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机器人初创公司K-Scale Labs倒闭事件反思：从内部见证失败后，COO总结出6条血的教训

news 2026/3/27 6:29:37

摘要：本文由徐锐首次发布于领英，经其授权后转载。真实呈现机器人初创公司从创业热情到倒闭的全过程，兼具行业警示意义与实操参考价值，为硬件创始人、供应链从业者、机器人行业从业者及创业爱好者，提供避坑指南与经验借鉴，助力规避同类创业风险，推动具身智能与机器人硬件的理性发展。

徐锐（Rui Xu）曾担任K-Scale Labs的首席运营官（COO），这家总部位于旧金山的初创公司致力于研发低成本人形机器人，最终于2025年末倒闭，近期已将其知识产权开源。

我曾在一家YC孵化的机器人初创公司担任COO，整整一年时间，我们全力以赴研发平价人形机器人。彼时我40岁，拥有15年硬件行业经验，曾在英特尔、小米、联想、亚马逊和字节跳动负责产品量产工作，加入公司后主要负责供应链和产品运营。

但这家公司最终没能活下来。我们始终没能完成A轮融资，到2025年末，一切都结束了。

我曾写过这段经历中美好的一面：那些黑客马拉松、车库里的创业热情，还有机器人第一次成功行走的瞬间。而这一次，我想写下我真正学到的东西——其中有些是整个机器人行业都在踩的坑，有些则是我们自己亲手踏入的陷阱。

1. 大模型沙文主义，迟早会酿成大祸

现在行业里流传着一种观点：AI大模型已经强大到足以让硬件“摆烂”。传感器？模型靠视觉就能搞定一切。安全限制？策略会自己学会规避风险。

我把这种想法称为“大模型沙文主义”。在我们公司，这种理念贯穿了所有决策。公平地说，这不是某一个人的盲区——我们大多数人都在某种程度上认同这种观点。当时我们的AI确实令人印象深刻，很容易让这种兴奋感掩盖硬件的基本常识。

有一个例子至今仍让我耿耿于怀。我们花了极长的时间争论，是否要给机器人的关节添加限位器。限位器，说白了就是机械限位开关，一块能从物理层面防止关节自我损坏的金属片，是最基础的安全冗余设计。

反对的声音是：AI策略应该能学会关节的活动极限，限位器只会增加成本和重量。

任何做过硬件的人都知道这种说法站不住脚。限位器的存在，正是因为软件总会失效。模型会出故障，策略会遇到没人能预料到的边缘场景。当语言模型出现幻觉时，你得到的只是一个错误答案；但如果因为策略的一次错误推理，执行器以最大扭矩超出关节极限，你得到的要么是一台损坏的机器，要么是受伤的人。

模型可能99.99%的时间都是对的，但限位器就是为了那0.01%的失误而存在。在物理世界里，这0.01%才是唯一重要的数字。就连野心勃勃追求自动驾驶的特斯拉，也依然会给汽车装上刹车。

2. 别再用简化的类比自欺欺人：那是用来融资的，不是用来做产品的

每一份机器人创业计划书里，都有这样一句类比。“我们要做机器人领域的特斯拉”“这是具身智能的iPhone时刻”。在我们公司，最受欢迎的类比是平衡车——人形机器人会遵循和平衡车一样的成本曲线：从昂贵的新奇玩意儿，到深圳大规模量产，再到硬件商品化，最终无处不在。

可平衡车的电机只需要转动就够了，仅此而已。而人形机器人的执行器，需要极高的精度、爆发力、耐磨性，还要保证每一台的一致性。只要有一个执行器稍微超出规格，机器人就会走路异常，甚至摔倒。无论是平衡车、智能手机，无论你选哪种类比，都无法真正告诉你，做人形机器人到底要面对多少难题。

但“它会像平衡车一样普及”，是风投们愿意听的故事——不可避免的成本下降、中国制造业的魔力、十亿级的市场规模。我们花在争论类比上的每一个小时，都是在浪费时间，本该用来解决真正的技术难题。

类比就像是压缩算法，它通过丢弃信息，把复杂的事情变简单。放在融资计划书里，没问题；但如果用在工程决策上，那些被丢弃的信息，往往就是致命的那一部分。

3. 硬件供应链不是“一项任务”，而是一种能力

很多软件出身的创始人认为，供应链就是一项任务：找一个会说中文的人，把他派到工厂，打个勾就完事了。这是硬件初创公司最容易陷入的误区之一。

我加入公司时，供应链方面一片空白。没有制造商关系，没有付款条款，没有质量控制流程，没有物流渠道。搭建供应链，意味着要搞定组装、零部件、执行器，还要对接多家中国代工厂。每一家代工厂，都需要单独谈判定价、质量标准、最小起订量、生产排期，还要跨越货币、时区，以及在商业谈判逻辑上完全不同的企业文化。

这绝不是“和供应商聊聊天”那么简单。制造不是你能买到的服务，而是你需要亲手搭建的能力。你和代工厂的关系，决定了执行器的误差是在公差范围内，还是偏差2毫米；决定了单位成本是800美元，还是2400美元。如果一家公司的硬件运营，能用一句话概括清楚，那它根本没有硬件战略，只有侥幸的希望。

4. 机器人硬件里，根本没有“商品化”这回事

现在行业里还有一个危险的说法：机器人硬件将会“商品化”，就像手机一样，由中国制造商用现成零件组装而成，真正的价值只在AI层面。

但目前来看，这根本不成立，甚至还差得很远。人形机器人没有标准的物料清单（BOM），没有现成的、能直接用于行走的执行器。现在所有研发腿式机器人的团队，都在设计定制化硬件。

可一旦公司相信了“硬件是商品化”的鬼话，伤害就会真实发生。负责打造物理产品的人，他们的话语权和认可度，远配不上他们的付出。权力会转移到那些被贴上“核心壁垒”标签的部门，无论谁在做最苦最累的工作。

我见过很多次这样的场景，我称之为“薛定谔的专业度”。当硬件出问题时，那些人突然就不是“硬件专家”了，一脸茫然；当工程团队说重新设计需要四个月时，那些人又突然觉得，四个星期就该搞定。你不能两头都占，而真正干活的工程师，一眼就能看穿这种虚伪。

我们的工程师，亲手做出了能走路的机器人——那是公司最难的一项工程成就。

5. 赛道竞速中，糟糕的研发决策比坏运气更致命

机器人行业里，所有人都在赛跑。资本涌入，人才扎堆，市场关注度极高。但赛跑拼的是速度，而速度不等于努力。真正的速度，来自快速做出正确的决策。

我看到的最致命的错误，就是在移动能力上陷入僵局。几个月时间白白浪费，机器人依然走不好路，与此同时，融资窗口关闭了，竞争对手已经发布了演示视频。这不仅仅是领导层的决策问题——整个团队，包括我自己，都低估了这个问题的难度和所需的时间。我们的GitHub上堆满了代码仓库，从外面看，似乎进展神速；但从内部看，只是毫无方向的瞎忙。代码仓库不能量产，演示视频不能量产，只有产品才能量产。

更深层的问题在于决策质量。冲动的决策和拖延的决策，杀伤力一样大。固执地坚持错误的方向，不仅不能节省时间，反而会付出双倍代价——因为你最终还是要回头纠正这个错误。

研发速度，不是看代码仓库有多少、提交次数有多少、加班时长有多少，而是看你能多快收敛到真正能落地的方案上。

6. 欲速则不达——越急于求成，反而越落后

我们的时间表，成了公司里一个持续的笑话。永远都是“下周机器人就能走路”，每周都是如此。

当这种“急于求成”的文化成为常态，人们就会为了达成不可能的目标而走捷径。工程师用AI工具写代码，却不认真审核；传感器未经校准就装到产品上。然后，演示一次次失败，时间表又重置到“下周”。

这就是中国人常说的“欲速则不达”——越是追求速度，反而越达不到目标。当不切实际的截止日期成为常态，团队其实并没有变得更快，只是跳过了那些能让产品真正落地的关键步骤。而每一个被跳过的步骤，最终都会以失败的形式回来，耗费的时间，远比走捷径节省的时间更多。

这种伤害不止于工程层面。当你基于幻想的时间表，向代工厂做出承诺，你就会毁掉彼此的关系。代工厂需要合理的预期来规划自己的生产，那种“快速行动、打破一切”的混乱思维，在软件行业或许可行，但当你的代工厂根据你无法兑现的承诺，分配工厂生产时间时，这种思维只会带来灾难。

个人反思

我本可以成为一名更好的COO。在组织问题还能挽回的时候，我应该更早地坚定立场；在时间表上，我应该更坚决地推动理性规划，而不是任由其一再拖延。这是我的责任。但现在，我清楚地知道了那些底线在哪里，这也是我未来前行的底气。

但我见证了这一切的全过程——从第一次黑客马拉松，到最后一封给供应商的邮件。

如果你是一家初创公司的年轻工程师：请相信你对物理规律的直觉。如果数学计算表明某个关节会损坏，就把它写下来，正式提出你的观点。不要让“快速行动”的压力，逼你忽略自己知道的真相。你的声誉，建立在你交付的成果上，而不是你许下的承诺上。

如果这六条教训，能帮助到某个人——无论是硬件创始人、供应链从业者，还是一个40岁、正在犹豫是否要加入初创公司的家长——那么写下这篇文章，就值得了。