“結硬寨，打呆仗”——這句源自曾國藩湘軍平定太平天國的戰術理念，如今被具身智能領域的創業者高繼揚賦予了新的內涵。在他看來，面對復雜的技術挑戰與市場環境，耐心與務實遠比追求短期突破更重要。這種思維貫穿了星海圖從創立到成為行業焦點的全過程。

2023年，高繼揚與團隊從上海一家投資機構走出，盡管首次路演未能獲得資金支持，但他將這次經歷視為公司發展的起點。彼時，“具身智能”尚未成為主流概念，市場更關注人形機器人的炫目功能。然而，星海圖從成立之初就明確了兩個核心方向：一是智能載體不應局限于雙足形態，輪式、單臂等設計均是潛在解決方案；二是技術壁壘在于物理世界的數據閉環，而非單一技術演示。

這一戰略很快獲得資本認可。2023年，公司完成天使輪融資，投資方包括IDG資本與百度風投；2025年進入A輪系列融資；至2026年上半年，B輪與C輪融資相繼落地，總融資額超25億元，估值突破200億元。資本追逐的背后，是星海圖在技術路徑上的持續突破：從輪式雙臂整機切入，逐步攻克動力模組自研難題；構建開放場景數據采集體系，發布全球首個開放操作數據集GOD；基于開放數據訓練的具身基礎模型G0，在2026年初升級為萬物抓取模型G0 Plus，半年后其迭代版G0.5躋身全球六大榜單第一梯隊。同年，首款雙足機器人Kengo的推出，標志著公司補齊了非結構化場景的技術拼圖。

短短三年間，星海圖的業務邊界不斷擴展，外界對其定位的討論也隨之增多：硬件公司、數據公司或是基礎模型企業？高繼揚對此回應稱，所有路徑均圍繞“具身智能生產力”展開。他描繪了一幅清晰的技術演進圖景：從開發者市場與展演市場起步，逐步滲透工業上料、物流分揀等結構化場景，再通過精度提升進入制造業裝配環節，最終跨越至農業、建筑等非結構化領域。商業模式也將從整機銷售轉向方案訂閱與Token收費模式。

在技術路線爭議中，高繼揚始終保持理性。針對VLA（視覺語言動作模型）與世界模型（WIM）的對立論調，他指出兩者本質同源，均依賴多模態數據轉化與Transformer編碼，底層數據可混用；對于仿真數據替代真實數據的可能性，他算了一筆賬：當前Human-centric數據采集成本約每小時50至100元，Robot-centric遙操作數據約250元，綜合成本每小時100至150元，100萬小時數據需1億至2億元投入，遠低于大模型年數億美元的算力消耗，因此真實數據仍是預訓練階段的核心選擇。

數據戰略的落地需要具體路徑支撐。星海圖通過眾包與外包結合的方式實現規模化采集：前者利用生產場景中的伴隨式數據，后者針對特定任務組織專項采集。高繼揚強調，數據質量提升依賴算法、運營與采集團隊的深度協同，這決定了未來99%的具身智能數據將是私有數據，數據認知能力將成為模型競爭的關鍵制高點。

當被問及整機與智能的優先級時，高繼揚用“有限游戲與無限游戲”作比：整機與供應鏈是有限競爭，但若無法突破，則無緣智能與應用的無限可能。以雙足機器人Kengo為例，其關節模組采用整機EC通信方案，通過中空設計、電機優化與電磁仿真等技術，實現了行業領先的同步性能。然而，高繼揚更看重智能創造的價值空間——當機器人能完整承擔一個崗位工作時，發達國家年勞動力成本達4萬至5萬美元，硬件成本占比將不足25%，剩余價值均由智能驅動。

對于商業化節奏，高繼揚表現出克制態度。盡管星海圖銷售額保持年均數倍增長，但他認為現階段的“第一”缺乏實際意義。當前行業收入仍以整機銷售為主，真正成熟的市場僅限于開發者與展演娛樂領域，而代表GDP生產活動的生產力市場尚未開啟，其規模將是現有市場的數萬倍。“真正的競爭在第二階段——智能驅動的商業化階段，”他強調，“那時爭奪的第一才有價值。”

面對高昂的數據與訓練投入，高繼揚將具身智能的擴張邏輯歸結為“Scaling Law”：技術投入需呈現指數級增長，而非傳統企業的線性模式。這種思維解釋了公司為何在資本市場向好時儲備資源，同時在支出上遵循AI發展的內在規律。從湘軍戰術到智能革命，耐心與遠見的傳承，或許正是星海圖穿越技術周期的核心密碼。