全球首個長肌腱AI機器人量產！Nature盛贊的中國方案驚艷IROS現場_ai|iros|人工智能

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【全球首個長肌腱AI機器人量產！Nature盛贊的中國方案驚艷IROS現場】

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編輯：定慧
【新智元導讀】當特斯拉、Figure還在發量產藍圖時，中國公司已率先量產獨特的繩驅AI機器人，并進入科研商業應用。 IROS 2025頂會上，他們以跨國遙操和半身機器人新品引發關注。「Design for AI」的長期主義設計哲學，也獲《Nature》報道認可。
當特斯拉、Figure、1X等全球巨頭仍在展示人形機器人炫技視頻時，一家走獨特技術路線的公司已悄然將AI機器人產品鋪向頂級科研機構、商業場所、工廠到養老院——
星塵智能連續宣布與仙工智能、領益智造、央視等多個客戶簽署的上千臺采購訂單和深度戰略合作，推動機器人從技術演示邁入規模化應用的臨界點。
與此同時，正在杭州舉辦的機器人頂會IROS2025上，星塵智能更是秀出了「本體-遙操-模型」全棧升級！
首發半身機器人S1-U ，可靈活部署、批量定制；首發超遠程遙操作方案，已成功在跨省、跨國的真實客戶場地中完成能力驗證，打造可靠的「遠程專家分身」；AI模型DuoCore支持爆米花制作、飲料售賣、生物醫藥實驗等全自主商業服務。
值得一提的是，星塵智能是現場少見能開放讓任何人親自上手體驗遙操機器人的展臺，可見對產品性能和穩定性的自信。

而作為本體和模型的橋梁，遙操作正在崛起為下一代人機交互界面RUI（Robot User Interface）。
其公司創始人兼CEO來杰在三個多小時采訪中，系統闡釋了「Design for AI」的技術哲學、獨特的繩驅傳動路線，以及人人可用的平臺化思考，展現出不同于行業跟風者的長期主義路徑。

一、逆向思考
從AI要什么，倒推機器人設計
2022年創立星塵智能時，市場上尚未出現「具身智能」概念。
而作為在百度NLP、騰訊機器人實驗室深耕研發十余年的來杰看到了一個「50年一遇」的機會。
「我深入研究過PC產業從1975到1986這關鍵十年的發展，」來杰回顧到，「PC的崛起是硬件和軟件深度結合的結果。而機器人和AI的融合正在帶來類似的革命性突破。機器人將成為下一代交互界面，而RUI今天正在成為現實」。
但與行業主流思路不同，來杰選擇了一條逆向路徑：不是讓AI適配機器人，而是讓機器人原生適配AI ，就是去Design for AI ，才能打造一個最適合未來需求的AI機器人。
「在百度做AI訓練時，我們吃了很多苦。機器人運行沒多久就撞壞，維修要兩三周。這就像給一個兩歲大腦的孩子，配上了兩米高的身軀和強壯肌肉，本身就不合理。」來杰比喻道：

機器人更像溫柔的小孩，通過探索世界、真實與世界交互來學習，但又不造成破壞。

我們覺得最有潛力的方式，是讓機器人在世界持續進行類人操作，從中逐步培養出類人的智能。
「Design for AI」這個核心設計原則，不僅指導了星塵智能的全棧技術開發，其創新理念也獲得了頂級學術期刊《Nature Reviews》的深度報道認可。

圖注：Nature Reviews深度報道

二、繩驅傳動
仿生「新肌肉」類人操作核心
星塵智能最顯著的技術標簽是繩驅AI機器人的定義者——作為全球首個實現該技術在人形機器人領域量產的團隊。
這一選擇源于來杰對「力」作為第一性原理的深刻洞察。
起點來自一個簡單觀察：「2021年我在騰訊負責機器人操作項目時有個困惑：為什么盲人能順利完成開關門、放置物品等精細操作，但擁有頂級視覺的機器人卻做不到？」來杰回憶道。
團隊隨即進行了一項關鍵實驗：搭建一個簡單機械臂，僅賦予它一個基于力反饋的開門策略：抓住門把手下壓，感覺轉動就順勢加壓，門把手到底后外拉，感覺位移就繼續拉。
結果令人驚訝——看似簡單的策略， 100%解決了開門難題。
「在此之前，我們癡迷于追求運動精度和視覺定位，但當時我們意識到，純粹基于幾何規劃的方式存在缺陷。」來杰指出，
「力」的感知與控制，是被忽視的關鍵一環。
經過對材料、運控算法、本體結構到供應鏈的長期調研測試與系統攻關，團隊最終錨定了又一個非共識方案——繩驅傳動，用更接近生物肌腱的設計，讓機器人兼顧了高性能和高安全。
「繩驅沒有精密加工帶來的背隙問題，能「透明」地將電機力傳遞到末端，實現極致力控，這不僅奠定了最強操作基礎，也對需要精確力反饋、由AI驅動的操作任務至關重要。
再通過自研補償算法、驅動板和腱繩材料等長期研發測試，星塵智能逐步攻克繩驅彈性、蠕變、形變等世界級難題，實現了末端重復定位精度（0.03毫米），單臂額定負載10公斤，性能遠超傳統協作機器人，甚至達到工業級標準，相關專利已獲授權（ZL202421942568.0）。
在多任務壽命測試中，繩驅機器人已實現24小時不間斷運行，在不同工況下預測能持續運行3.2到6.2年，在超過年限后也支持零件模塊化更換，如汽車保養一般便捷。
那與傳統傳動方式相比，繩驅傳動有何優勢？
機器人的傳動系統負責將電機動力轉化為關節運動，是連接驅動與執行、決定機器人動作性能的核心環節。目前常見傳動方式主要包括三類：關節直驅、推桿傳動與腱繩傳動。
實際應用中，推桿與直驅傳動雖然剛性大、輸出穩定，但在靈活性和順應性方面受到限制；而在同樣單位重量和體積下，腱繩傳動比直驅或推桿傳動具備更高傳動性能（即輸出效率和靈活性），還能通過后置電機減少末端組件的體積，持續推動結構輕量化。隨著機器人行業對靈巧性、安全性、柔性與輕量方面要求不斷提升，繩驅傳動方案已成為機器人發展重要方向。

三、遙操作系統
跨國分身，到未來人機交互野望
在星塵智能的「本體-遙操-模型」三位一體閉環中， RUI承擔著關鍵橋梁作用。
來杰將其比作「下一代的操作界面」。
「如果電腦只有命令行界面，那么大多數人將無法使用。喬布斯的偉大貢獻之一，就是圖形化交互界面，它讓人類學會「看懂」計算機」。而我們構建的RUI ，是讓人類直觀「看懂」并指揮機器人」的關鍵一步。
在IROS亮相的超遠程遙操作方案，已成為這一理念的有力證明。
該方案已在跨省、跨國的真實客戶場景中完成實戰化驗證，能在復雜的公共網絡環境下將端到端延遲控制在極低水平，使專家能夠無縫操控千里之外的機器人，成為專家可靠的「遠程數字分身」。
「如果GUI是用鼠標、圖形和按鈕，把抽象的命令行轉化為直觀的計算機操作；那RUI就擴展到了三維空間——界面不再是圖形，而是空間、動作與感知的融合。機器人正從『被編程的工具』進化成『可溝通的伙伴』。」
未來的人機交互，還將通過語音、手勢、視覺等多模態方式，讓機器人成為人類意圖、情緒和能力的延伸，讓具身智能成為日常。
來杰還分享了幾個極具代表性的真實需求：一位化學研究所的教授，需要西南地區偏遠湖泊的實驗站定期做水質實驗，每次操作很短，卻受困于長達一周的往返路程；某數據中心需要機器人在故障發生時，能快速響應，完成遠程復位；家庭場景中，持續有網友提出希望出差時，能「親手」遠程照料愛貓。
「我們理解的遠程遙操做未來，不是冷冰冰的自動化，而是『專家的數字分身』——讓遠方的機器人不僅傳遞精湛的技能，更是傳遞出人的關懷和情感。」

四、快慢系統
類腦智能架構，讓AI隨機應變
在模型層面，星塵智能也秉持了「類人智能」的深刻思考，其AI系統DuoCore借鑒了諾貝爾經濟學獎得主丹尼爾·卡尼曼在《思考，快與慢》中闡述的類腦智能范式，也與Figure Helix、Physical Intelligence等頂尖機構的思路不謀而合。
「在我們AI系統DuoCore里，快系統像人的小腦，處理本能反應；慢系統像大腦皮層，負責深思熟慮。」來杰解釋道。
在一個「機器人把物品放進抽屜」的長序列任務中：在機器人即將放入時，如果抽屜忽然被關上了，「慢系統」會介入，生成新計劃——先把手上的物品放到臺面，重新拉開抽屜，再拿起物品，放入抽屜。
整體而言，星塵智能DuoCore更強調對機器人全身（移動底盤+軀干+雙臂）的端到端控制，適用于開放環境下的復雜任務。而FigureAIHelix和PI的早期演示僅限上半身的精細操作。
而在DuoCore技術報告中，能看到其核心設計思想十分巧妙：
不學關節，學「目標」：傳統方法是讓機器人學習每個關節應該轉動多少度，這非常復雜且容易出錯（你伸手拿杯子時不會去想「肩膀轉30度，手肘彎50度」）。
DuoCore則讓機器人直接學習「手部應該移動到什么位置」，這被稱為在「末端執行器（EE）空間」中學習，大大提高了精度和效率。
實驗結果表明：在雙臂桌面清理任務中， EE空間策略成功率較關節空間策略成功率在桌面清理提升5個百分點（90%→95%），在更具挑戰的地面分類提升65個百分點（25%→90%）
不學絕對位置，學「增量」：機器人學習的不是移動到房間的某個絕對坐標，而是基于當前手部位置的「微小變化」（例如，「向前移動一點，向左移動一點」）。這種「增量式」學習使得機器人的動作軌跡非常平滑流暢，避免了卡頓和抖動。這類「以目標為中心的增量策略」，天然具有一定的魯棒性：即使前一步略有偏差，下一步仍會基于當前位置進行目標修正，從而抑制誤差的逐步放大。
實驗結果表明：相較絕對動作，增量動作將平均步進由0.0058降至0.0034（約↓41%），并將片段切換處的突變由0.0196壓縮到0.0032（約↓84%）。
從「自己」的視角學習：最關鍵的一點是，機器人是相對于自己手腕上攝像頭的「自我中心視角」來學習動作的。這使得視覺觀察和動作目標高度統一。無論機器人身體如何移動，它的「手眼協調」能力都非常穩定，特別適合需要全身移動的復雜任務。

圖注：基于末端自我坐標系的相對軌跡表示提升結構一致性與建模效率
值得注意是的，星塵智能與具身AI頂流公司Physical Intelligence早在2024年初就在模型-數據-本體上進行技術探討與聯動，并在同年11月成為PI首個對外官宣的合作伙伴，其咖啡自主制作長序列任務被研發人員多次引用，其全棧能力備受團隊認可。

五、All-in-One平臺
「終極答案」還是「最優路徑」？
貫穿星塵智能所有技術的，是All-in-One平臺化思路。
來杰表示：「我們交付的不只是一臺機器人，更是一套從數據采集、模型訓練到場景部署的全棧閉環平臺產品。」這對客戶極具吸引力：科研用戶，一套完成算法驗證閉環；商業客戶，一套搞定高成功率的應用落地。
比如此次新發的半身機器人S1-U ，與全身旗艦產品S1構成了靈活的產品矩陣， S1定位「全能先鋒」，主打極致性能，適合對復雜操作、環境適應、全面性任務有極高要求的場景；S1-U則是「靈活利器」，強調高性價比與定制化能力，能更低門檻實現自動化升級。
「目前的產品組合比較像一支特種部隊，既需要功能全面的『主戰坦克』去攻堅克難（S1），也需要靈活機動的『裝甲車』去高效占領陣地（S1-U），客戶可以根據自己的『戰場』（應用場景）和『戰術』（商業目標），選擇最適合的裝備，或進行混編。」
這種易用和靈活性帶來了驚人的部署速度——以仙工智能為例，從9月簽約到10月底完整解決方案上線，周期極短。此前，產品也在央視、京東、深圳養老護理院等上商業服務、文娛展演等場景實現了快速部署與持續交付。

六、長期主義
做智能革命的「播種者」
面對即將到來的行業競爭白熱化，來杰顯得很從容：「明年是商業化驗證年，大家會拿真實產品說話。而我們誕生起，無論是視頻展示時的1倍速和一鏡到底展示，還是現場可人人體驗的真機產品、到可隨時打擾的AI模型效果，都在說明我們對于真實和長期價值的關注。機器人行業是Show ， Not tell（靠真展示，不靠嘴說）。」
他再次引用PC發展史：「蘋果最初被質疑『全世界不會超過五個人需要個人電腦』，但通過校園和發燒友擴散，最終引爆革命。機器人正經歷類似過程。」
對于成本問題，來杰對中國供應鏈充滿信心：「中國供應鏈的轉型速度令人驚喜。我們發現有越來越多的參與者正在卷，價格下降會很快。這也是中國制造業的優勢所在。」
兒時電影《機器人五號》中那個被雷擊后產生意識的機器人Johnny5 ，點燃了來杰對機器人的最初興趣。
如今，他正將這份興趣轉化為推動智能革命的實踐。
「我特別認同康德的話：世界上值得思考的只有兩件事，一是頭頂的星空，二是內心的道德律。」來杰說，「我們做機器人，是希望幫助人類拓寬視野，探索更多可能。雖然現在大家可能覺得這個未來遙不可及，但某一天，所有人都會從相信、看到、感受并理解。」
在群雄逐鹿的具身智能賽場，星塵智能憑借對「Design for AI」和「AI機器人超級助理」的堅持，正走出一條獨特的中國創新路徑。
當行業還在討論單點技術時，他們已構建起從硬件到軟件、從技術到產品的全棧能力——這或許正是引爆人形機器人大規模應用的關鍵鑰匙。

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