养老机器人真来了！国产顶流泡茶喂猫练咏春，帮十亿人做家务

先进制造业·导读

昨日（8月21日），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，

来源：新智元

4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。

一通丝滑操作猛如虎，甚至还被网友冠上了国产人形机器人「核弹」的头衔。

网友们纷纷表示：忽然看到未来养老机器人的希望！

不仅如此，它在国外也破了圈。

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。

4个月后，星尘智能直接向公众秀真机了！

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。

就连大名鼎鼎的Figure AI公司CEO，也在实时追踪。

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？

文能弹琴逗猫，武能咏春篮球，顺便跳个海草舞

我们来逐帧看看这个两天前发布的详细产品演示！

S1产品视频

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「最强AI机器人助理」，一点也不夸张！

划重点，以上这些demo，都是1倍速、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。

比如泡功夫茶这个复杂工具泛化的最强操作。

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。

在以后，我们还会有了解自己饮茶偏好的机器人，来提供个性化服务。

而弹奏扬琴，对机器人的细微操作和精准控制能力要求极高。

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。

相信大家看完演示，都有一个共同的感受：这个机器人，怎么这么像人？

是的，星尘智能的理念，即是让机器人像人一样学习、思考和劳动，不断拓展应用边界。

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！

智能需要一个「身体」

能承载如此多高难度的精细操作，S1的身体，有必要说道说道。

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。

那么，把大模型塞进机器人，就能得出真正的具身智能吗？

显然，并非如此。

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

然而，大多数机器人行业的人都知道，「做机器人很难」。这也正巧体现了莫拉维克悖论：对机器人来说容易的事情对人类很难，反之亦然。

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。

把AI「脑」放进机器人「身」，就足够吗

但仅仅把未经训练的AI 「大脑」放入机器人「身体」里，并不能解决问题。

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。

因此，各种多亟待解决的挑战也随之而来。

- 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。

怎么解决？靠的就是机器人身体和大脑的完美配合。

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。

星尘智能认为，研发出新一代最强AI机器人助理，便需要将「AI智能」和「最强操作」强耦合。

在智能方面，S1拥有一个「最强大脑」。

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。

更厉害的是，S1还具备持续学习进化的能力。

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。

最强大脑，数据为先

大多业内人士认为，机器人训练最大的瓶颈就是缺乏数据。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。

「仿真数据要用，人体动捕数据要用，机器人实操数据也要用！」

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。

围绕「力」展开研发，既丝滑又安全

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？

当然是因为，它「用力」方式和人是一致的。

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？

星尘智能的解决办法是——追求更高数据维度，也就是力觉、触觉等。

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。

给黄瓜缫丝的场景，也让很多人印象深刻。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。也正是因此，S1的行为举止，会无比接近人。

靠硬件，实现最强操作性能

数据解决了，接下来就要看硬件的了。S1采用了全新的刚柔耦合传动机构设计，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。4月首发的S1 demo中，团队侧重的是「有价值的上半身」。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「可落地的下半身」。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。因此，S1能够执行用吸尘器清洁、蹲地喂猫粮等，这都需要腰部用力。
同时，团队经过慎重思考后，加入了仿人结构。这种结构既提升了能力，又可以直接让机器人来学习采集来的人体数据。

核心：软硬一体

总之，S1如此成功的核心，就是软硬一体。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。软硬一体，也是AI和机器人的耦合。AI希望从数据里得到一些概念，但机器人本身，是纯物理世界的东西。之所以要在硬件和AI上同步发展，也是因为硬件才是数据的来源。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。而这个过程中，就真正体现了「软硬一体」的精髓。

鹅厂大佬创业，要让数十亿人用上AI机器人

当我们深扒S1背后的公司，更是为他们的神速所震惊了。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。而这家公司的创业团队，一直以来专注研发，对外比较低调。今天，让我们来一起来扒一扒，创始人来杰和团队背后的故事。究竟是什么契机，让他选择了在2022年底这个时间点上入局机器人领域？

从谷歌项目找到灵感

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。谷歌SayCan项目的出现，让他们突然找到了灵感。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。甚至，在他的大脑中，已经有了「世界模型」概念的雏形。也就是，真正的智能，上层架构可以实现逻辑理解，中层架构能理解物理世界，底层架构可以实现与世界交互。凭借在技术上的敏锐的嗅觉，来杰果断走出实验室，创办了星尘智能。到了2023年，具身智能概念虽火了一年，但其中仍有很多问题还未解决。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。首先，第一个问题是，AI和机器人该如何结合？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。实际应用中，有一些泛化问题，无论怎样提升数据质量，都无法解决。因此，需要赋予机器人本体一些能力，在硬件设计上不断迭代，推陈出新。其次，第二个问题是，在机器人行业发展过程中，抓手在哪？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。大概六七年前，来杰还在百度时，便发现数据量、数据维度是非常关键的要素。然而，业界往往关心的数据精度问题，鲜有人去提升数据维度。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。

投资人看好，获数千万美金融资

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。而星尘智能机器人在通用操作能力上， 称得上是全球范围内首屈一指的玩家。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。截至目前，星尘智能已完成数千万美元Pre-A轮融资，由经纬创投领投。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。而这笔融资，也将继续投入到顶尖人才招募、研发，以及年底商业化部署中。

2024加速落地，全能保姆或成真

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！其实，如今这个势头，已经愈加呼之欲出了。劳动力缺口，老龄化严重，何解？通用机器人，就是一个重要的解决途径。有专家表示，预计到2035年，需要超1亿机器人来填补劳动力空缺。此外，在普通家庭中，家务劳动的价值往往也会被忽视。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。如果机器人帮我们承担一部分，家庭和谐度和幸福指数无疑都会大大提升。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。不过，从长期来看，机器人走进普通家庭，才是最具变革的一次应用。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。如今，星尘智能的S1，已经让我们隐约瞥见了它的雏形。

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