10月28日，美国，当宾客们戴显，操做那台方才由1X发布的最新人形机械人NEO完成一系列丝滑动做时，大师都惊讶于其矫捷同步和及时回馈，而这都得益于其“肌腱驱动+遥操”的手艺线。而正在大洋彼岸，有一家中国公司正在客岁4月就以同样的手艺线个月后，实机就界机械会表态。本年7月就实现了该款机械人的量产出货。这家公司就是——星尘智能。具身智能范畴一曲存正在着一场关于传脱手艺线博弈：保守刚性传动（谐波减速器、减速器等）凭仗高精度、低成本的劣势，占领着绝大部门的机械人传动市场。但布局笨沉、低矫捷性、低平安度又了其适配一些非尺度化场景；而绳驱手艺以“仿生肌腱”的奇特逻辑，正在力节制精度、矫捷性、平安性上构成了差同化劣势，成为打开贸易化场景的环节变量。星尘智能恰是绳驱线的领军者，创始人来杰具有近16年的机械人研发经验，曾是百度小度机械人和腾讯Robotics X尝试室的焦点草创。2023年成立至今，已获得蚂蚁集团、锦秋基金、云启本钱、经纬中国等多家出名机构的多轮加注，融资总额近10亿。近期，星尘智能取仙工机械人还告竣千台级人形机械人订单合做，打算两年内落地，聚焦工业、制制、仓储、物流等场景，这一量级的订单外行业内实属稀有。近日，我们有幸取多家一路取星尘智能创始人来杰进行了一场关于绳驱、遥操、模子取市场的深度对话。关于绳驱手艺智客ZhiKer：星尘智能为何选择绳驱做为焦点传脱手艺？它取保守刚性传动比拟，焦点冲破正在哪？来杰：选择绳驱，素质是回归“机械人像人一样工做”的第一性道理——绳驱仿照人类肌腱的传动逻辑，能实现比刚性机械臂更矫捷的动做节制，特别正在力通明度和平安性上有素质冲破。力通明度的环节是“反馈”，好比盲人开门不消计较轨迹，靠手部力感就能完成，而保守机械人只依赖视觉，精度卷到0。01毫米仍处理不了现实问题。我们的绳驱机械人能通过检测绳上拉力，及时关节受力，像盲人一样“摸”着完成动做，好比开门时压把手、扭转、推拉的连贯反馈，100%处理这类使命。平安性上，绳驱能接收碰撞冲击力——电机被绳子包裹，机械人就算天天敲桌子也不会坏，而保守刚性传动产物怕震动、不敢“粗放利用”。我们客岁8月完成原型机，本年6月搭完产线月就零件下线发售，是全球首家做到绳驱机械人量产出货的。智客ZhiKer：绳驱手艺常被质疑“弹性形变影响精度”“寿命短”，星尘是若何处理这些工程难题的？来杰：这两个问题要靠“材料+算法”。起首是材料，我们晚期调研发觉，全球电梯满是绳驱，能拉3。6吨的轿厢，平安性颠末几十年验证。但机械人用绳不克不及照搬电梯绳：高材料（如鼎力马）弹性太好、易蠕变，金属绳弯折易委靡断裂。我们最终选了特定型号的钢丝绳，靠选型和工程经验处理寿命问题，实测持续多使命运转寿命能到3。2-6。2年，超期后还能模块化改换小臂、关节等零件。精度方面，没弥补算法时，绳的弹性会导致3-5毫米误差，但我们通过“预标定+及时弥补”算法，提前测算绳的“力-形变”关系，电机及时调整拉力，最终把误差节制正在正负0。03毫米。别的，我们还设想了“差分并联机构”：好比一个关节的动弹由两个多个电机配合驱动，各分管50%，机能反而比单电机提拔一倍，还避免了保守电机“一个干活、一个闲置”的华侈。来杰：绳驱的劣势正在“人居场景”，好比家庭、贸易办事，由于它的单臂额定负载上限我们定正在10千克（平举），提工具能做到更沉——这是参考人类劳动尺度（15千克以上需东西辅帮），跨越这个负载，好比沉工业搬运，绳驱的弹性会导致晃悠，反而不如谐波减速器。其他企业想复制，要跨两道坎：一是布局专利取工程经验，我们的绳驱关节是布局化设想，拆小臂、拆电机、穿绳的流程颠末我们正在腾讯期间的持久选型验证，友商就算仿布局，至多要半年到一年；二是弥补算法，从材料标定、建模到线年以上，我们的算法跑正在自研驱动板上，这是底层壁垒。本年WRC上有人全程录我们的绳驱布局，也会来列队体验遥操，但光抄硬件没用，算法和工程细节才是焦点。关于遥操和RUI智客ZhiKer：星尘提出“本体层-RUI 层-模子层”三层产物矩阵，此中 RUI 层（Robot UI）被称为“机械人的 GUI ”，它具体处理什么问题？来杰：晚期小我电脑靠GUI（图形交互界面）普及，由于号令行通俗人用不了；现正在机械人也一样，光有硬件（本体层）和AI模子不敷，得有一层让“人人能上手”的交互界面，这就是RUI层。它的焦点是遥操做，分近程（VR挂正在脖子上，第三视角）和近程（VR戴正在头上，第一视角）两种，素质是“让机械人成为人的数字兼顾”。比若有个美国化学教员提了两个需求：一是尝试室穿防化服只能待1小时，用RUI层遥操，他正在玻璃房外就能节制机械人；二是学生要2小时看一次细胞培育皿，持续72小时守着，用遥操+按时使命，学生正在宿舍就能调参数。还有广州化学研究所，之前往云南湖边采水样，来回要7天，尝试才1小时，用我们的近程遥操，现正在不消登山越岭了。我们还自创无人驾驶分级，现阶段是L2级：AI做70%的根本动做，人用遥操兜底30%的复杂决策。用“AI+遥操”既能构成贸易闭环，还能正在过程中采数据，反哺AI升级到L4（完全自从）。来杰：我们的遥操设想就是“低门槛”，好比近程遥操用VR+双目摄像头，能看到立体气象，不会像单目那样“捏不准工具”；近程遥操跑通收集，收集延迟已能满脚跨国、跨城操做节制（好比控深圳的机械人），也都正在实正在客户场景里间接验证的。效率上，数采核心测过，友商做一个“抓取-放置”动做要7-10秒，我们只需1秒，由于机械人能跟人动做同频。并且上手快，练习生10分钟就能做使命，小伴侣玩逛戏一样能快速控制——这就是“人体同构性”的劣势，机械人构型和人的身体越像，人越容易默认“本人动一下，机械人也会同步动”，不消额外进修。别的，我们标配Meta VR，也支撑Pico和VisionPro适配，也是从成本和精度分析考虑：Vision Pro的手部识别精度不敷，Pico比Meta贵一点，我们要让客户“用得起”，所以优先选性价比更高的设备。关于模子智客ZhiKer：星尘提出的“快慢系统”模子，设想初志是什么？它若何让机械人兼顾“天性反映”和“深度思虑”？来杰：快慢系统是从“端侧算力不脚”的现实痛点来的。客岁我们正在4090上跑模子很流利，但放到挪动机械人端侧，算力不敷导致动做卡顿——这时候我们发觉，机械人的“决策”和“动做施行”不需要一个频次：慢系统担任决策，好比“把工具放进抽屉”，1秒一次就够；快系统担任“下认识动做”，好比抓工具时的细微调整，需要高频响应。这就像人：妈妈打毛衣不消过脑子（快系统），但抽屉被关上时，会立即停下从头规划（慢系统）。慢系统我们用LM模子+Vit做使命编排，快系统则融入力觉、触觉反馈，好比抓杯子时，快系统能及时调整力度，避免掉地上。客岁岁尾我们做这个系统时，申明这是从现实需求出发的共性标的目的，不是纯概念。智客ZhiKer：星尘的“ VLA 模子”和行业内常见的“桌面机械臂模子”有什么区别？元技术迁徙能力又是若何实现的？来杰：行业里良多VLA模子只做“桌面场景”——好比固定摄像头拍桌子，机械臂拧瓶盖、叠衣服，这不叫“通用”。我们的VLA是“以机械报酬核心”，上半身能协同操做，好比收工具、倒垃圾，整个和动做是连贯的，不是局限正在桌面。元技术迁徙的焦点是“言语标注+特征提取”。好比我们采集一堆“铲工具”的数据，都标上“铲”的标签，模子会提取“铲”的焦点特征——好比手腕发力角度、手臂活动轨迹。之后就算给它开瓶器，它也能识别“这是能铲的东西”，测验考试用开瓶器铲瓜子；学会用一种铲子后，换其他外形的铲子也不消从头锻炼，以至能本人调整动做顺应新东西。之前我们测试时，没锻炼过开瓶器的模子，竟然能用它铲喷鼻蕉片，还想把碗铲满，这就是迁徙能力的“出现”。智客ZhiKer：目前 AI 模子锻炼的数据策略是什么？触觉传感器这类手艺为什么临时没大规模使用？来杰：我们的数据策略是“实机为从，多源融合”。现正在有几十人的数采团队24小时采实机数据，因机数据的价值不会降，而合成数据、互联网数据（好比数字人骨骼数据）成本会快速下降，我们会把这些数据连系起来用——好比用合成数据换桌面、换东西，添加模子泛化性。数据管线曾经实现“采标-锻炼-产出”从动化，研发只需把模子摆设到机械人上就能验证。触觉传感器我们其实做过预研，我联创之前是达芬奇手术机械人的触觉专家，但现正在碰到的问题是“模子不吃触觉数据”：分歧触觉传感器的分歧性差，抓工具时力度、角度的细微差别，城市导致数据噪声大，训出来的结果不不变。我们买了全国能买到的触觉传感器测试，成果都不抱负，所以现正在把它归为预研标的目的，等AI模子能明白“需要什么样的触觉反馈”，再针对性霸占，这也是我们“Design for AI”的——先让AI告诉我们“要什么”，再做硬件设想。来杰：我们的贸易化分两类：一类是“情感价值+功能价值”连系的场景，这是我们沉点投入的——好比和京东合做的商圈机械人，既能做咖啡（功能），又能互动文娱（情感）；央视买了我们的机械人组“小央乐队”，正在深圳机场、国度大剧院表演批示，这就是把具身智能和文化文娱连系，玩出新弄法。这类办事很快也会有大的订单发布。另一类是和合做伙伴共建的场景，好比和仙工智能合做物流分拣——我们出半身机械人，他们出AGV，一路做适配，10月底会有完整方案展出；还有深圳养老院的摸索，测验考试用机械人做辅帮护理。优先级上，好比尝试室遥操、商圈办事，这些场景需求明白，AI+遥操的模式能快速落地。来杰：增量市场有两个焦点：一是“放大人类能力”，比若有个化学传授说，他的博士生有良多尝试设法，但要本人脱手做，没时间搞研发——若是机械人能帮他们做尝试，博士生就能专注于思设想，这就是让“一小我的价值变大”；二是“打破时空”，分歧地域的人力成本有差别，但不成能把偏僻地域的人都调到大城市干活，有了遥操机械人，偏僻地域的人能近程节制大城市的机械人做分拣、护理，这就打开了人力供给的瓶颈，不是抢现有工人的活，而是创制新的劳动机遇。智客ZhiKer：家庭场景是具身智能的终极方针之一，星尘对家庭机械人的定位是“近程专家兼顾”，这和“全从动家庭帮理”有什么分歧？来杰：我们不认为现正在能做“全从动家庭帮理”——式家庭场景太复杂，机械人很难应对所有突发环境。但“专家数字兼顾”是现阶段能落地的：好比你出差，家里的猫没人喂，带个VR或用电脑，近程节制机械人给猫添粮、换水，这时候机械人传送的不只是“喂猫”的功能，还有“你正在照应猫”的情感价值。