2019年前后，李柯宏进入机器人行业。

从实际需求出发：机器人解决的核心问题

当时的大模型热潮并不存在，世界模型和人形机器人的概念也尚未成为行业的关键词。在选择行业方向时，李柯宏提出的核心问题是："这个产品究竟解决了什么真实问题？"

李柯宏早期关注城市服务场景时发现，吸引他的不是技术本身，而是一个迫切的需求——"这个场景真的缺人，真的招不到人"。

市政环卫行业尤为明显。年轻人不愿长期从事这类工作，尽管成本和效率已经压得很低，但城市依然需要清扫。李柯宏直白地表示："这个地，咱们总得扫吧？"

机器人解决的不是"比人便宜"的问题，而是更根本的需求——当没有人愿意从事某个工作时，如何满足这种需求?

场景选择的三大标准

李柯宏将"一类机器人场景是否值得做"拆解为三个关键变量：

  1. 这个工作是否还有人愿意做。
  2. 一台机器能释放多少等效人的生产力。
  3. 失败一次有多贵。

前两个变量相对容易理解。如果机器人只能一对一替代一个人，就必须证明其在成本、效率和稳定性上的优势；如果一台设备能释放多个人的生产力，经济账就容易得多。

第三个变量——失效成本，却常常被忽视。

场景落地的实际考量

李柯宏不认同当下的一种观点：工厂结构化程度高，因此具身智能会最先大规模落地。他认为，工厂当然有价值，但很多工厂任务具有连续性、刚性和节拍性，一旦失败就会带来高昂成本。

相比之下，那些"人真的缺、机器能释放更多生产力，而且失败后还有补救机会"的场景，反而可能成为机器人最先跑通的地方。

技术难度与商业落地顺序之间并不存在必然联系。有时候，"失败一次有多贵"比"机器人会不会做"更重要。

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