科创板日报 06-04
百亿星海图落地双足机器人 具身AI全栈发展新趋势浮现
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《科创板日报》6 月 4 日讯(记者 李明明)近期,具身智能行业出现一个意味深长的现象:那些曾以 " 重在做机器人大脑 " 为旗帜的创业公司,正积极发布自己的机器人本体。最新的入局者是星海图。

近日,星海图正式发布其首款全尺寸双足人形机器人。这家公司 2023 年以 " 星海大脑 " 通用具身模型进入行业时,对外讲述的是一个轻资产、重算法的故事。但如今,它也把重达数十公斤的双足本体摆到了台前。值得一提的是,这也是星海图今年达到百亿估值后的第一个较大动作。

星海图成立于 2023 年 9 月,核心团队来自清华大学和自动驾驶背景,早期以具身智能基础模型和轮式机器人切入,产品已进入斯坦福大学李飞飞团队、Physical Intelligence 等机构的研发体系。其双足机器人 Kengo 的发布,标志着公司从 " 一脑多形 " 的轮式平台向人形形态跨越。

据介绍,行客 1.4m 身高,头部搭载曲面屏,以运动小脑与具身大脑为核心,能够完成多种高难度极限动作,具备动态环境下的自主平衡与地形适应能力。

星海图相关负责人告诉《科创板日报》记者,双足机器人是公司全栈战略布局产物,依托企业负责人对机器人行业市场研判立项,其并非孤立硬件产品,和自研 AI 大模型(机器人大脑)同步研发推进,以 AI 大脑技术赋能硬件。覆盖家庭生活、工业、多品类高价值商用等多元场景,对比原有轮式机器人,双足泛用性、环境适配能力更强,补齐公司硬件产品线短板。

与发布硬件本体同样受关注的,是星海图首次对外详述的具身智能基础模型 G0.5。《科创板日报》记者从上述负责人处获悉,G0.5 形成了可迁移、可组合的操作智能。在面对新的场景、空间布局和从未见过的物体时,仅凭自然语言指令,G0.5 就能直接执行操作,机器人开始 " 边思考边行动 " 。

值得一提的是该模型所具备的零样本泛化能力。所谓零样本,即机器人无需针对特定任务、特定物体或特定场景进行任何额外训练或人工示例,仅凭一句自然语言指令,就能在完全陌生的环境中一次性执行复杂的长序任务。

关于星海图造双足人形机器人的原因,似乎早有端倪,今年 4 月,星海图 CEO 高继扬将发展划分为三个阶段,2024 年主攻整机与供应链,2025 年搭建数据体系与基础模型,2026 年聚焦场景落地与商业化。在这个节奏下,双足人形机器人的推出被安排在此时,是计划之中的排期。

行客 Kengo 的发布,不仅是星海图终于补齐了硬件体系,还是其 " 具身大脑 " 获得了与之匹配的身体和多场景应用能力。

具身大模型公司重视本体的案例正在涌现。

比如,自变量前期重心在算法大脑,2023 年成立优先落地 WALL 系列端到端具身大模型,2025 年起落地全自研本体,先后推出量子 1 号(小量)、量子 2 号轮式双臂仿人机器人;

千寻智能创立即定打造通用机器人大脑战略,先突破自研 Spirit 大模型完成技术验证,后推出本体 Moz1。

国际市场上,近日,英伟达在 GTC Taipei 上宣布,发布全能模型 Cosmos 3 ,并于年底推出 NVIDIA Isaac GR00T 参考人形机器人(Reference Humanoid Robot)。

更具信号意义的是 OpenAI 的转向。2026 年 6 月初,OpenAI 宣布其世界模拟研究项目已演变为 OpenAI Robotics,由 Sora 核心开发者 Aditya Ramesh 领导,并开放包括定制机电执行器设计、仿真现实迁移、大规模数据采集在内的硬件岗位。这意味着,从 GPT 到 Sora 再到物理硬件,OpenAI 正式从纯软件进入机器人本体深水区。

一些具身智能模型企业为什么重视 " 造人 "?

这一转变并非偶然,或是压力下的必然选择。

首先,技术验证缺乏 " 标准身体 "。星海图上述负责人告诉《科创板日报》记者,具身智能模型本身训练就是需要硬件本体的,而且模型高度依赖本体形态与传感器配置,只做大脑意味着需要适配千奇百怪的第三方硬件,不但拖慢迭代速度,模型能力也常因本体性能不足而饱受质疑。" 想证明自己大脑真的好用,最直接的办法就是造一个最能发挥它能力的身体。openai 和英伟达也在加大双足人形本体的研发,这也是一个较为显著的趋势。"

其次,供应链成熟降低了入场门槛。空心杯电机、谐波减速器、力矩传感器等关键部件在过去两年产能爆发,整机 BOM 成本大幅下降。过去造一台双足人形机器人,仅硬件成本就可能超过百万元,如今部分方案已压缩至二十万元级别。

当然,风险同步累积。对于缺乏硬件基因和制造经验的团队而言,把双足机器人从实验室样机变成能够稳定交付的产品,挑战远大于写模型。这些从 " 大脑 " 出发的公司,必须在硬件可靠性、供应链管理和场景数据闭环上,补上传统机器人企业多年走过的路。

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