又一廠商拿到大單，人形機器人落地提速 專訪星塵智能方科：預計明年商業化會有顯著進展

每經記者｜楊卉    每經編輯｜魏官紅    

9月2日，螞蟻、字節先后下注的星塵智能（深圳）有限公司（以下簡稱“星塵智能”）宣布與上海仙工智能科技股份有限公司達成人形機器人千臺級訂單的合作，并計劃在未來兩年內推動上千臺AI（人工智能）機器人在工業、制造、倉儲、物流等場景大規模、分階段部署。

今年以來，已有多個廠商拿到了量級過千臺的訂單，人形機器人的商業化進展正在加速推進。

從商用角度看，市場究竟需要怎樣的人形機器人？哪些場景會率先起量？技術路徑方面，繩驅傳動與傳統的解決方案有何不同？帶著這些疑問，近日，《每日經濟新聞》記者獨家專訪了星塵智能聯合創始人兼CFO（首席財務官）方科。

星塵智能聯合創始人兼CFO方科 圖片來源：受訪對象提供

把AI先用起來，機器人可以在場景中“邊學邊干”

NBD：星塵智能成立于2022年，那時國內人形機器人廠商已有不少，且大多困于商業化，團隊是出于什么考量決定進入這個產業？

方科：2022年，當時市面上確實有很多人形機器人，但沒有我們現在所謂的“具身智能”，只是有著類人的外形，邏輯還是傳統的機械臂。到了2022年年底我們意識到，未來的機器人會有大腦，機器人會與AI更加緊密結合，尤其是在各類落地場景的部署中。

所以我們一開始就意識到，如果只是做一個硬件（機器人）沒有AI（軟件），其實還是上一輩（代）的機器人，本質上很難去規模化應用。如果只有算法沒有機器人，就會導致沒有數據，AI很難真正地去進化。只有把本體和AI進行強耦合，一方面能讓本體更好地落實到場景中，然后從場景中收集數據來訓練AI，同時利用AI不斷地驅動，提高機器人在場景中運用的效率。基于此，我們也做了一整套的底層邏輯，花了不少時間和精力。目前我們不僅有本體（機器人）的交付，還有AI的交付。

NBD：星塵智能是業內首個實現繩驅AI機器人量產的企業，從設計路線上看，繩驅和傳統的解決方案有什么區別？對機器人的性能有什么影響？成本如何？

方科：這個要區分一下。目前市面上有諧波關節模組、一體化關節模組、行星關節模組等，驅動方式都屬于電驅，我們只是在傳動上有所不同，采用了腱繩驅動的技術路線。

與傳統方案剛性傳動相比，繩驅是一個剛柔耦合的方案。繩驅傳動可以模擬人類肌腱的絲滑用力方式，讓機器人行為與動作高度仿人，具備高動態響應、高靈巧操作、高交互安全等優勢，能持續探索人擅長而傳統機器人通常無法勝任的工作。

當初我們選擇傳動模式的時候曾做過實驗，繩驅有幾個優勢。以開門為例，隨便一個人都可以輕易地開門，因為人做很多事情都是逆傳動的，但機器人視覺很難實現。而在繩驅的結構中摩擦少，力透明度高，能夠很好地去做力控，這是我們選擇繩驅的初衷。

第二點是繩驅有很好的動態響應能力和強仿生性，可以像人一樣很快地完成自然的動作，更好地與人交互。第三點主要是安全方面的考量，由于電纜是柔性的，能夠避免傳統硬件帶來的碰撞風險，提高了安全性。不過，這種技術路線也面臨控制算法復雜，腱繩材料易磨損等難題。為了解決這些問題，我們引入混合剛柔體動力學建模，來實現更高精度的動態軌跡跟蹤與實時響應，并通過優化傳動機制和制造工藝提升系統的耐久性與穩定性。

成本方面，繩驅其實是比傳統方案低很多的。首先，我們使用的行星減速器就比諧波減速器更便宜。另外，繩驅的算法可以彌補電機中的很多高性能要求，對整個電機的性能要求不會那么苛刻，降低了電機和結構件的成本。

NBD：你剛才提到要在場景中訓練，星塵智能的訓練數據都是基于真實場景嗎？

方科：我們的數據來源主要有幾個，其中，真實數據是最重要的來源。雖然業內有很多爭論（是否該用真實數據訓練人形機器人），但毫無疑問，至少在目前這個階段，真實數據是效率最高的。此外，我們也在同步使用包括仿真數據、視頻數據等，讓機器人更加聰明。

NBD：當前人形機器人的實際智能水平大概能達到什么程度？

方科：我覺得現在整個AI的發展，在行業（機器人產業）里面只是剛開始。如果是100米賽跑，最多只走了5米到10米。

要讓機器人逐步落地，讓AI產生價值，首先要把它們在場景中用起來，產生一個數據閉環。這也是為什么我們強調，機器人應該與遠程遙操相結合。

在開放性場景中，具身智能不可能搞定所有的情況，遠程遙操可以保證我們在不夠成熟或者數據量不夠的場景中，依然能對客戶實現100%交付，同時還能在場景中產生并收集更多的數據來訓練機器人。

未來其實還可以跨國部署機器人，在北美和歐洲等地的工廠中通過遠程遙操來實現控制。一方面可以降低人力成本；另一方面可以通過調配來解決時差的問題，實現24小時持續工作，提高工作效率。

硬件成本將顯著下降 商業化進展加速

NBD：目前公司的交付能力和交付計劃是什么樣的？

方科：我們是在今年6月正式開始量產，今年的計劃大概是上百臺。年底我們還會發布新的產品，保守估計明年（量產規模）至少會是1000臺。今年6月份開始量產以后，我們的迭代周期大概是半年至一年進行一次大的迭代，1至2個月進行一次小的迭代，同時根據客戶需求不斷調整。

NBD：哪些因素正在加速國內人形機器人商業化的到來？

方科：我覺得，雖然AI（具身智能）只是剛開始，但硬件的進展非常快。在政策驅動下，國內的硬件供應鏈轉型會非常明顯。我們認為，明后年硬件成本會快速下降，這意味著，對整個機器人產業來說，來自產業化方面的需求會快速到來。對我們而言，由于硬件降本已經開始發生，我們下一代的產品成本預計也會非常低，同時會用AI加上遠程遙操來降低部署成本，讓機器人快速用起來。

NBD：你認為人形機器人的商業化會在明年有一個快速的發展嗎？從家庭到工業，哪類應用場景有望率先起量？

方科：對，我們堅信。現在雖然AI還處于早期，但技術的閉環已經看到，加上成本的下降趨勢已經很明顯。對解決企業的剛需而言，我覺得現在已經有很多機會了。近期也有不少客戶來與我們溝通需求，我還是很有信心的。

至于應用場景，拆開來看，工業領域屬于封閉式場景，家庭以及C端本質上是開放性場景，兩個場景的解決路徑略有不同。兩條線我們都在做，封閉式場景短期內是能夠快速起量的，但需要機器人廠商與下游企業相互配合。在這些下游企業中，傳統玩家無論是客戶還是行業的資源積累都非常深厚，所以我們更傾向于以提供產品的形式與資源豐富的頭部玩家一起合作，快速地將人形機器人推向工業市場。

另一個開放性場景未來肯定是“星辰大海”，更大的量一定會在C端發生。但很顯然，面向C端的產品需要能應對非常開放性的場景，這是需要時間的。對我們而言，還是要逐步針對開放性場景做適配，慢慢向C端滲透。而且任何一個C端場景，現在都需要找到一個切入點，先進入這個場景，滿足客戶一部分的垂直需求，然后再邊做邊學。