本文来自微信公众号： 窄播AI ，作者：窄播AI，原文标题：《大疆系企业都在讲一个「驯服不确定性」的故事》
这是一套将复杂、动态、不稳定的物理系统，收敛为可靠、可量产、可交付产品的工程方法。
过去几年，从大疆离开的工程师、产品经理和业务负责人，正在成为中国硬件创业中辨识度最高的一支队伍。
《窄播AI》统计了2025年以来30家获得投资的大疆系企业信息，发现按企业当前披露的主要产品方向划分，其中接近六成进入机器人或具身智能，其余公司则分布在户外智能装备、消费电子、能源系统和个人制造等领域。
在「大疆系」这个统一标签下，存在两种处于不同阶段的企业：一批企业已经证明用户愿意为产品付费，胶囊洗碗机、自动簇绒枪等边界清晰的具体品类都形成了规模化收入；另一批企业刚刚获得资本愿意为团队和技术下注，尚未正式发布产品，或者缺少实际的销售数据。
并且进入2026年的一个趋势是，资本越来越倾向于在产品量产之前，就对部分大疆系团队给出极高定价。它石智航累计融资超过6.97亿美元，求之科技累计融资超过2亿美元，妙动科技也在创业早期获得了巨额投资。
大模型的催化下，AI正加速走出数字世界，具身智能与各类AI原生终端迎来了爆发式的硬件重构潮。这场面向物理世界的AI大开拓中，资本更笃定地在投资一种源自大疆的「工业实干主义」——这是一套将复杂、动态、不稳定的物理系统，收敛为可靠、可量产、可交付产品的工程方法。
在拓竹、正浩等更早一批大疆系创业企业的背书下，资本在寻找精通这套方法的大疆系创业者去创新硬件体验，完成从技术到产品、从产品到用户付费的商业闭环。
大疆输出的是驯服不确定性的能力
无人机天然是一个动态不稳定系统。感知、飞控、电机、结构、能源、通信和软件必须实时协同，还要同时满足重量、续航、成本、安全和量产要求。
在这类产品体系中训练出来的不只是单项技术专家，而是一批习惯在多重约束中寻找最优解的人。离开大疆后，他们通常也会沿着自己曾经负责的技术模块，进入新的物理品类。
窄播AI制图
比如，若创科技创始人洪小平在大疆从零组建光电部门、负责激光雷达产品线，创业后却没有继续制造激光雷达，而是做起个人智能出行设备。他把车规级感知、SLAM和运动控制能力，重新组织成一个类似轮椅、但又试图摆脱医疗器械定义的产品。
类似的迁移也发生在其他公司。大疆电池及充电器模块负责人张彩辉创办智安新能源，将无人机能源管理经验延伸到机器人、两轮车和水域装备；曾负责电机控制的白睿，则先把精密伺服电机用于电动牙刷，后来又进入家庭智能健身设备；大疆E-bike项目核心研发负责人龙彪创业后，选择的是电动全地形车。
这些产品所属的行业不同，但创业者面对的问题相似：如何让感知、控制、动力和结构在真实环境中稳定工作，并在成本、可靠性和用户体验之间建立平衡。
在洪小平看来，大疆文化的重要部分是「用第一性原理思考」和「不迷信权威」。他认为，所有产品设计都是需要为量产服务的。先进并不意味着使用最超前的元器件，而是让技术在现实的成本、工艺和供应链条件下稳定工作。
因此，理解一家大疆系公司，要看他在大疆体系内发挥了什么作用：负责的是一个算法模块、一套动力系统，还是一条完整产品线；以及有没有真正经历从研发、供应链到量产交付的全过程。这更能解释这家公司是否具备驯服硬件不确定性的能力。
场景是复杂技术成为产品的入口
产品层面，30家企业基本都是在沿着同一条路径前进——不是凭空创造需求，而是把原本专业、复杂或者体验落后的场景，重新做成普通人可以直接使用的产品。
无限工坊试图把工业五轴CNC变成个人创作工具；浪爪智能通过AI自动生成编织版型，把专业制版师几天的工作压缩到几分钟；栗上则把传统洗碗机缩小为适合一至三人家庭的免安装产品。
迅路创新创始人郭灼表示，他们优先考虑的是「用户使用主路径上中高频痛点的新功能」，而不是追求「用户用不了几次的潮流」。
栗上创始人谢明佐表示，恰恰因为团队没有洗碗机行业经验，所以愿意「用第一性原理，把这个问题重新拆解」，再把原有要素打散、重组，拿去和用户验证。无限工坊创始人谢博文也将自己的产品直觉概括为，「好的产品，不该让用户有过多的思考。」
这种把「复杂场景产品化」的路径，同样被大疆系创业者用在了具身智能领域。
它石智航把线束制造作为第一个场景，因为这项工作长期难以自动化，又存在明确的工业客户和降本需求。若创科技没有直接制造人形机器人，而是从老年人和行动不便人群的个人出行场景切入，不仅要解决能不能移动的问题，还要解决安全、导航、复杂路面自动行驶的问题。
一思智能的AI网球机器人也没有让机器人真正与人对打，而是采取「以发代打」的方案，让机器人快速移动到不同位置发球，模拟真实对拉中的节奏和空间变化。这既保留了训练价值，也绕开了机械接球带来的成本和可靠性难题。
从中可以看到，大疆系企业引入的场景至少会满足四个条件：问题足够具体、支付者明确、效果可以衡量、产品能够重复交付。然后才能快速获取第一批愿意尝试的用户，拥有持续销售的可能性。这里的场景是技术第一次接受成本、交付和用户付费检验的地方。
AI是复杂硬件的新界面
场景回答的是「产品首先为谁解决什么问题」，那么AI回答的则是「用户怎样把自己的意图交给机器」。
传统硬件要求人学习机器。使用者需要理解按钮、菜单、参数和操作流程，再把自己的目标拆解成设备能够执行的指令。硬件越复杂，这层翻译工作越重。工业设备之所以长期停留在专业市场，并不完全因为价格高，也因为普通人无法轻易驾驭。
这一轮大疆系创业者使用AI，最有价值的地方不是给硬件增加对话功能，而是尝试让机器反过来理解人的意图。用户只需要表达「想完成什么」，AI负责理解和规划任务怎么做，然后由硬件来实现任务。
在这些企业的实践中，AI大致会在三个层面给硬件带来改变。
第一种是感知与控制。若创、一思等公司用AI识别环境、规划路径和控制运动，让设备具备一定自主行动能力。
第二种是记忆与交互。CODE27为虚拟角色提供带有长期记忆的实体载体，Ludens AI则试图让机器人不再只是接受指令、完成任务的工具，而成为一种持续存在的陪伴对象。
第三种是设计与制造。浪爪智能让AI生成编织版型，UNICUS让模型把照片和文字转化为可以制造的积木结构，无限工坊则希望用算法自动生成刀路、完成误差补偿。
这三条路径本质上都是在缩短人的意图与物理结果之间的距离。
谢博文认为，过去的制造工具总是要求人理解机器，下一代创造工具应该反过来，让「算法和系统去适配人」。也因此，判断一款AI硬件是否成立，要看是否减少了操作步骤，降低了专业门槛，提高了安全或效率，或者创造了此前无法成立的持续关系。
对于大疆系创业者来说，这也是他们熟悉的工程问题在AI时代的延伸：过去，他们收敛的是飞行和运动的不确定性；现在，他们还要进一步收敛人类意图的不确定性。
全球化也是一种产品能力
30家企业中，不少企业的第一批目标用户并不在中国。迅路创新瞄准欧洲年轻家庭，推出了「替代第二辆车」的Cargo e-bike；Deeplore则从全球专业潜水人群切入；一思智能首先进入的是美国网球市场。
大疆系创业公司的全球化，常被概括为供应链优势、海外众筹和渠道出海。但这些更多是产品进入海外市场的工具，并不是全球化能力本身。
真正的全球化产品能力，发生在产品被设计出来之前——创业者能否理解另一个市场的生活方式，从中识别真实需求；能否把当地法规、使用环境和价格体系提前写进产品；又能否根据渠道结构，重新安排产品组合、成本和交付方式。
迅路创新对欧洲Cargo e-bike的选择，就体现了这样的逻辑。Cargo e-bike在欧洲是许多年轻家庭用于接送孩子、采购和短途通勤的交通工具，承担的是「替代第二辆汽车」的功能。迅路创新因此围绕家庭重载出行，重新设计动力驱动、感知融合、脚撑、防盗和安全系统。
能让一个产品真正进入当地人的生活和商业系统，才称得上全球化产品能力。对大疆系创业者来说，进入全球市场后，还需要进一步收敛不同国家的文化、法规、渠道和交付差异。
资本在抢购大疆的组织记忆
传统硬件投资通常围绕已经成形的产品展开，要先看样机，再看量产，最后判断市场。但在大疆系的很多项目中，投资人首先要评估的不是产品卖得怎么样，而是创始人过去做成过什么、曾在复杂系统中承担什么责任，以及能否重新组织一支具备研发和量产能力的团队。
其中，创始人是否负责过感知、飞控、动力、供应链等关键模块，能否理解各个系统之间的耦合关系，决定了公司把技术方案做成产品的概率；走过完整产品周期，意味着知道哪些问题会在实验室之外集中暴露；能快速召集团队，才会使一部分已经形成协作默契的组织能力，从大疆迁移到新公司。
这解释了为什么资本愿意在产品尚未得到市场验证时提前下注。它们相信，拥有上述经验的团队可以降低复杂硬件的工程风险，即使第一个产品定义需要调整，也更有可能找到新的落点。
这种资本对大疆系的投资，更像是一场协同完成的多线程的孵化程序。高秉强及清水湾基金等资金会在初期给予支持；红杉、顺为等基金提供后续的扩张资金，押注团队和品类的成长空间；美团、阿里、联想、上汽等产业投资者的进入，则可能为公司带来应用场景、供应链或后续产业协同。
大疆也开始参与到这个程序中。驰龙动力创始人龙彪曾是大疆云台电机控制负责人和E-bike项目核心研发负责人，创业后进入电动全地形车市场。大疆直接参与了驰龙动力的融资，从输出人才转向有限的投资和产业协同。
资本能够帮助大疆系创业者更快完成第一次收敛：召集团队、投入研发，把复杂技术变成一台可以量产的机器。但它无法替代第二次收敛——企业还要把不确定的需求、成本、渠道和组织，变成持续的用户付费与稳定的商业回报。
在大疆，创业者学会了驯服机器的不确定性；离开大疆之后，谁能继续驯服市场的不确定性，谁才真正继承了大疆最重要的能力。