2023年前后，当机器人成为“下一个超级终端”的潜力逐渐显现，中科创达决定把在手机、IoT、汽车上验证过的核心能力，延伸到机器人赛道上，晓悟智能就是在这样的背景下被孵化出来的。

       从方法论看，“软件定义机器人”其实是“软件定义汽车”的自然延续。车规级控制器平台、虚拟化操作系统架构、OTA驱动的持续迭代，这些在汽车上已经走通的技术路径，如今有很大一部分可以迁移到机器人上。

       但两者也有本质不同。汽车是一款面向C端的标品，车型和配置相对清晰，平台化之后可以释放巨大规模效应；机器人则是典型的To B产品，场景强、垂直度高，不同行业的需求差异极大。

       在这样的现实下，借助中科创达的生态羽翼，晓悟智能在多方面获得赋能。具体来说，中科创达在资金上的支持，使得晓悟不用把主要精力花在“先活下去”上，可以安心做技术和产品布局；中科创达在汽车和IoT行业积累的客户资源，为这家年轻企业打开了大客户合作的通道。

       技术上的加持则更直接。一家机器人公司，必须同时具备机器人学、操作系统、多传感器融合感知以及AI大模型这些能力，缺一不可。操作系统和AI正是中科创达最擅长的领域，有多年的智能终端实战经验，这些积累让晓悟一出生就站在了更高的技术起点上。就像赵锐所说：“机器人是AI与物理世界进行交互的核心载体，这个定位特别重要，因为背后一定是AI驱动的。”

       晓悟的团队构成，完美契合了这种技术基因的传承与创新。核心成员中，一批来自业内头部机器人公司，另一批则来自中科创达内部的操作系统、算法、云平台团队，都在机器人、操作系统、AI算法等领域有长期实战经验。目前，该公司总人数约150人，其中产研团队占比约70%。

       一家机器人公司的“一号位”门槛极高，其认知会决定一家公司的天花板。作为CEO，赵锐的履历更是这种复合型能力的缩影：学术阶段，他深度参与过四足机器狗、人形机器人等机器人科研项目，对机电系统和运动控制有实战感知和认知；加入中科创达后，他长期负责操作系统产品，再后来负责大模型与AI业务，把“软件定义终端”的完整链路走了一遍。

       过去一轮移动机器人创业潮中，不少团队偏机电出身，在OS和AI相对薄弱。类似晓悟这种“机器人学+操作系统+AI”的专家型团队复合背景，在当前一批移动机器人公司创始团队中相对少见。也正因为此，可以看到晓悟在产品架构与路线选择上，天然更倾向于从系统软件层面和智能产品体验层面寻找突破口。

03.把移动机器人变成可迭代进化的智能终端，

       撬动增量市场

       想真正释放移动机器人潜力，前提是先把它从传统机电产品变成一种可持续迭代的智能终端。就像手机、汽车那样，买回来的产品不是“定格”的，而是一个会不断升级的系统。

       要做到这一点，一方面是开发范式的转变，从以硬件为主线的IPD，叠加以软件工程为主线的体系，让软件从附属品变成驱动产品进化的核心，晓悟智能更是直接把车规级的软件开发体系搬到机器人上；另一方面，晓悟搭建了完整的软件工具链，让开发、调试、使用、配置、数据采集和回放都尽量高效。

       在产品层面，晓悟目前有三条主线：潜伏型机器人、叉取型机器人以及复合型机器人。三条线分别瞄准2D平面搬运、3D低自由度堆叠和3D多自由度作业，逻辑很清晰，先从结构化程度更高的场景切入，再逐步增加自由度和复杂度。

       晓悟的移动机器人也体现出了软件赋能的实用性。比如，在导航技术上，传统做法是靠人工标定和维护，一旦二维码偏移、褪色或者环境变化，就要重新标，而晓悟在SLAM与二维码导航基础上加入了自学习标定，让机器人在运行过程中，通过轨迹学习和环境特征匹配自动修正偏差，越跑越准。在无人叉车上，它通过流程编排、AI编排的方式，把复杂任务拆解成可配置的流程，降低使用门槛，让任务执行过程更加高效、简单。

       场景应用上，晓悟不是“哪里有需求就往哪里冲”，而是优先选择了移动物流型、工厂和仓库类场景。通过把场景限定在这些空间里，它可以把业务复杂度和执行工序确定下来，建立足够多的场景样本，优先跑通商业化。目前，该公司重点聚焦汽车汽配、酒水饮料和电商物流等赛道，这些领域工艺比较规律，又与团队经验高度匹配。