口述 | 灵宇宙创始人 顾嘉唯
作者 | 铅笔道 吴欣晓
几年前，灵宇宙创始人顾嘉唯做了一个孤注一掷的决定。
由于出资方资金链断裂，他身背无限连带责任，向银行抵押了房子用来发工资、保住团队。而前不久，他还在上市公司股东的支持下，操盘10亿资金、组建数百人团队，是最早一批投身消费级机器人的弄潮儿。
常人不能体会的大起大落，让顾嘉唯对创业、资本和商业路径有了深切的思考。
这种成熟，如今正在结果。
近日，灵宇宙宣布完成 2 亿元 Pre-A 系列融资。
投资阵容颇具分量：上海国际集团旗下国方创新、滴滴出行、拉卡拉、国泰海通等金融机构与产业方悉数入局。
灵宇宙已完成三轮连续融资，先后获得三七互娱、学大教育、商汤科技、耀途资本、线性资本、清华 SEE 资本、银杏谷资本等知名机构支持。
资本并非盲目跟风。
刚过去的双十一，灵宇宙的核心产品——AI儿童陪伴硬件“小方机”——销量在今年 618 基础上暴涨230%以上。
与传统的“带屏幕学习工具”不同，“小方机”基于多模态空间交互技术，通过摄像头，让 AI 以“第一视角”理解现实场景，实现“世界即教室，万物皆教材”。
顾嘉唯是“85后”，本科毕业于同济大学，后保研到清华，先后在微软、百度任职。28 岁入选百度“少帅计划”，主导多项AI产品研发。2016 年离开百度后，他在上市公司支持下，布局机器人产业，创办物灵科技，其绘本伴读机器人Luka全球销量近千万台。
随着大模型进入成熟期，他再次创业，成立“灵宇宙”，不再聚焦单一硬件，而是试图搭建下一代 AI 终端操作系统生态，实现“万物有灵”的交互愿景。
顾嘉唯学习特斯拉，先把车卖得足够多，再实现FSD自动驾驶：先用“小方机”这样的消费级 AI 终端进入家庭，以远早于人形机器人的方式实现规模化落地，快速收集来自真实世界的人机交互数据。而为了了解真实的用户反馈，顾嘉唯有六个微信号，泡在家长群里和用户长时间聊天。
“小方机”的数据将持续反哺 LingOS 与具身智能模型，形成难以被复制的“数据飞轮”。真正构成灵宇宙护城河的，是其自研的 LingOS —— 一个面向物理世界的 Physical AI-OS。
也因此，当滴滴着手其具身智能战略时，在 AI 硬件赛道的下注便投向了灵宇宙。他们看中的，不只是“一款爆品玩具”，而是通往Personal AI操作系统入口的长期价值。
声明：访谈对象已确认文章信息真实无误，铅笔道愿为其内容做信任背书。以下是宋亚宸口述。
顾嘉唯，灵宇宙创始人
01 解决中国家长的“三重焦虑”
现在市面上AI硬件层出不穷，AI眼镜、AI相机、AI耳机……
有人问，你们这个“小方机”凭什么能杀出来？我的回答是：我们不是在做一个功能叠加的硬件，而是在定义一个新品类——一个在手机和儿童手表之间，属于AI的专属随身终端。
它精准地切中了目标准用户——中国高净值家长——的“三重焦虑”。
第一重，是对AI时代的焦虑。
这批家长本身可能就是互联网、金融、科技领域的从业者，他们担心自己的孩子会输在AI起跑线上。
第二重，是对教育成果和陪伴质量的焦虑。
家长的本质需求，一边是“解放父母”——让我也能刷刷抖音，和朋友喝喝茶；另一边是“学习所得”——钱花了，孩子必须学到东西。就像当年家长对步步高学习机的认知，一听是学习用的，立马掏钱。
好的产品，用一句话总结就是：“家长买的时候是学习机，孩子用的时候是游戏机。”
我们在这上面打磨的细节，是别人看不见的功夫。
比如，孩子对马斯克某个知识点点了赞，他的停留时长和完播率，我们会生成一个“灵光时刻卡”和具体的成长建议给家长，让他能提前发现孩子的兴趣特长。
我们甚至让每个AI学伴的聊天记录对家长完全可见（当然，大一点的孩子可以上锁）。这些细节，才是真正解决家长“教育获得感”痛点的东西。
第三重，是对“社交货币”和圈层认同的焦虑。
我们的产品有强烈的设计感。Luka当年拿遍了设计大奖，和索尼的aibo机器狗一起上了年鉴。“小方机”延续了这种审美。
对于很多家长来说，给孩子用的东西，颜值就是正义，它是一种圈层身份的象征。这部分头部人群，品牌忠诚度极高，别人想靠低价是洗不走的，就像买普拉达的人不会因为一个便宜的平替而动摇。
所以，我们内心真正的对标，不是那些功能单一的AI玩具，而是新一代的儿童AI手机。
目前儿童手表只是一个“连接人”的产品，打电话、定位、社交。但在大模型AI内容供给的时代，它的屏太小了，交互方式太陈旧了。
别在胸前的随身设备让AI具有了“肉身”，它能把枯燥的物理世界，变成一个充满灵性的、可交互的界面。比如书放在那里，它能讲起来；孩子胸前的设备，能把整个公园变成他的私人英语角。
这就是时代给我们的，一个足以诞生新巨头的结构性机会。
致敬对我们启发很大的电影《HER》
02 不做自动驾驶，做更好的扫地机
这次能连续融到钱，尤其是拿到滴滴这种“深口袋”的钱，是因为他们看明白了我们故事里两个核心逻辑：
第一是胜率逻辑。
我们有一个非常清晰和切实的对标物。我们也是儿童手表的“AI升级版”。这个市场是真实存在且规模巨大的，而且产品形态亟待升级。
我们不是在做新的“自动驾驶”（需要烧钱百亿级别、周期漫长的无底洞），我们是在做“下一代扫地机”。
你想，当年自动驾驶烧了那么多钱，最终在消费端大规模受益的，是不是扫地机器人公司？今天“具身智能”这么火，谁最终会成为那个享受红利的“扫地机”？
我们这种从垂直场景切入、能快速形成数据闭环和现金流的硬件终端，可能性极大。
第二是赔率逻辑。
我们走的是一条“特斯拉FSD”式的南坡路径——通过铺开轻量级的硬件终端（小方机）来收集海量的、真实的、多模态的用户交互数据，用这些数据反哺和迭代我们的模型与算法（“LING OS”），最终通向更高级的AGI和家庭机器人。
一开始，这是个“非共识”。
我跟投资人讲我们要通过“小方机”这种看似不起眼的产品，去构建世界模型最需要的真实数据闭环，很多人是怀疑的。
但当我们一步步把产品做出来，体验做到了“一眼就能看出差距”，销量在618、双十一都拿到了品类榜首，大家才猛然发现，这条路是通的。
这不是那种ROI只有(百分之)零点几、退货率高达60%、纯粹烧的To VC硬件。我们要的是健康增长，是规模化和高质量兼备的增长。这一理念也与此轮战略投资方滴滴高度契合。
03 做打破语言、国界的万能容器
出海不是可选项，而是Day One就刻在基因里的必选项。
大模型从根本上打破了语言的边界，我们的产品从诞生那一刻起，就具备了全球化的基础能力。
但这次的出海，和Luka时代已是天壤之别。
Luka有沉重的版权包袱，我们需要把无数音频内容存在云端，出海意味着繁重的版权谈判和法律风险。
现在，内容是实时生成的，版权的天花板被彻底打开了。
我们有Luka时代积累的代理商网络和品牌认知，但我们更想做的，是复制和升级国内已经被验证的、更高效的商业打法。
比如，TikTok的DTC（直面消费者）打法和经过我们改造的微商社群裂变逻辑。
母婴产品、妈妈群体，这两种模式在国内已经被验证得滚瓜烂熟。我们当年做Luka，就和周杰伦、昆凌代言的“巨星传奇”合作，深度玩过微商模式，太知道如何让第一波种子用户成为我们狂热的“销售员”和“布道者”了。
这套基于信任和社群驱动的玩法，在海外很多市场还是一片蓝海，这是巨大的机会。
在产品层面，我们选择“桌面终端”和“随身终端”这两个形态，这有一个巨大的优势：它们是一个“万能容器”。
我们不需要为美国、欧洲、东南亚每个市场都重新开发一款硬件，而是通过软件升级、云端大模型的切换，就能让同一个硬件载体，瞬间适配当地的需求。
比如，在绘本伴读传统深厚的欧美，我们强化这方面的体验；在社交娱乐需求更强的地区，我们又可以通过OTA（云端更新技术）赋予它新的玩法。
这种“以不变应万变”的硬件策略，带来的不仅是成本的极致节约，更是无与伦比的迭代速度和市场响应能力。
在商业化路径上，灵宇宙选择以消费级AI硬件先行切入家庭场景，优先于复杂人形机器人实现规模化落地
04 做AI与真实世界交互的操作系统
我们有两大核心优势：
一是跑得快。
大模型的战局远未收敛，每一天都有新的进展。我们作为最前端的应用终端，能最先享受到所有上游技术进步带来的红利。
别人做的可能只是我们的一个功能，或一个学伴。而我们通过终端快速迭代，不断建构起一道道别人“看不见的护城河”。
二是数据积累。
Luka近千万台的销量，给我们积累了独一无二的、伴随孩子成长的真实交互数据。
你知道为什么我们能做到那么精准的“关系算法”和“长期记忆”吗？
因为我们的AI角色，比如达尔文，他是会跟着孩子一起成长的。一个孩子从5岁用到15岁，这个AI角色会积累长达十年的共同记忆，他会越来越懂这个孩子。
这种伴随用户成长的数据周期和深度，是后来者用多少钱都很难在短期内弥补的。
挑战也很大。
首先是真实环境的“磨损”。
演示环境下的完美体验，放到孩子奔跑打闹、光线明暗不定、书本遮挡破损的真实世界里，会面临无数的不确定性。把体验的稳定性和可靠性做到95分以上，那最后的5分，需要付出超过50%的努力，这是一个极其痛苦和磨人的过程。
其次是全球化的数据隐私与安全。
一个全天候伴随着儿童、持续记录视音频数据的设备，在全球都会面临最严格的审查。Luka当年过了COPPA（《儿童在线隐私保护法》）和GDPR（《欧盟通用数据保护条例》），但今天的挑战指数级上升。这不仅是技术问题，更是法律、伦理和用户信任的综合考验。
艾伦·凯（Alan Kay，图灵奖得主）有句话让我印象深刻：“预测未来最好的方式，就是创造它。”还有一句：“如果你执着于做出伟大的软件，那就去做硬件吧。”
在我们看来，硬件是载体，交互是灵魂，数据是燃料。
灵宇宙最终要交付的，不是一个个会很快过时的硬件盒子，而是一套运行在万千终端上的“LING OS”，一套真正理解人与世界、能够建立长期信任关系的“关系算法”。
我相信，当智能眼镜或人形机器人的PMF（产品市场匹配）时刻真正到来时，我们已经通过这条务实的“南坡路径”，积累了足够的数据、技术、品牌和用户信任，稳稳地站在牌桌上，去迎接和享受那波最大的“红利溢出”。
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