就在今天，国产顶流AI机器人星尘智能的Astribot S1秀真机了！在世界机器人大会上，它技惊四座，摊饼泡茶扫地喂猫练咏春大招频现。两年前，鹅厂大佬从谷歌项目中找到灵感，如今，机器人养老，线个月前，星尘智能的Astribot S1横空出世——叠衣、分拣物品、颠锅炒菜、吸尘清洁、竞技叠杯等复杂技能样样精通。

　　人形机器人市场咨询师Stewart Swayze称，我们离《杰森一家》中的Rosey越来越近了。

　　了！在今日举行的机器人大会上，顶流机器人一再奉上精彩表现，直接刷爆了好评。

　　世界机器人大会现场，它用毛笔写下了铿锵有力的「北京」二字，围观群众为它响起了热烈的掌声。

　　你可能会疑问： 这家机器人的操作怎么这么神，在其他家机器人那里怎么没见过？

　　视频中，Astribot S1能泡茶、做华夫饼、喂猫、清洁……完成一连串高难度、长序列、可泛化的任务，说一句

　　、实物实拍、无遥操作的。S1表现出的敏捷、灵活、精准和丝滑度，无不令人惊叹。

　　要知道，上面这些动作人类做起很轻易，但对机器人来说，需要跨越极高的技术门槛，单拎出哪一个都不简单。

　　洗茶、冲泡、倒茶、分茶它样样都能拿捏。用视觉识别技术识别茶具位置、形状和状态，用精确的触觉和力觉控制系统舀茶叶、注水、倒茶，一气呵成。

　　懂乐器的朋友们都知道，打击乐的精髓，就在于敲击动作的精准度。而且，演奏所持的琴竹和敲击的琴弦都具备弹性，这更是让控制的复杂性大大增加。

　　机器人必须具备极高的力控能力，和对弹性特性的准确建凯云官网模，才能「硬控」住弹性形变，同时精细调节敲击力度。

　　可以看到，机器人会首先利用视觉识别技术，捕捉琴弦的位置和扬琴的结构；然后利用力觉反馈系统，让每一次敲击琴弦都安全准确，既不会太轻也不会太重。

　　接下来，S1还有一波酷炫操作。其中，投篮要的是精确控制力量和协调性，跳舞和打拳，则是要流畅的身体动作和节奏感。

　　看完S1大秀的这波神操作，我们有理由相信，它离人类互动和家务场景已经不远了！

　　生产线上精确控制的机械臂，不能算作机器人，因为既没有智能，也不会学习和处理问题。

　　正如Linda Smith在「具身假说」中所提出的，只有当一种智能能够感知和导航物理环境时，人类水平的智能才能出现，就像婴儿通过探索环境来学习一样。

　　同样，Meta的研究科学家Akshara Rai也曾表示，「缺乏物理具身的AI系统永远无法真正智能。想要完全理解世界，就必须与之进行互动，并观察这些互动的结果。」

　　所以，让AI发展出真正智能的唯一方法，就是给它一个身体，以及在世界中移动和体验的能力。

　　相比之下，纯数字化的AI可能在处理特定任务时表现出色，但总会遇到智能的天花板。

　　爆火全网的Flux+Gen 3生成的视频之所以有破绽，也是AI没有人类的身体，不理解人类的舌头、头发、眼睛为何物

　　随着LLM的爆火，机器人研究领域也出现了一种新的趋势：将LLM嵌入到规划中，将VLM嵌入到感知中，将代码生成用于执行。

　　毕竟，具身智能机器人是集众多领域之大成，包括但不限于机器学习、强化学习、计算机视觉、机器人技术、规划与控制、环境建模与预测、基于物理的仿真等等。

　　- 现实世界的知识：具身智能必须对物理世界及其规律和动态特性有深刻的理解，从而能够有效且安全地进行交互。 - 学习和适应能力：具身智能必须从经验中学习，并适应不断变化的环境。这需要先进的学习技术和极大的灵活性。 - 复杂的实体交互：具身智能需要一个能够与物理世界进行自然交互的系统。这涉及到运动协调、环境感知和实时决策的管理。 - 鲁棒性和可靠性：具身智能需要足够的鲁棒性（Robustness），从而可以在真实且常常不可预测和动态的环境中可靠地运行。

　　研发耗时一年，S1在软硬一体化系统架构上取得了重大突破，既有智能的大脑，也有全能的身体。

　　不仅可以在复杂环境中进行感知、认知、实时决策，而且还具备智能理解和多模态交互执行能力。从而实现物体、任务和环境级别通用操作泛化。

　　的能力。从前文的demo中不难看出，S1能像人一样去理解和分析、与人流畅交互，更能通过与人、与真实世界交互获得海量高维数据，从而持续学习进化，不断提升智能化和多任务泛化能力，逐步实现通用智能。

　　更何况，机器人还需要理解物理定律和人类现实世界。对此，星尘智能的思路是：不仅要收集所有可以得到的数据，而且还要高效地利用起来。

　　而由此得到的S1，既可以用第一人称，支持从视频、动捕，以及遥操作收集多维度的高质量数据，实现人类多模态数据交互，也能低成本、高效率地利用已有的真实世界视频数据，以及人体动作数据。

　　在关于S1的视频中，弹幕中最常出现的评论就是——「太丝滑了」，为什么S1会让人有这样的感觉呢？

　　如果只是轨迹一致，并不能满足实操的效果，反而会僵硬，也没有泛化能力。怎么办？

　　如果把力的信息采集下来，就能让机器人像人一样，用施加某种力的方式控制精度。

　　比如，S1把盐舀起来后，会在杯壁上刮了一下，可谓是把人的精巧、细微的力度控制都学出来。

　　在这个过程中，靠的就是力，而不用依赖路径。把刀压在黄瓜上，机器人会感受这个力，因此，直接把黄瓜换成胡萝卜也是可以的，极大提升了泛化性。

　　同样，安全的基础也是力。知道交互时要用多少力，才能不伤人、不伤己、不伤环境。

　　，刚柔并济，能低成本实现同规格机器人中的「最强操作性能」。小小一个S1，单臂的额定负载就达到了10千克，平举10千克。

　　。现经过4个月训练，已将其打造成一个完整的机体。具体来说，他们加入了仿人的腰，还有移动底盘，做出了

　　。首先，有了移动底盘，扩大了S1的操作空间。从仅限桌面上的任务，扩展到不论任何高低的地方，皆可实现。

　　其次，在腰部，他们以人类自身为原型，从胳膊和腰发力的力度，得到启发，引入仿人的腰。

　　因为做到了软硬一体，所以机器人既能把握硬的准度，又能把握软的力度。无论是结构设计，还是很底层的硬件设计，都在追求这两者之间的平衡点。

　　虽然大家按照惯例，会觉得工业臂的刚度很高、能达到很高的精准，但CEO来杰认为，这条技术路线不可能进入家庭。

　　原因就在于，它的柔度不够。人可以很好地控制力度，而后者，才是交互的关键。

　　在加入丰富的传感器、动作能力和执行器之后，就能解决数据可不可以被执行的问题。

　　成立一年多，就做出让业界刮目相看的顶流明星机器人，初创背后技术团队的实力，着实不容小觑。

　　2022年底，星尘智能由创始人兼CEO来杰在深圳创立，核心6人团队，全部出自腾讯RobticsX实验室。

　　值得一提的是，来杰还曾是腾讯RobticsX实验室1号员工，拥有16年机器人研发经验。

　　鹅厂的轮腿式机器人Ollie，以及多款新型机器人，皆是由他主导研发。此外，他还曾担任过百度「小度机器人」团队负责人。

　　不仅如此，星尘智能团队的核心成员，还有来自谷歌、华为、大疆、优必选等国内科技大厂和顶尖高校。

　　这些顶尖AI人才的汇聚，就是为了做好一件事：要让通用机器人走进千家万户。

　　自今年4月，S1机器人demo首发亮相，凭借其灵巧的操作能力，在业界引发极大的关注。

　　恰在2022年，谷歌发布了PaLM-SayCan，将语言模型PaLM与助手机器人结合，让其更好与人互动，提供帮助。

　　在此之前，来杰和团队一直集中精力去攻克具身模型、机器人本体，却没有深入到更上层的要素——模型。

　　再加上，在百度小度机器人团队时，他本人也在一直关注语言模型的发展，并预感到类似GPT模型未来会现身。

　　如上所述，在AI+机器人行业领域深耕16年，来杰已经踩过非常多的坑，因此对机器人理解更偏架构层面。

　　有时候，并非是我们所想的，用AI数据堆砌的方式就能解决那么简单，必须要本体性能得到提升。

　　数据、算法、算力是AI和机器人强耦合的重要因素。这其中，恒定不变的，唯有数据。

　　而星尘智能团队能让机器人以第一人称视角收集触觉、力觉、视觉、听觉等多维度的高质量数据，再综合这些数据进行更高效的规模化训练。

　　正是通过对「极致的本体性能」和「更多数据维度」「更大数据量」方面的提升，这才有了视频中，S1所展现的丝滑操作。

　　有人说，2023年是具身智能元年。投资人们热切的目光，在寻找着一位破土而出的种子选手。

　　多年来，单一用途机器人市场已经趋于饱和状态，而AI通用机器人蕴含的巨大潜力，亟待开发和挖掘。

　　顺理成章地，它的研发实力和商业前景获得了行业投资大佬们的认可。更何况，这也是他们看得很深的领域。

　　资本人对此评价道，「拥有具身智能的通用机器人，未来将会是人工智能与现实世界交互的关键桥梁，经纬创投对这一领域的未来充满信心。而星尘智能正基于其优秀的创始团队及自研软硬件，正不断拓宽机器人泛化操作能力的边际」。‍

　　星尘智能正是站在了具身智能开发最前沿，将从第一性原理打杂面向AI机器人顶层架构。

　　其实，投资大佬们的选择，早已让这个不言而喻的事实愈加明显——机器人在中国，前景巨大。

　　星尘的愿景，是致力于让数十亿人拥有AI机器人助理，推进人机共存、共创、共赢的未来！

　　曾有调查显示，一个家庭的家务劳动占比中，做饭27%，采购23%，照看22%，洗衣13%，其他占14%。这些看似不起眼的家务，蚕食着我们极大一部分闲暇时间。

　　2024年过半，通用机器人赛道中涌现出众多创新者，乃至几位重量级玩家。它们的设计初衷，皆是为了在实际应用中帮到人类。

　　前段时间，Figure 02耗时18个月完成进化，由OpenAI定制模型加持，主要是进入宝马车间，每天无休止狂干20个小时。

　　同样，马斯克第二代擎天柱已入驻特斯拉车间，开始分拣电池。它在叠T恤、浇花、搬货物等任务上，也是大显身手。

　　除此以外，包括英伟达、波士顿动力、1X、以及优必选、宇树等国内外公司，都在探索AI机器人未来的应用前景。

　　不论是走进制造、物流各种工厂，还是服务家庭，机器人商业化应用探索，皆因场景中的实际需求而来。

　　每个人都曾幻想，能够未来拥有一个「赛博保姆」，就像《机器管家》中的安德鲁，从烧饭打扫卫生，到带孩子，无所不能。