽力拉高平时成绩。考试当日，他提前一小时交卷离场，打车赶赴路演现场，最后这门课依然拿了接近满分。
r奔波几乎成了那段时间的日常。让刘子康印象最深的是去年暑假，他和江羽婷刚从上海见完资方回到北京，又赶去参加了一场原本很有希望的融资饭局，结果谈得并不顺利。等一切结束，他一个人回到校区，已经是凌晨1点多。校园里几乎没人，他拖着包和资料，从东南门一路走进来，在中丹学院前的台阶上坐下。此时，手机里推送的是一条条创业鸡汤视频。
r那段时间，江羽婷几乎天天和刘子康一起出差、见投资人、跑路演。融资受挫，现实一直把人拉回最具体的问题：钱从哪里来，团队如何稳住，公司如何继续往前走。不过，刘子康仍然相信，自己和团队的方向没有错，也看到了行业机会。“你不能连自己都不信这件事能成，就去跟投资人聊。”他说。
r公司此后顺利拿到近300万元首轮融资，加之怀柔区科技成果转化专项资金陆续到位，团队终于摆脱了全员自掏腰包垫资运营的窘境。这笔融资的落地，也和团队内部逐渐清晰的分工有关。
r光锥交互联合创始人阙嘉华是非技术型创始人，做过校友生态，信奉“生命不息，折腾不止”。阙嘉华加入团队后，承担起了更多对接校友、师兄和外部资源的工作，为团队打开了更广阔的市场空间。
r之后，团队入驻怀柔科学城，初创的四人小队，也逐步扩充到二三十人的规模。
r但更难的问题并没有因为搬进新办公室就消失。见投资人、见行业前辈、见客户时，“太年轻了”是刘子康最常听到的评价之一。对客户而言，这意味着交付记录还不够长；对投资人而言，他们这些在读硕士、博士，学历光鲜，但“是否经历得了市场的风风雨雨”？江羽婷认为，年轻创业者最难的有两点，一是钱，二是面对那些四五十岁的成熟投资人，如何在回答他们的问题时，能显得不太“学生气”。
r让机器人“适应”人的世界
r和外部评价相比，刘子康现在更在意的是另外两件事：技术能不能沉淀下来，产品能不能被真实世界接受。
r如今，光锥交互把教育、文旅和工业作为主要落地场景，底层支撑是团队自研的实时交互平台GEEKROS。该平台旨在让机器人和智能设备真正“活起来”，能像人类伙伴一样自然、流畅地与用户互动，可应用于机器人、智能家居、教育、医疗等领域。
r在刘子康看来，真正决定公司价值的，并不是终端机器人本身。机器人进入不同场景，真正被反复检验的，仍是底层交互能力：它能不能听懂人，能不能及时回应，能不能在持续对话中接住上下文。
r这些问题并不抽象。很多机器人接入大模型以后，仍然会出现明显停顿：用户说完一句话，需要等待两三秒才回应；对话过程中无法被打断；对话上下文容易断裂。GEEKROS试图解决的，正是这种链路断裂。
r按照光锥交互提供的数据，目前该平台已支持200多款主流模型接入，并适配80多类硬件生态，实时交互延迟控制在100毫秒级。刘子康解释，延迟在百毫秒级时，用户几乎不会感到明显等待；如果反应慢到两三秒，对话感就会迅速被打断。
r除了速度，刘子康还特别在意机器人交流时“像不像一个真实的交流对象”。在文旅方向，团队正在推进仿生情感机器人，其中一个技术难点，是“唇形同步”：嘴型、声音、表情、眼神、语音节奏，都需要协同参与情绪表达。
r“人类面对面交流时，真正传递信息的，并不只有语义。”刘子康认为，人形机器人之所以会越来越接近人类形态，并不是因为“像人”本身足够酷，而是因为人类生活空间、家具、通道、服务流程，本来就是按照人的行为习惯来设计的。机器想真正进入这些场景，最终也需要适应人的世界。
r一次工厂调研，让这个问题变得更具体。流水线上，上千名工人在封闭环境里重复劳动，工厂希望机器人替代部分流程。回来的路上，团队成员讨论：机器人到底是在推动社会进步，还是在加速一些岗位消失？
r刘子康没有回避这种矛盾。他更倾向于把它理解为一种岗位重构：机器人可能会替代部分重复劳动，同时也会催生新的职业与岗位，如机器人运维、机器人训练、机器人部署等。“技术不只是效率工具，它也会改变人与工作之间的关系。”他说。
r刘子康的办公室里，不仅有机器人，还有一些书籍。他说，自己有时喜欢一个人安静读书。只是创业以后，这样的时间越来越少。更多时候，他要在客户、投资人、项目现场和实验室之间来回切换，把同一件事反复讲清楚，让一个尚未完全被市场证明的判断，继续向前推进。
r文/本报记者朱健勇
r统筹/林艳张彬
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