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随着其最新具身智能大脑框架及产品发布，松延动力正在快速进入自身发展的新阶段。

本文 3798 字，约 5.4 分钟

作者 |   阿布    编辑 | 吾人

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（ID：thecapital）

具身智能这个被资本捧上天、也被舆论推至风口浪尖的赛道里，松延动力显得有些 " 异类 "。

一边是行业里打得不可开交的口水战——大模型公司互怼、举报、刷单传闻漫天飞；另一边是各种花哨的机器人 demo（演示）在社交媒体上博眼球，围绕跨本体泛化、通用控制等能力的展示和讨论也层出不穷。

" 现阶段行业仍处于非常早期的发展阶段。" 松延动力创始人姜哲源在接受采访时表示，" 相比围绕个别案例或短期成果的讨论，更重要的还是把精力放在技术突破、产品落地和规模化能力建设上。具身智能的发展还有很长的路要走。"

在这场关乎 " 下一代生产力 " 的狂欢与撕扯中，松延动力做出了一个与大多数 " 大脑公司 " 截然相反的战略抉择：不讲缥缈的星辰大海，先做一个能在物理世界里批量造出低成本、高可靠本体的 " 狠人 "。

随着其最新具身智能大脑框架及产品发布，松延动力正在快速进入自身发展的新阶段。

  " 大脑 " 的四大挑战

过去三年，具身智能赛道涌现出了数十家主打 " 大脑 " 或 " 世界模型 " 的初创公司。资本捧着真金白银造神，但现实却很骨感：很多大脑公司风光两三年，最后发现自己踩了一堆坑。

松延动力从去年 7 月开始组建大脑团队，松延动力从去年 7 月开始组建大脑团队，并于近期正式发布了其具身大脑子品牌 Scalabot，并同步发布具身智能系列模型   HERON-CRA、HERON-World Model。

之所以没有在 2023 年行业最火热时盲目杀入，姜哲源坦言，正是因为看到了行业早期技术路线的分散。 

" 过去几年，不少大脑公司充当了先驱，但也趟了无数无复利的坑。" 姜哲源总结了行业最常踩的四大深坑：

过度依赖真机数据；

绑死单一本体：针对某一款机器人调通了，换一台机器直接宕机（完全不会干活）； 

只在仿真系统（Simulation）里打转：把 Real-to-Sim-to-Real 想得太简单，忽略了真实物理世界的视觉差别，与一些物理属性；

不做数据基建：未建立基于稳定硬件上标准化的数据管线。

" 但在技术沉淀上，没有本体做支撑，很难积累真正的复利。" 姜哲源认为。

真正的具身智能拐点，行业普遍预估需要百万小时级别的高质量真实数据。如果一台机器人一年能够产生有限的有效数据，那么要构建大规模数据集，就需要大量机器人长期、稳定地运行。

这意味着，本体成本会直接影响数据获取效率和规模。当机器人本体成本持续下降时，同样的资源能够支撑更多设备投入运行，从而加速数据积累和模型迭代，形成更快的技术飞轮。

这正是松延动力认为自己 " 晚进大脑、却能后发制人 " 的核心逻辑：数据规模和多样性是大脑的基石，而批量、规模化、极低成本制造高可靠本体的能力，才是通往海量数据的唯一门票。

  " 极致降本 " 的秘密

在具身智能硬件圈，大家对松延动力的普遍印象是：" 供应链强，成本控制得近乎变态。"

许多人以为降本是靠规模效应撬动的，但姜哲源给出了一个颠覆性的行业经验：" 在成本分析里，研发和工艺占 80%，供应链和规模只占 20%。"  

他直言，将一台机器人的成本从 2.5 万元降到 2.2 万元，可以靠采购规模；但要把整机成本从 10 万元暴力拉低到 2 万元级别，必须重构底层工艺。 

在松延动力的研发车间里，充斥着许多工业界此前不敢尝试的 " 奇操 "：

整机全塑料结构：业内大部分人形机器人为了追求刚性，大量使用昂贵的铝合金机加工或钛合金。松延动力是目前行业内唯一一在整机结构上采用工程塑料模具成型方案的公司，直接将整机结构件成本砍掉了近一半。

在齿轮方面，松延动力全系采用了自研的特殊模具成型方案。在保证高精度、低背隙和长寿命的前提下，将核心关节成本压缩到了供应链难以置信的水平。

" 我们认为，在当前全球人形机器人行业中，能够同时兼顾高可靠性与低成本的关节方案并不多见，而这正是松延动力长期投入和积累的方向之一。"

" 姜哲源对此极为坦诚，" 本体绝不能是消耗品，用一周就坏的硬件根本没法用来做大规模数据采集。"

特斯拉用 Model 3 彻底颠覆了自动驾驶的数据采集逻辑，而松延动力正在人形机器人领域复制同样的路径——用极致的硬件成本，换取规模化的出货，再用规模换取多元化的真实世界数据，最终喂养出真正能泛化的 AI 大脑。 

从 " 叠袜子 " 到 " 做咖啡 "：

当机器人学会自主纠错  

硬件准备好之后，大脑的涌现顺理成章。

在最新的发布展示中，松延动力公布了其具身大脑在真实复杂场景下的动作表现。

在一个叠袜子的演示中，机器人最开始并没有抓牢袜套。在没有人工干预的情况下，大脑通过视觉与动作反馈感知到了 " 未抓紧 "，随后自主暂停、调整机械臂姿态与末端角度，重新将夹爪精准插进袜子开口中。

而在咖啡调配演示中，技术团队甚至加入了现场 " 恶搞 " ——当机器人的机械臂正准备伸手去拿打好奶泡的杯子时，工作人员连续两次将杯子挪到了旁边的位置。模型在毫秒级时间内做出了停顿，重新预测杯子的空间轨迹，调整路径并顺畅地完成了后续的混合与拉花。

" 这种能力来自于我们构建的动作条件世界模型。" 姜哲源表示，" 世界模型回答了一个核心问题：当机器人采取某个动作后，周围的物理世界将会如何变化？"

也正因如此，松延动力更关注技术能力在真实场景中的验证与迭代。松延的技术框架本身具备跨本体泛化能力，但所有技术能力都会优先在自己的软硬件闭环中反复打磨和验证，先把能力做到稳定、可靠，再逐步拓展到更广泛的场景和平台。

商业思考：

关注未来家庭场景中通用能力的构建

具身智能到底什么时候能挣钱？哪些场景是毒药，哪些是解药？

松延动力内部对具身智能的落地划分了一套独具特色的 "L0-L3" 层级：

L0（表演级）：只会打招呼、跳舞、简单导航，无实际生产力；

L1（重交付级）：进入工厂或特定工位干活，但必须配一个工程团队做现场数采、微调与调优，算不过账；

L2（家庭泛化级）：面对家庭中几十种常见家务，开箱即用，无需单独训练；

L3（通用智能级）：输入一张 SOP 图纸或一段文字，机器人自动理解并去任何陌生工厂或环境干活。 

相比家庭市场，部分工业场景对交付、部署和场景适配要求更高，不同行业之间存在较大的差异性，因此需要结合具体需求逐步推进。

松延动力将战略重心极其明确地锚定在   L0（靠小布米等教育陪伴产品迅速回血、建立 C 端品牌心智） 与   L2（直奔天花板无限大的家庭场景） 上。 

针对 7-13 岁儿童 AI 编程教育的小型机器人 " 小布米 "，成为了松延动力早期在 C 端打开市场的奇兵。尽管早期的消费级产品并不能直接替代人类做复杂的家务，但它帮助公司率先建立起了消费级产品的量产、交付与售后管线，更重要的是在用户心中植入了品牌认知。

而对于真正的 " 家务神级具身 "，姜哲源抛出了一个大胆的想法：" 姜哲源认为，按照目前的技术发展趋势，L2 级家庭通用机器人已经开始从概念验证走向工程化落地，未来几年有望逐步进入规模化应用阶段。

结语：

不当 " 牛马 "，去当诗人

采访临近尾声，当被问及 " 如果未来机器人拥有了极高智能，是否会抢走人类工作 " 时，姜哲源笑着说，" 大家要的不是工作，大家要的是工资。"

" 如果有一天，机器人能根据一张 SOP 干完所有体力活，全世界将进入一个生产力无限复制的时代。机器人是牛马，人类不是。"  

" 到了那个时代，我们不需要再去挤公交、做机械重复的劳动。看着远方的风景，而机器人递过来一杯刚刚打好的奶茶。我们每个人都可以去当诗人、当音乐家。"

不过，想要让机器人在未来替人类去远方开路，今天就得先扎扎实实地把它的每一个螺丝、每一块塑料模具与每一行数采管线，做到极致。

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END

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