北京上海廣州，一批機器人在圣誕節這天上崗打工

文｜富充

編輯｜蘇建勛

臨近年底，一批具身智能公司開始交付產品，“機器人干活”又有了新場景。

12月25日，圣誕節當天，具身智能創業公司“星塵智能”就告訴《智能涌現》，他們開始與合作方“金馬游樂”和“樂華娛樂”批量交付。此次交付的機器人，正在北京朝陽合生匯、上海東方明珠廣場、廣州花城匯博納影城，賣起了潮玩盲盒。

在這個名為“智能領養店”的零售車中，機器人獨立完成從語音接待、下單收款、抓取盲盒、商品遞送等一系列工作。

△北京朝陽合生匯的“智能領養店”前，顧客在體驗，視頻：采訪人提供

據悉，星塵智能與金馬游樂推出的零售店“機器人MART”，將陸續進入商圈、游樂場、街區、公園等場景。2025年11月，二者共同合作的“機器人MART”已經在廣東中山市時光奇遇游樂園開放，提供爆米花小食和飲品售賣服務。

星塵智能機器人之所以能夠切入多樣化場景，與他們的技術路線有關。

“繩驅本體”，是星塵智能的核心研發方向，其帶來的動作靈活性和精細力控，讓機器人可以快速擬人地完成抓取、盛裝等細致手部操作。此外，因為繩驅機器人重量更輕，而且關節具有柔性緩沖機制，能在發生意外接觸時有效化解碰撞力，從而保障了人機交互的安全。

這種對繩驅機器人技術的積累，早在創始人來杰還在騰訊Robotics X實驗室時，就已埋下伏筆。

騰訊Robotics X實驗室于2018年成立，作為實驗室的一號員工的來杰，彼時便將目光投向繩驅機器人。他發現，繩索作為一種柔性傳動介質，能在牽引機器人時發揮類似人體肌肉的作用——不僅讓動作更靈活，也能實現更精細的力量控制。

更重要的是，他當時本以為繩驅是一項嶄新技術，卻在調研時發現，電梯這一成熟系統正是依靠繩索實現傳動。這從工程層面印證了繩驅的負載能力。

2022年底，來杰與Robotics X時期的同事戴媛等人共同創立具身智能公司星塵智能。他們放棄更被業內廣泛使用的直驅、連桿傳動方案，將多年來對繩驅的研究推向產業。

根據來杰的介紹，目前全球僅有兩家聚焦繩驅傳動本體的機器人企業，星塵智能是全球首個實現繩驅人形機器人量產的公司，另一家為OpenAI投資、將于2026年計劃量產進入家庭的美國公司“1X”。

星塵智能的技術特色，在多筆訂單中初步兌現。2025年下半年以來，企業陸續接下工業、商業服務、科研等多個不同領域的合作與訂單，包括仙工智能（千臺級）、領益智造、金馬游樂（千臺級）、央視網、麻省理工學院、深圳市養老護理院等。

△星塵智能機器人在金馬游樂園中機器人零售服務店中盛爆米花，圖片：采訪人提供

說起在多樣化場景接到訂單的方法論，來杰總結了兩個核心要點。

一是從技術角度而言，繩驅本體帶來的力量控制能力與靈活性，使機器人更擅長手部工作，且在“遙操作”任務中表現良好。

繩驅產生的類“肌肉牽引”效果，讓機器人在完成推、拉、擰等手部動作時，也能像人一樣感知用力變化，并據此實時調整力度和動作。

例如，在處理開房間門任務時，純靠視覺指導動作的機器人，很難“看”出來門把手擰動是否到位和門的開關狀態；但有力控的機器人可以通過力反饋知道把手已經擰到底，再進行推拉。

來杰認為，依靠力帶來的“手感”，很多手部操作任務可以更好地完成。這種像“盲人”一樣的工作方式，更符合人手工作的第一性原理，因此星塵智能的機器人可以進入更需要上半身能力的工業、裝配、服務零售場景。

同時，繩驅技術也讓機器人的“手”更輕，動作更快、更順暢，在遙操作任務中更“跟手”。

具體而言，目前機器人普遍采用直驅、連桿等剛性傳統結構，其電機和齒輪間存在摩擦和間隙，難以傳導和表達細微的力，動作可能生硬、卡頓。而繩驅的柔性特質，則能通過繩索的微小形變保留并傳遞連續的力信號，從而在遙操作中提供更真實、順滑的動作表現和收集到連貫的高質量數據。

繩驅設計還允許電機后置——例如將手部驅動電機放在靠近肘部的位置，再由繩索像肌腱一樣帶動末端夾爪，大幅減輕了手部末端的重量，使運動更輕快、響應更敏捷。

基于這種“跟手”能力，星塵智能提出了“分身智能”的概念：在人工智能尚未完全自主工作之前，讓機器人通過人類遙操作先進入真實場景。

星塵智能的客戶之一，便是在原本需要穿防護服的有毒的實驗室，讓工作人員通過控制機器人代替真人，同步完成科研工作。

商業落地方法論的第二點，在于產品邏輯，來杰的務實想法是，“不做性能過剩的機器人”。這指向的是拒絕硬件的堆疊，只做現有AI能控制好，且符合實際應用需求的產品功能。

例如，他和團隊在模型訓練時發現，五指靈巧手對當前AI來說，有點難以控制。但簡化成三指結構后，不僅依然可以完成主要的人類手部工作，模型的控制與學習也更容易，其訓練效率與任務成功率反而大幅提升。

對硬件的克制，也加速了星塵智能的商業化進程。

星塵智能將其擅長手部靈巧操作的半身機器人S1-U，作為半身機器人出貨；與客戶仙工智能成熟的移動底盤相結合，組合成適用于工業場景的輪式雙臂機器人。

仙工智能作為機器人控制器企業，在過去十年中積累了定位、導航與運動控制相關技術。二者的結合將星塵智能的核心AI能力聚焦于更擅長的上半身操作，而非分散到移動導航等合作伙伴更擅長的領域；也讓仙工智能免去重復采購。這促進了星塵智能拿下仙工智能的千臺級訂單。

近期，來杰在一次分享會后接受了《智能涌現》的專訪。以下內容來自對話，經作者整理：

△來杰工作照，圖片：采訪人提供

遙操作：AGI實現之前，人類的“分身智能”生產力

智能涌現：您提出了“分身智能”的概念，似乎將遙操作從“數據采集工具”提升為“延伸人類能力的生產力工具”。在完全自主的AGI到來之前，遙操作是如何用于實際生產的？

來杰：“分身智能”就是讓機器人像人的分身一樣完成一部分工作。它存在兩方面的價值：一方面是完成中遠程、遠程的工作，另一方面是自己可以進入想抵達的環境，進行一些情感表達。

比如，一些需要穿防化服的有毒作業環境，對于科研人員是危險且不舒適的，那就可以通過遙操機器人進入上述場景完成工作。目前，我們還有一些客戶，在第三世界國家雇人類員工遙操位于發達國家機器人進行作業，這可以降低客戶雇員的時薪成本。

我們也嘗試過讓出差的工作人員，在酒店里通過帶上VR設備遙操，給家里的貓喂食喂水，這樣操作遙操的人本身也享受到了與寵物的互動。

智能涌現：在WAIC等現場，得到關于星塵智能的反饋是，很多人體驗過你們的遙操作之后，感覺比較“跟手”，人和機器人同步感很好。所以，要實現好的遙操作，技術難點是什么？

來杰：好的遙操作有兩個關鍵點：同步、同構。

同步指的是操作者的動作被機器人一比一復刻，執行在時間、空間和力度上的高度一致。

人在遠程操控時，如果存在哪怕幾十毫秒的延遲，或者動作映射不連貫，就會立刻產生“脫節感”——比如我抬手了，但機器人慢半拍才動，或者動得不夠到位，這種不匹配會嚴重干擾操作直覺，進而影響動作效率和效果。

我們在系統里做了端到端的低延遲優化，從傳感器采集、數據傳輸、控制解算到機器人驅動，整個鏈路都要壓到極致。更重要的是，不僅要快，還要“穩”和“準”——動作的幅度、速度、節奏都要和人的意圖嚴格對齊，讓人感覺就像在用自己的身體直接操作，而不是在“遙控”一個機器。只有做到這種無縫的同步，用戶才會覺得“跟手”。

同構指的是，無論操作者的身高、臂長等外形情況如何，都能準確控制機器人。

比如曾經見過6歲小男孩帶著遙操作設備，當把雙臂展開時，機器人只展開了半臂。這是因為小男孩的臂長幾乎只有成年人的一半，機器人據此判斷這是半展開的雙臂。

所以不能光是按照末端的形式來搞，而是要考慮人的體驗，將整個的人的標定對于機器人的映射做準確。同構感做得好，操作才能準確。

智能涌現：遙操作的表現和星塵智能所堅持的繩驅技術有較大關聯嗎？

來杰：是的，繩驅最大優勢有兩點，正好帶來了我們本體靈活、力控好、動作更擬人等等優點，這些支持了好的遙操作表現。

第一點是力的可控性。因為繩是“以拉為主”的柔性傳力，天然更適合做力的感知與順應控制，碰撞更安全、手感更接近人。

為什么我們強調“力控”？因為很多真實任務，只有視覺并不足夠。

例如“開門”，沒有力反饋的機器人僅憑視覺做這個任務時，也無法直接完成；而有力控的機器人只需手搭上門把手，感知到阻力后順勢下壓，壓到底后拉動，整個與盲人開門邏輯一致。

這也符合人類的工作原理，也是提供安全、精細人機交互的前提。

其次，是仿生的高動態性能。

繩驅允許我們將電機后置，比如手部電機布置得靠近肘部，上臂電機布置在靠近肩部，但像人的肌腱一樣帶動關節運動。

這很大程度地減輕了末端執行器的重量，使得機器人手臂末端會很輕快，實現高動態響應。

智能涌現：繩驅在BOM成本方面是更高還是更低了？

來杰：繩驅在以下幾方面可以減少BOM成本。

充當減速器：在直驅或高精減速器體系中，減速器是比較貴的部件之一。繩驅利用“柔性介質 + 布線機構”實現力矩放大，相當于天然具備“減速器功能”

無需傳感器：繩驅的摩擦低、背隙小、力傳遞鏈路簡單，使系統具有天然的高力透明度（force transparency）。透明度越高，控制系統越容易精準重建外力，不需要在末端額外加六維力傳感器等昂貴件。

電機與結構效率：繩驅常見的差分驅動結構能讓多個電機并聯分擔力矩輸出，提高功率密度。這意味著電機可以選用更小規格或更少數量。

輕量化紅利：繩驅的“遠程布置 + 輕量化末端”結構，讓關節末端可以大幅減重。輕量化帶來連鎖效應：末端慣性小，對電機的控制要求降低；同時，關節所需的結構強度也隨之下降，這進一步減少了在材料、加工和支撐結構上的成本。

Design for AI，避免機器人性能過剩

智能涌現： 您反復提到機器人要“Design for AI”，而不能性能過剩，這具體指什么？它如何指導你們的技術策略？

來杰： “Design for AI”是我們的核心產品哲學。它意味著硬件設計必須服務于AI的學習能力與數據效率，而非一味追求參數的極致。一個不能被AI有效學習、不能高效產出高質量數據的硬件，性能再炫酷也是無效的。

當我們基于對人類抓握本質的理解，發現三指也能完成不少抓握任務，并將設計簡化為更易學習的三指結構后，AI的訓練效率和任務成功率反而大幅提升。

同樣，我們目前沒有盲目堆砌觸覺傳感器，也是因為發現現有AI模型對多源、不一致的觸覺數據處理效果不好。基于“Design for AI”的第一性原則，我們不做硬件的堆疊，只做現有AI能控制好，且符合實際應用需求的產品功能。

智能涌現：你們說在本體設計中采用了“第一性原理”，具體思路是怎樣的？

來杰：我們的本體設計，是完全參照成年男性或運動員的操作參數來進行的。其背后的第一性原理很明確：AI需要學習人類的數據，就必須有一個在操作空間、關節自由度、運動性能、力控精度及安全性等方面都能與人類媲美甚至超越的機器人本體。只有這樣，機器人才能采集到足夠貼近人類行為的多維數據，進而高效地學習人類在視頻、網絡乃至手持設備中產生的動作模式。最終，AI要通過這個身體與世界交互，實現接近人類的操作表現——這對機器人性能提出了很高要求，同時也必須保障交互的安全性與學習的可持續性。

△星塵智能機器人與成年男性對比，圖片：采訪人提供

智能涌現：為什么繩驅在靈巧手上常見，卻少有公司像星塵一樣將其用于全身機器人并量產？

來杰： 至于“為什么靈巧手常見繩驅、整機本體少見”，是因為繩驅的幾個難點，使其應用于本體時有較大挑戰。

一是工程難度——在類人結構中把繩子、電機、電氣、機構等有機串聯起來，驅動關節仿人運動，此前并沒有像直驅一樣的成熟方案，需要從零開始；二是繩子本身有彈性，會發生形變，需要很強的運控算法控制，是一個復雜的軟硬件耦合問題要解決；三是繩子用久了會發生蠕變，需要解決耐久度，找到合適的材料、合適的補償算法。

但繩驅本身其實是一個非常成熟的一個技術。

我們最開始論證繩驅的安全性時，還在騰訊，當時以為繩驅是外面沒用過的新技術。結果發現一個驚人的事實：所有電梯都是繩驅，也強的負載能力和經過驗證的安全性。

智能涌現：在星塵智能，繩驅傳統的蠕變、形變、磨損等困難怎么解決？

來杰：我們通過 “材料結構科學”與“智能算法”的協同，系統性地解決繩子蠕變帶來的問題。

在材料上，我們放棄了易蠕變的高分子材料，選擇了高性能金屬繩，從根源上抑制形變。但這帶來了更復雜的選型難題（粗細、股數、材料配比），這得益于團隊在騰訊時期深厚的理論分析與測試積累，目前也在和頂級供應鏈（如港股上市公司首佳科技）持續深入探索。

我們不是“消滅蠕變”，而是通過結構設計、受力管理、張力監控和壽命模型——包括優化繩路、合理預緊力、避免極小半徑彎折、控制過載工況、并在關鍵關節加入自動張緊與壽命評估——把蠕變的影響限制在一個多年可控的工程窗口內，讓繩驅長期保持穩定性能。

在算法上，我們正視繩的“彈性形變”，并通過自研的高精度補償算法進行修正。通過精確標定“拉力-形變”模型，在控制指令中做實時前饋補償，我們將重復定位精度穩定控制在了0.03毫米的工業級標準。

智能涌現：繩驅是用繩子傳動，繩子很柔性，怎么做到剛性的？

來杰：傳統機器人一般采用高減速比的直驅系統，大量齒輪摩擦會屏蔽真實的力反饋，讓控制更滯后、更“鈍”和“卡”，而我們采用中等減速比配合腱繩系統，既可以讓機器人在承受外部擾動時，關節具備足夠的結構剛度和抗擾能力，不至于塌陷、抖動或失位，也能利用繩子傳動的低摩擦和順應性，保留力傳遞的自然柔感，實現剛柔并存。

而在傳動效率上，傳統直驅機器人是 “串聯” 結構：一個關節由一個電機驅動。而我們的設計是“差分結構”，每個關節動作可以用兩個電機并聯驅動，就像兩人分擔一個重物。這不僅讓每個電機負載更小，還能合并實現更大整體輸出，性能可比同級傳統方案高出約一倍。

在成本上，如果在在同等性能目標下，繩驅方案在結構和元件層面更“省料、省力、省傳感器”，因此整體 BOM 成本通常會低于直驅或桿系傳動。但需要強調的是：具體能降低多少，會根據公司的設計、工藝路線和材料選擇差異而變動。

△繩驅賦予星塵智能機器人良好的上身操作能力，該場景展示其泡茶時的靈活性，圖片：采訪人提供

展望2026：商業化落地，新技術融合

智能涌現：你們產品設計如何體現了商業化思路？

來杰：我們非常關注產品落地，所以盡管團隊有足式機器人經驗，但一開始就是輪式機器人的形態——即 “高價值的上半身（操作能力），可落地的下半身”，帶來極致操作性能（上本身），和天生更強的安全、穩定和續航能力。去年我們還要解釋“為什么選輪式，不做雙足”，今年這已是行業共識，大部分公司都推出了“真干活”的輪式產品。

要落地性也要與時俱進：10月我們順應大量科研和工業客戶需求，推出了半身機器人S1-U，保留極致的上半身操作能力，也方便靈活部署——做manipulation的科研或商業客戶不一定需要移動能力，直接部署在桌面；比如仙工這樣的工業客戶，可以把S1半身和他們AGV、移動平臺結合，部署到或特定場景中，快速打造出能用于物流搬運的輪式雙臂機器人。這解決了客戶“為現有自動化補全最后一塊操作短板”的真實需求，實現了技術的快速落地。

我們還會推出新一代的產品，會具備更強的成本優勢和更靈活的場景適配，也是滿足目前產品發展的大趨勢。

智能涌現：你如何看待明年的機器人行業？場景落地的戰況會非常激烈嗎？

來杰：明年是大家都要做商業化的一年。

我們是2022年底出來創業星塵智能的，在具身創業潮中算是比較早的。

2023年開始到今年的上半年，屬于技術發展期，大家開始從理解技術概念到看到技術的呈現，這個時候話就會有一些技術上的一些宣傳和包裝。

然后從現在開始往后，會是一個產品和商業化的一個過程。所以明年就會出現大家所謂的競爭激烈的情況，具體趨勢上，依托于整個供應鏈的轉型，對于具身智能的成本是越來越友好的，明年可能會看到更便宜的機器人。

智能涌現：從技術角度而言，2025年VLA大熱，但我們也看到了它的數據瓶頸。展望2026年，您認為技術層面會出現哪些變化？星塵將如何布局？

來杰：從Aloha到VLA，技術迭代遠未到終點。我認為世界模型可能會成為下一個熱點。

但對于星塵而言，我們堅持務實的策略：不放棄對顛覆式創新（如世界模型）的小范圍前瞻投入，但將主力資源聚焦于如何將現有技術（如VLA）。

我們有自研的快慢系統模型DuoCore，模型小一些，動作很快，已經在金馬游樂場景落地；也有最新發布的基座模型Lumo，模型大一些，推理和泛化能力更強，可以根據不同的客戶需求適配。

我們堅信，未來的技術圖景是融合的，而非排他的，真機數據、仿真數據、互聯網數據乃至人體數據都將協同發揮作用。

封面來源｜企業官方