2026年10月31日，B站今年大会的现场。松延动力的创始人姜哲源接受了每日经济新闻的采访，问题很直接：大模型已经这么强，机器人公司为什么还要先做身体。
这个问题背后是一个更常见的顺序：先把脑子做好，再找个身体装进去。他给的顺序是反的。先让机器人站得住、走得稳、能交付，再回头补大脑这一课。
先造身子，后造脑子
据每日经济新闻2026年9月的报道，姜哲源把具身智能的发展比作补木桶，能装多少水，取决于最短的那块板。创业之初，最短的一块是本体和运动控制。
资源有限的时候，一家公司只能先补最短的板。于是团队把力气花在让机器人站稳、走顺、少出故障上。这不是看不起大脑，是排了一个先后。
到了今年，他的判断是本体这一块差不多及格了。按他的说法，接下来要补的是下一块板，也就是大脑部分。顺序没变，只是轮到了。补课早晚都得做，差别只在先补哪一块。
一家企业不是实验室
被问到为什么这么排，他的回答里有一句话最硬。“我们是一家企业，不是一个研究实验室。”这句话不是在贬低研究，是把两套评价标准摆到了台面上。
实验室可以为一个漂亮的实验结果不计成本，也可以接受成果只在一间屋子里成立。企业不行。企业要交货，要有人愿意买，要在一个真实场景里连续跑上很久不出岔子。
所以这句话真正的分量，不在前半句，在后半句。承认自己是企业，就等于承认资源有上限，承认有些事现在做不了。这种承认，比喊口号难。
踮脚够得着的高度
他给了一个更好懂的说法。“高新技术企业的定义，我认为是做那些我稍微踮脚尖、蹦高能够着的高度的技术。”踮脚和蹦高，都是够得着的意思，只是费点劲。
紧接着是下半句：“如果戴上望远镜远眺，依然看不到规模化落地的可能性，那这个事情就不是当下这个阶段该做的。”望远镜在这里不是用来看远方的，是用来做减法的。
看得见但够不着的东西，先记下来，不现在做。这个判断标准听起来保守，实际上很苛刻：它要求你对“够得着”有准确的估计，估高了会摔，估低了会错过。
大模型不是一整个大脑
那大脑这一课怎么补？他的看法是，通用大模型不会直接变成机器人的一整个大脑。理由有三个，都很工程：参数量太大，端侧跑不动，网络延迟也难以解决。
机器人不能等。云端想一会儿再回一句话，聊天可以，走路不行。它得在几十毫秒里把姿势调回来，把杯子端稳。这个时间尺度，决定了计算必须离身体足够近。
所以他给大模型留的位置是“规划器”，或者说是慢思考的前置。任务怎么拆、先做哪一步，这些可以交给它；至于“系统的接入还是需要机器人公司自己来搞定”，这句是他原话。
规划是慢的，动作是快的。把这两件事分开看，就能明白他为什么不认为通用模型会一口吞掉机器人公司：慢的那部分正在变强，快的那部分仍然得有人做。
拼算力拼不过
还有一句更直白的。“对机器人公司而言，如果拼算力、拼财力，一定拼不过那些纯做大模型的公司，这个差得很远。”这句话容易被读成示弱，其实是在算账。
算的是资源账，不是技术账。一家做机器人的公司，把全部家底押在训练大模型上，对手是几家体量更大的公司，这场仗从一开始就不该打。
不打这一仗，就得找到另一个战场。他的答案是把竞争点挪到别人没有的东西上：真实场景里跑出来的数据。算力可以买，场景里的时间买不到。
数据要自己长出来
他拿特斯拉的辅助驾驶系统举例。那套系统难以被通用大模型替代，原因不在模型本身，而在于它手里握着不断滚动积累的驾驶数据，这些数据大模型没有见过。
同样的道理被他搬到了机器人身上。未来机器人公司的一部分壁垒，来自家庭场景、特定操作任务上的自有数据闭环。这一段在报道里是转述，没有加引号，但意思交代得很清楚。
他还补了一句：“这也是为什么我们一定要做大脑。”绕了一圈，答案回到原点：先做身体不是为了卖硬件，是为了让机器人先进到场景里去，把数据一点点攒出来。
身体是入口。没有身体，就没有真实场景；没有真实场景，就没有别人拿不到的数据；没有这些数据，大脑补得再快，也只是在别人的语料上再训练一遍。
晚了一步的补课
代价也写得明白。每日经济新闻的文中写道，松延动力直到今年9月才推出自己的具身智能技术品牌，在时间节奏上已远落后于头部玩家。这句是记者的判断，不是他的原话。
这个“晚”，正是次序的代价。先把力气花在本体上，大脑这一课就得晚点上；等回头再补，同行已经跑了一段。报道没有替他回避这一点，也没有替他解释。
他的应对方式还是那套标准：不去追最远的那条线，只做够得着的那一段。补大脑也一样，先解决系统怎么接进来，再谈更远的事。这个顺序，和他当年选本体是一致的。
先迈哪只脚
一个人做的选择，很多时候不是“做什么”，而是“先做什么”。先做身体还是先做大脑，看上去是技术排序，实际是一家公司怎么分配有限的时间和钱。
望远镜那句话说到底就是一条：看不到规模化落地，就不在当前阶段做。这条标准不一定对，但它清楚，而且能被执行。清楚的标准，比正确的口号有用。
至于这条路最后通不通，报道里没有答案，他也没有给。能确认的只有次序：先把身子造出来，再让身子去换数据，再用数据去喂那个还没长成的大脑。
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