作者|黃楠
編輯|袁斯來(lái)
硬氪獲悉,繩驅(qū) AI 機(jī)器人公司星塵智能(Astribot)近日完成 B 輪系列融資,三個(gè)月內(nèi)三輪累計(jì)融資額超 10 億元,投資方包括梁溪科創(chuàng)產(chǎn)業(yè)二期母基金(博華資本管理)、揚(yáng)州龍投芯粒、中博聚力、中科創(chuàng)達(dá)、科德教育、某頭部上市企業(yè)及國(guó)科投資等老股東持續(xù)追投。
目前星塵智能估值已突破百億元,這也是深圳誕生的又一家具身智能百億獨(dú)角獸。此前,公司投資方陣容中已出現(xiàn)了騰訊、阿里、字節(jié)系機(jī)構(gòu)的身影。
商業(yè)化方面,星塵智能還同步拿下了幾個(gè)產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景合作訂單,包括與中科創(chuàng)達(dá)的千臺(tái)級(jí)工業(yè)及商業(yè)服務(wù)訂單并推進(jìn)出海,與江都經(jīng)開區(qū)共建億元級(jí)應(yīng)用創(chuàng)新中心落地文旅酒店場(chǎng)景等。
具身智能賽道競(jìng)爭(zhēng)邏輯正發(fā)生根本性切換。行業(yè)告別側(cè)重舞臺(tái)預(yù)設(shè)演示的粗放比拼,轉(zhuǎn)而直面真實(shí)物理環(huán)境下的復(fù)雜落地難題。技術(shù)路線尚未收斂,各家廠商基于對(duì)落地路徑的不同理解,在傳動(dòng)方案、模型架構(gòu)、數(shù)據(jù)策略等維度做出了差異化的探索與取舍。
星塵智能成立于 2022 年,創(chuàng)始人兼 CEO 來(lái)杰在 AI 與機(jī)器人領(lǐng)域擁有超過(guò) 17 年研發(fā)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn),主導(dǎo)研發(fā)過(guò)多款新型機(jī)器人,曾任騰訊機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室 1 號(hào)員工與架構(gòu)師、百度小度機(jī)器人 " 團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人。
創(chuàng)業(yè)初期,來(lái)杰就明確提出"Design for AI" 路徑,即先定義適配 AI 大模型學(xué)習(xí)與進(jìn)化規(guī)律的機(jī)器人身體,再圍繞這一身體匹配對(duì)應(yīng)的 AI 算法與操作系統(tǒng),讓機(jī)器人能 " 像人一樣思考,像人一樣工作 "。基于這一理念,星塵智能搭建了一套 "AI 模型 - 具身 OS- 繩驅(qū)本體 " 的全棧自研體系。

如何讓這臺(tái)機(jī)器人像人一樣思考與行動(dòng)?這點(diǎn)上,星塵智能采取了自研基座模型,依靠數(shù)據(jù)效率而非數(shù)據(jù)規(guī)模驅(qū)動(dòng)能力提升。
真實(shí)物理任務(wù)存在一個(gè)長(zhǎng)期易被忽視的特點(diǎn):并非所有動(dòng)作都需要深度推理。比如在家庭場(chǎng)景中,開微波爐、拿玩具、遞工具,這些高頻操作更多依賴快速的本能級(jí)響應(yīng),而 " 整理廚房并做一頓飯 " 的這類長(zhǎng)程任務(wù),則需要模型具備步驟拆解、環(huán)境理解和異常處理能力。不同需求對(duì)應(yīng)著所需的時(shí)間尺度與算力消耗,大模型推理能力強(qiáng)但響應(yīng)慢,端到端動(dòng)作模型響應(yīng)快但缺乏規(guī)劃能力。
星塵智能的思考是,與其在一個(gè)模型上強(qiáng)求兼顧,不如讓模型各司其職。在底層模型端,星塵智能提出了端到端全身 VLA 基座模型 Lumo,承接更高維度的通用推理需求。
作為全局基座大模型,Lumo 主要解決復(fù)雜語(yǔ)義理解、抽象指令拆解與未知場(chǎng)景泛化等任務(wù)。模型訓(xùn)練采用 " 預(yù)訓(xùn)練 + 真機(jī)對(duì)齊 ",先通過(guò)海量數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)通用任務(wù)邏輯與步驟拆解能力,建立基礎(chǔ)認(rèn)知體系;再依托繩驅(qū)真機(jī)采集的高質(zhì)量多模態(tài)數(shù)據(jù)完成真機(jī)微調(diào)對(duì)齊,打通從模型 " 思考 " 到機(jī)器人 " 實(shí)操 " 的動(dòng)作流。
Lumo-1 執(zhí)行長(zhǎng)序列復(fù)雜任務(wù)(圖源 / 企業(yè))
依托這套訓(xùn)練邏輯,Lumo 可在未知物體、陌生環(huán)境、模糊抽象指令等分布外場(chǎng)景中,展現(xiàn)出更強(qiáng)的泛化能力。硬氪了解到,未來(lái) Lumo 迭代版本還將融入世界模型預(yù)測(cè)能力,進(jìn)一步強(qiáng)化機(jī)器人對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境的預(yù)判與推理效率。
在商用框架端,基于人類雙系統(tǒng)認(rèn)知理論,星塵智能研發(fā)了首個(gè)可實(shí)現(xiàn)全身移動(dòng)操作的 DuoCore 快慢協(xié)同框架,與美國(guó)公司 Figure 此后發(fā)布的 Helix 架構(gòu)幾乎一致。
這套架構(gòu)將機(jī)器人智能拆分為兩套獨(dú)立且協(xié)同的能力體系。快系統(tǒng)主打本能級(jí)實(shí)時(shí)響應(yīng),負(fù)責(zé)毫秒級(jí)姿態(tài)微調(diào)、現(xiàn)場(chǎng)避障、關(guān)節(jié)柔性緩沖等動(dòng)態(tài)基礎(chǔ)動(dòng)作,適配真實(shí)場(chǎng)景隨時(shí)出現(xiàn)的環(huán)境擾動(dòng);慢系統(tǒng)主打認(rèn)知級(jí)深度規(guī)劃,專注長(zhǎng)時(shí)序任務(wù)拆解、跨空間路徑規(guī)劃與全局策略生成,支撐彎腰、蹲起、移動(dòng)與雙臂精細(xì)操作的全身協(xié)同作業(yè)。

兩套系統(tǒng)通過(guò)具身 OS 統(tǒng)一調(diào)度、聯(lián)動(dòng)運(yùn)轉(zhuǎn),伴隨著慢系統(tǒng)輸出整體任務(wù)方案與行進(jìn)路徑,快系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)修正機(jī)身姿態(tài)適配非標(biāo)環(huán)境變化;如果遇到突發(fā)風(fēng)險(xiǎn)時(shí),快系統(tǒng)則可自主觸發(fā)緊急避險(xiǎn),并聯(lián)動(dòng)慢系統(tǒng)更新任務(wù)規(guī)劃,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)糾錯(cuò)。
區(qū)別于傳統(tǒng) AI" 海量數(shù)據(jù)投喂、從零學(xué)習(xí) " 模式,DuoCore 框架依托仿生人類技能遷移邏輯,在跨場(chǎng)景任務(wù)中可復(fù)用已有經(jīng)驗(yàn),解決了機(jī)器人真實(shí)場(chǎng)景實(shí)時(shí)作業(yè)、動(dòng)態(tài)適配、高效學(xué)習(xí)的落地難題。
在傳動(dòng)方案上,星塵智能是全球首家實(shí)現(xiàn)繩驅(qū) AI 機(jī)器人量產(chǎn)的企業(yè)。繩驅(qū)模仿人體肌腱的運(yùn)動(dòng)邏輯,通過(guò)電機(jī)后置,由腱繩牽引控制關(guān)節(jié)屈伸,形成了一種 " 剛?cè)狁詈?" 的特性,既保留足夠的操作剛度,又具備柔性緩沖和沖擊吸收能力。
相比傳統(tǒng)剛性連桿結(jié)構(gòu),繩驅(qū)擁有更高的有效載荷能力、更低的反沖和慣性,以及更緊湊的機(jī)身,這使得機(jī)器人在保持高動(dòng)態(tài)操作與高擬人表現(xiàn)的同時(shí),還能確保近距離交互的安全性,拓寬了從商業(yè)到家庭的應(yīng)用想象力。

當(dāng)機(jī)器人執(zhí)行任務(wù)時(shí),繩驅(qū)傳動(dòng)摩擦更低、運(yùn)動(dòng)更連續(xù),相比傳統(tǒng)剛性機(jī)構(gòu)減的齒隙摩擦與機(jī)械噪聲,信息損耗少,能更完整無(wú)損地向 AI 傳遞高質(zhì)量實(shí)時(shí)力控?cái)?shù)據(jù),這正是 AI 大模型學(xué)習(xí)真實(shí)物理交互規(guī)律所依賴的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。
進(jìn)入產(chǎn)品化階段,基于星塵獨(dú)特的繩驅(qū)結(jié)構(gòu)模塊化設(shè)計(jì),具身機(jī)器人被拆分為手臂、軀干、腿部等獨(dú)立模塊,任一部件損壞,只需更換對(duì)應(yīng)模塊即可快速恢復(fù),無(wú)需整機(jī)返廠,降低了客戶的停機(jī)成本與使用門檻。其繩驅(qū)本體于 2025 年底已開啟千臺(tái)級(jí)交付。

星塵智能正同步推進(jìn)多矩陣產(chǎn)品落地。公司于近日發(fā)布 T 系列機(jī)型 T1,起售價(jià) 8.99 萬(wàn)元,可完成煎牛排、洗衣收納、商務(wù)調(diào)酒、化學(xué)實(shí)驗(yàn)、汽配分揀、汽車充電等連續(xù)精細(xì)操作。
目前,星塵智能已在科研、商業(yè)服務(wù)、文娛演出、工業(yè)等領(lǐng)域形成批量交付能力。