费莫一刘念邱：智驾无图的经验，也能迁移到机器人 | 物理AI 50人

刘念邱很难被归进典型的具身创业者模板里。 他不是从机器人实验室出来的学者，也不是过去两年才进入 Physical AI 的连续创业者。他曾在英特尔做过新工艺和设备研发，创业做过物联网和工业智能化。2018年加入自动驾驶公司元戎启行，他又从硬件一路做到Robotaxi运营、产品、数据、量产和售后。 2026年，刘念邱又多了一个身份——费莫一科技创始人。 事实上，从2024年开始，他就一直密切关注具身智能的发展，翻看大量论文，也持续研究上游供应链和技术路线。到2025年底，他判断创业的时机开始成熟：一方面，机器人供应链已经足够完善，创业公司不必再把大量精力花在补齐本体和硬件短板上；另一方面，AI驱动的技术和数据范式逐渐清晰，可以开始形成真正有长期价值的技术积累。 决定创业后，刘念邱与多位元戎联合创始人沟通，大家都支持他出去再做一次从0到1。 甫一创业，费莫一科技就获得IDG资本领投、云启资本、滴滴出行、复星锐正、耀途资本、禾赛科技等头部资本的近亿美元种子轮融资，而在早期接触投资人时，刘念邱甚至没来得及准备商业计划书。 刘念邱更愿意把费莫一的机器人称为“Physical Agent”，他认为机器人最终要进入开放的生活环境，在不同时间、不同地点替不同的人完成任务。 过去两年，具身智能最常见的落地路径，是先找到一个边界足够清晰的场景。工厂拧螺丝、酒店送东西、仓库搬运，先把任务定义清楚，再通过工程和模型把成功率做上去。 刘念邱并不认为这些场景没有商业价值，但他的疑问是，如果机器人长期只在一个被高度定义过的环境里工作，它积累下来的能力，究竟有多少能够迁移到另一个场景？ 所以费莫一选择了一条边界更模糊的路线——开放动态场景。 商业区、写字楼、住宅、活动区域，都是刘念邱希望机器人逐步进入的“生活圈”。它可能帮人取东西、买咖啡、丢垃圾，也可能在快递员忙的时候替他完成部分任务。机器人不被提前固定成某一种职业，而是根据环境和需求不断变化自己的任务。 费莫一把这种角色叫做“伙伴”。机器人进入越丰富的环境，遇到越多的人、物体和任务，才越可能形成跨场景迁移的能力。 费莫一今年很重要的一项工作就是初始数据采集，并计划在明年开始多点部署，让 Physical Agent 逐渐形成落地—数据—训练—再落地的闭环。 再往后则是行业现在都还没有解决的问题：开放世界的复杂度几乎没有上限，一个机器人在样例里完成10次任务中的1次，和用户任何时候叫它都能完成任务，是两套完全不同的标准。 以下是雷峰网左林右狸频道与费莫一科技创始人刘念邱的对话，在不改变原意的基础上做了部分编辑： 元戎启行的关键转向：停运Robotaxi，押注无图 左林右狸频道： 元戎当时在深圳运营过一段时间Robotaxi，有了核心客户群，为什么把它停掉了？ 刘念邱： 运营了一年多。我们其实最早就在市中心CBD这种繁华区域做无人出租车