作者丨漫地
编辑丨子钺
图源丨元节智能
“让后厨的烟火，锻造AI的能力。”这是元节智能（以下简称元节）创始人王栋对此次创业的概括。
2026年3月，元节智能正式成立，瞄准餐饮后厨具身智能机器人，打造面向全球快餐门店的自主操作机器人。
创始人王栋本科和博士均就读于清华大学，分别攻读电子和计算机专业。毕业后，他先后在Hulu、优酷从事推荐算法、视频识别等技术研发；随后加入美团，在近十年间深度参与外卖业务，从推荐、搜索、广告和营销，逐步负责前端、后台、数据、算法及部分风控工作，并亲历了美团外卖从规模扩张到实现盈利的全过程。
大模型浪潮兴起后，王栋决定把过去“用AI解决商业问题”的经验，转化为一款真正进入物理世界的产品。在他看来，真正的AGI必须形成物理闭环，从真实环境中获得经验、验证知识并持续进化。但与直接挑战通用人形机器人不同，元节选择从餐饮后厨这一具体场景切入。
图：元节智能创始人、CEO王栋博士
餐饮行业自动化程度较低、劳动密集度较高。王栋估算，中国后厨相关从业者约有3000万人，欧美发达市场同样有超过3000万人；人力成本在国内餐厅成本中约占20%，在美国则可能达到30%至40%。这意味着，餐饮企业有相当大的自动化需求尚未被满足。
王栋选择从外卖打包、分拣和接驳业务需求切入，希望用智能机器人解决高峰期缺工、错单漏单等已有痛点，再逐步扩展至更多后厨任务。他想做的并非简单替代后厨某个工位，而是通过机器人连接炒菜机、洗碗机等专用设备，让物理执行与餐厅的数字化经营系统真正打通。
成立不久后，元节智能便完成千万级种子轮融资，由英诺科创基金领投，水木清华校友种子基金及个人投资者跟投。目前，资金主要用于产品研发、模型训练和真实门店落地；而海外市场拓展也将成为元节智能下一阶段落地的重要方向。
以下为2026（第二十届）DEMO CHINA期间，创业邦记者对元节智能创始人、CEO王栋博士的访谈。在2026 DEMO CHINA大会上，元节智能入选创业邦2026年度值得关注的创新力量20强。
01后厨打包是真实痛点，客户报价高于预期
创业邦：餐饮后厨有很多需求，元节为什么首先从外卖打包和分拣切入？
王栋：无论前厅还是后厨，都存在很多可以引入机器人的环节。但我们认为，前厅涉及人与人之间的交流和服务体验，提供实际的情绪价值，不易被替代，因此首先选择了后厨。
后厨既有直接制作餐食的专用工位，也有打包、分拣等相对通用的工位。只要餐厅经营外卖业务，就需要完成打包，因此这是一个覆盖面较广的切入口。
更重要的是，打包已经是一个得到验证的真实痛点。通过前期访谈和线下走访，我们确认了商家在这一环节的需求。因此，我们希望用新技术解决老问题，而不是刻意创造一个新需求。
创业邦：元节对通用后厨机器人的长期设想是什么？
王栋：进入后厨以后，机器人可以逐步拓展到更多任务。打包看起来简单，实际涉及很多精细操作。人类双手足够灵活，很多动作做起来很自然，但对机器人来说，同时控制多个自由度并不容易。
我们没有采用五指灵巧手这类成本较高、现阶段还不容易落地的方案，而是使用相对成熟的二指夹爪。夹爪自由度较低，更容易控制，但完成复杂动作的难度也更大。比如，仅仅用二指夹爪把外卖袋撑开，就是一个需要专门解决的问题。
机器人在学习打包的过程中，会逐步积累操作技能。当打包任务得到解决后，这些能力可以迁移到后厨的其他环节，让同一套本体完成越来越多的工作。随着机器人承担的任务越多，使用效率和性价比就越高，餐厅和品牌也更愿意扩大部署范围。我们的设想是从打包切入，再逐步增加新技能和收入来源，让硬件成本更容易收回。这是一条渐进、可持续的落地路径。
创业邦：元节的产品目前处于什么阶段？是否已经形成客户合作或部署订单？
王栋：我们已经完成前期技术验证和产品验证，计划在第四季度与合作伙伴进入真实环境，开展落地测试和产品迭代。完成这一阶段后，明年有机会进入海外市场，拓展更多应用场景和门店类型。
对技术团队而言，完成单项技术验证并不是最困难的，真正的挑战是处理产品落地中的大量细节和异常情况。比如，餐品没有正确放入袋中时，机器人如何识别并重新操作，如何连续完成开袋、装入、封口、贴签和放置，并与门店原有动线和工作流程配合。
目前，我们已经取得了意向合作订单，并与部分客户签订了落地测试协议。
创业邦：潜在客户对产品提出了哪些核心要求？
王栋：首先，机器人不能干扰门店原有的工作流程，并且要稳定完成任务。在早期阶段，我们不会直接进入对节拍要求最高的门店，而是先在相对合适的场景中验证产品。
午高峰期间，如果机器人能够达到人工约80%的作业速度，再与门店员工协同，就可以帮助餐厅分担高峰压力；在非高峰时段，则可以主要由机器人完成打包工作。这种模式能够减少门店对高峰期兼职人员的依赖。
其次，客户希望机器人减少打包过程中的错单和漏单。打包错误不仅会带来差评，也会影响门店在外卖平台上的评分。在海外市场，错单还可能导致平台直接退款，门店损失整笔订单收入。因此，降低错误率是客户非常关注的价值。
创业邦：在前期调研和客户接触中，有哪些让您印象深刻的需求或反馈？
王栋：海外餐厅普遍面临比较严重的人力短缺。店长需要花费大量时间安排兼职人员，但员工临时缺勤的情况很常见，有时甚至不会提前通知。为了避免缺人，门店可能需要额外安排一名员工。但如果当天所有人都到岗，又会出现人力冗余。排班的不确定性增加了门店的运营成本，机器人可以帮助缓解这一问题。
我们在调研客户价格接受度时还发现，一些客户愿意支付的价格甚至高于我们的预期。一开始我也怀疑，对方是不是因为正在接受访谈，故意把价格说高了。但进一步交流后发现，他们确实认为减少错漏、降低兼职排班压力能够创造足够的价值。
这种反馈让我们更加确定，产品有机会解决客户真正关心的问题。这也是创业过程中非常重要的正向反馈。
图：元节智能创始人王栋博士在美团外卖工作时会经常和骑手做访谈
创业邦：餐饮行业已经使用了不少自动化设备，对更通用的智能机器人究竟有多大需求？
王栋：餐厅老板、加盟商和品牌总部的需求并不完全相同，而且客户未必在意你的产品是不是足够“智能”，最重要的还是能不能解决实际痛点。
如果产品只解决了单店商家的问题，却没有解决品牌总部的问题，就可能很难实现规模化推广。因此，我们需要在总部、商家和消费者等多方利益之间找到平衡，而不是一味强调设备有多智能。
所以，我觉得其实不需要教育客户。产品好不好、有没有价值，客户一看就能明白。如果一项产品需要企业反复教育客户，可能说明它并没有真正满足需求，甚至只是创业者自己想象出来的需求。与其说要教育客户，不如让客户教育我们，我们需要更多地向客户学习。
创业邦：一家餐厅积累的数据和经验，能否快速复制到其他餐厅？
王栋：这是餐饮自动化面临的核心问题之一。传统自动化设备依赖固定、统一的环境，即使引入视觉检测和自动处理技术，仍然需要应对大量非标问题，因此复制成本比较高。
元节从成立第一天起，目标就是实现场景内的通用和泛化。但是这里的泛化可以分为多个层次：如果是在同一连锁品牌的不同门店之间复制，环境和任务差异相对有限；但是如果从中餐厅切换到西餐厅，就需要重新进行场景部署、数据采集和训练。
不过，我们也不认为每进入一个新场景都需要采集上百个小时的数据。在有预训练过、泛化基础较好的基模的情况下，只需针对关键变量来采集少量场景数据，就能提升复制部署的效率。经过大量预训练、少量后训练和真实环境验证后，我们相信单店部署时间能控制在半天左右。这是一个兼顾技术可行性和商业效率的目标。
02核心挑战是定义餐饮硬件产品
创业邦：相比在不同工位部署专机，为什么元节选择做具备一定通用能力的机器人？
王栋：我们现阶段并不打算做一款完全拟人的机器人，比如搭载五指灵巧手、采用双足形态，并尽可能复刻人类所有自由度。坦白说，这类机器人目前无论是成本、可用性还是可维护性，距离真正进入餐厅等服务场景都还有一段距离。
元节希望打造的是在场景内通用的机器人：它可以拥有两条机械臂，根据任务配备对应的夹爪，并能根据实际需求主动或被动移动。
餐饮后厨的复杂度很高。中餐、西餐、茶饮等不同品类，在空间布局、工作动线和流水线设计上都有很大差异；国内外餐厅的后厨结构也不相同。所以，我们并不认为现阶段可以依靠一款完全通用、能够自由移动的机器人，解决后厨里的所有问题。更现实的路径，是从具体场景的约束和需求出发，做一款BOM（物料清单）成本低、运行足够稳健，并且能够可靠完成任务的机器人。
我们心目中的智能机器人，它能够以稳定构型进入特定场景，持续学习并逐步掌握更多的技能。打个比方，它不能只会炒菜，甚至只能炒某一道菜。它可以今天炒菜，明天切菜，后天再去洗菜。
如果机器人要进入家庭，就需要更像人，否则冰冷的大铁疙瘩，既做不了多少事情，又每天杵在家里，长期待在家里会无所适从，用户的体验也不会太好。
创业邦：元节同时涉及模型、数据、训练和硬件，您如何理解这项工程的核心挑战？
王栋：工程落地肯定需要投入大量时间，但我们并不认为工程本身是最大的挑战。真正需要敬畏的，是硬件产品的定义。需求定义产品，难的是机器人如何适应餐厅需求，同时又具备对不同品类和门店的通用性。如果进入不同门店都需要对硬件进行改造，部署成本会非常高。
这里拆开来看，包括机器人的构型、任务相关工具、操作流程和安全作业的约束条件，以及可靠性和可维护性等持续运营必需的能力。这些都与实际落地密切相关，也是我们更关注的问题。
至于为了支撑硬件运行，模型、数据和系统应该做到什么程度，这些反而是我们团队过去比较擅长的事情。
创业邦：面对大量预训练和数据采集需求，元节采用了怎样的技术路线？哪些部分是元节自研的？
王栋：首先，我们会根据目标场景确定硬件形态，从具体的硬件形态出发设计对应的模型、算力和系统部署方式。
在模型层面，我们采用了一套兼顾泛化能力和紧凑性的表征方式。它不是完全基于二维图像像素构建，而是将二维信息升维为四维空间表征，也就是三维空间加上时间维度，并进一步形成以物体为中心的表征。
以物体为中心的好处是，机器人可以更好地适应场景、位置以及物体轻微形变等变化，从而提高泛化能力。同时，它又不是纯像素层面的低阶表征，因此能够用更紧凑的方式表达信息。这意味着模型可以用更少的参数实现较好的泛化效果，对实际硬件部署非常有价值。
围绕这一核心能力，我们也建立了相应的训练方式，以及数据采集、标注和模型训练的完整管线。这是元节技术路线中比较有特色的部分。其中核心部分由我们自研。
创业邦：一些机器人公司会把数据采集外包，元节为什么强调自己掌握数据？
王栋：元节目前还是一家小公司，并不是所有事情都要自己完成，但我们坚定地认为，核心数据必须掌握在自己手里。
首先，我们比较熟悉餐饮场景，知道如何获得更高质量的数据。如果把数据采集交给第三方，我们仍然需要帮助对方寻找合适的企业和餐厅、解释场景需求，并设计采集流程。从效率上看，可能还不如自己完成。
其次，我们的团队在移动互联网时期就是做算法和数据出身，对于如何让大规模算法与数据相互适配，有比较深的积累。以后具身智能所需要的数据量会越来越大，数据也需要更实时地采集、回传和应用。因此，我们一直把数据能力视为最核心的基础能力之一。
创业邦：长期来看，元节真正的壁垒会是什么？
王栋：场景是建立壁垒的前提，只有深刻理解场景，才能知道产品应该如何定义。模型不是最重要的，模型本身很多人都能做，但对真实场景的理解，以及把产品嵌入生产流程的能力，才更有价值。机器人不是独立存在的，而是要嵌入餐厅完整的工作流程。
企业需要理解，机器人做什么才符合后厨的标准作业流程，哪些操作可能打乱原有节拍，哪些事情不能做；机器人出错后如何恢复，硬件发生故障后又如何快速维修，并尽量减少对现场运营的影响。这些能力在真实应用中非常重要。
如果元节能够把硬件和数据系统真正部署到餐厅的生产流程中，即使未来模型发生变化，我们也可以持续更新模型、跟进新的技术趋势，而不会影响自身在场景中的价值。
因此，我们认为，真正的壁垒是基于深度场景理解完成硬件产品定义，再通过真实部署持续积累核心数据，让硬件、场景和数据形成飞轮。
03把服务卖向全球，餐饮行业缺口在哪？
创业邦：国内与海外市场，元节准备从哪里切入？
王栋：对很多公司来说，出海已经不是可选项，而是必选项。策略上的差别更多在于，是先把国内市场做扎实，再走向海外，还是从成立第一天起就“Born Global”。
对元节来说，硬件研发和生产仍然要依托国内强大的制造业和供应链能力，因此我们希望国内与海外市场双线并行。在国内，我们不会一开始就非常激进地铺设大量点位，而是希望通过真实场景打磨产品；海外市场则可能成为公司更重要的利润来源。
创业邦：海外市场中，元节更看重北美还是东南亚？
王栋：我们在这些地区都有一定的经验和资源连接。目前来看，北美和东南亚都是比较重要、也很有潜力的市场，但两个市场各有特点。
北美作为一个单一市场，整体空间足够大，但市场准入和本地化要求也更高。当地餐饮市场的族裔特征比较明显，华人餐厅、日餐、韩餐、墨西哥餐和意大利餐等，往往由不同族群经营，产品需求和商业网络也不完全相同。因此，进入北美不能只采用一套笼统的打法，还需要针对不同餐饮品类和经营群体制定更细分的策略。
东南亚市场相对分散，但也存在一些不错的机会，例如新加坡、马来西亚和印度尼西亚。我们会根据实际的市场推进情况进一步取舍。现阶段，北美和东南亚都具备形成规模化销售的可能性。
创业邦：除了供应链和成本，中国机器人企业在全球竞争中还有哪些优势？
王栋：我不认为供应链和成本是中国企业仅有的优势，这些更多是阶段性的能力。今天已经有很多中国公司不再单纯依靠低成本，而是凭借产品创新打开海外市场。除了大疆、安克这样的代表性企业，在很多不太受关注的细分领域，也有大量中国硬件产品在海外销售得很好。
中国企业的优势不仅包括供应链、制造成本、算法工程能力和数据采集能力，也包括对产品需求的洞察和定义能力。中国创业者对产品的敏锐度并不比海外同行差。随着国内产业生态逐渐成熟，这方面的优势还会进一步释放。
具身智能未来的商业模式可能很直接：利用中国工程师和硬件产业链的能力，把产品转化为可以在海外直接销售的服务，并按照服务量定价。企业最终卖出去的不是一台机器，而是机器完成的每一次服务。
04无人后厨将从标准化走向个性化
创业邦：从国内外市场看，今年餐饮机器人和自动化设备出现了哪些新变化？什么时候可能真正开始规模化落地？
王栋：说实话，我没有想到今年炒菜机器人出现这么快的爆发式增长，这是一个很明显的变化。
与此同时，咖啡和茶饮行业的自动化率在过去几年一直在提升。包括水果处理设备在内，一些看起来比较细分、实际上技术难度很高的自动化设备，也开始得到更广泛的应用。另一个变化是，中国制造的精品咖啡机等设备，无论在国内还是海外，竞争力都在增强。
当然，如果具体到智能机器人，目前距离产品真正成熟还有提升空间。我们正在做的打包场景也是如此。不过，我对接下来几年的发展持比较乐观的态度。很多具身智能公司都已经开始关注实际应用市场，大家共同推动之后，到2027年前后，餐饮领域可能会出现一些让人眼前一亮的新增长点。
智能机器人目前还处在落地前期，我们当然希望更快推动产品进入真实场景。我相信，还有很多公司正在这个赛道里“潜伏”，只不过产品尚未公开。
创业邦：餐饮机器人并不是新概念，上一轮尝试为什么没有实现大规模普及？
王栋：餐饮机器人确实不是一个新概念，甚至早在上世纪八九十年代就已经有人提出类似设想。传统工业机器人也曾进入餐饮场景，通过编写大量程序控制机械臂，完成摊煎饼、烤牛排等任务。
问题在于，这类设备很难适应环境变化。只要场景足够明确、功能足够聚焦，自动化设备就有可能落地；但如果需要餐厅调整原有动线，部署成本又很高，或者整套自动化链条占地面积很大、每台设备只能完成一个小动作，它就很难进入终端门店。这样的方案或许适合中央厨房，却不适合空间有限、任务复杂且不断变化的门店后厨。在餐饮行业，一旦ROI（投资回报率）无法成立，产品就很难长期生存。
不过，上一轮探索并非完全没有成果。很多自动化设备后来转向在中央厨房，在餐食加工的部分环节实现了落地，提升了生产的一致性、标准化程度和可靠性，也降低了成本。只是由于自动化设备对复杂场景的适应能力不足，它们没有在终端餐厅实现大规模普及。
创业邦：面向餐饮场景的专用机器人与跨场景通用机器人，核心差异是什么？
王栋：从客户角度看，当然希望一个机器人什么都能做。现实中的餐厅员工往往就是一人身兼多岗。后厨可能有五六个岗位，但只有四名员工，他们需要在不同时间处理不同工作：一会儿在收银台接待顾客、帮助下单，一会儿又要与骑手沟通，确认订单有没有拿错，是否需要后厨重新制作。
所以，客户对通用机器人的需求肯定存在——最好一个机器人就能把所有事情都做完。但问题在于，现阶段仍然是“臣妾做不到”。
我们的思路是，先踏踏实实地做好一件事，帮助客户算得过来ROI，让客户愿意买单。进入场景并建立信任以后，再逐步拓展新的任务，创造更多收入。当机器人掌握的技能越来越多，技能飞轮也就能够转起来，形成正向循环。
创业邦：五年以后，餐饮机器人可以做到什么程度？高度自动化的后厨会是什么形态？
王栋：按照今天大模型的发展速度，五年其实是一个很长的周期，我们的乐观预测可能都是保守的。五年内，我认为完全无人化的后厨肯定会出现。
我能够想象的无人后厨，是由通用机器人、多个专用设备和数字化系统共同构成的。它会进一步连接物理世界与数字空间，并与品牌总部、加盟商以及美团、淘宝等平台形成更紧密的协同。在这个过程中，首先需要建立更加统一的跨设备标准和规范，以保证整体出餐质量和流程的稳定性。标准化之后，行业还会进一步走向个性化。不同消费者对甜度、咸度、食物生熟程度和营养搭配的需求并不相同，健身、控糖等个性化目标也可以被纳入制作过程。
因此，无人后厨不只是把设备连接起来、把流程自动完成，而是要在标准化的基础上，为消费者提供更好的个性化服务体验。它最终会经历一个从标准化走向个性化的过程。
《Signals》往期精彩内容：
南大00后，用AI模拟产品全生命周期，为品牌省下百万试错成本
00后二次创业，做AI虚拟细胞系统，拿下上市药企订单和数千万投资
本文为创业邦原创，未经授权不得转载，否则创业邦将保留向其追究法律责任的权利。如需转载或有任何疑问，请联系editor@cyzone.cn。
