全球首个「长肌腱」AI机器人量产！Nature盛赞的中国方案惊艳IROS现场

新智元报道

编辑：定慧

【新智元导读】当特斯拉、Figure还在发量产蓝图时，中国公司已率先量产独特的绳驱AI机器人，并进入科研商业应用。IROS 2025顶会上，他们以跨国遥操和半身机器人新品引发关注。「Design for AI」的长期主义设计哲学，也获《Nature》报道认可。

当特斯拉、Figure、1X等全球巨头仍在展示人形机器人炫技视频时，一家走独特技术路线的公司已悄然将AI机器人产品铺向顶级科研机构、商业场所、工厂到养老院——

星尘智能连续宣布与仙工智能、领益智造、央视等多个客户签署的上千台采购订单和深度战略合作，推动机器人从技术演示迈入规模化应用的临界点。

与此同时，正在杭州举办的机器人顶会IROS2025上，星尘智能更是秀出了「本体-遥操-模型」全栈升级！

首发半身机器人S1-U，可灵活部署、批量定制；首发超远程遥操作方案，已成功在跨省、跨国的真实客户场地中完成能力验证，打造可靠的「远程专家分身」；AI模型DuoCore支持爆米花制作、饮料售卖、生物医药实验等全自主商业服务。

值得一提的是，星尘智能是现场少见能开放让任何人亲自上手体验遥操机器人的展台，可见对产品性能和稳定性的自信。

而作为本体和模型的桥梁，遥操作正在崛起为下一代人机交互界面RUI（Robot User Interface）。

IROS现场遥操作

其公司创始人兼CEO来杰在三个多小时采访中，系统阐释了「Design for AI」的技术哲学、独特的绳驱传动路线，以及人人可用的平台化思考，展现出不同于行业跟风者的长期主义路径。

一、逆向思考

从AI要什么，倒推机器人设计

2022年创立星尘智能时，市场上尚未出现「具身智能」概念。

而作为在百度NLP、腾讯机器人实验室深耕研发十余年的来杰看到了一个「50年一遇」的机会。

「我深入研究过PC产业从1975到1986这关键十年的发展，」来杰回顾到，「PC的崛起是硬件和软件深度结合的结果。而机器人和AI的融合正在带来类似的革命性突破。机器人将成为下一代交互界面，而RUI今天正在成为现实」。

但与行业主流思路不同，来杰选择了一条逆向路径：不是让AI适配机器人，而是让机器人原生适配AI，就是去Design for AI，才能打造一个最适合未来需求的AI机器人。

「在百度做AI训练时，我们吃了很多苦。机器人运行没多久就撞坏，维修要两三周。这就像给一个两岁大脑的孩子，配上了两米高的身躯和强壮肌肉，本身就不合理。」来杰比喻道：

机器人更像温柔的小孩，通过探索世界、真实与世界交互来学习，但又不造成破坏。

我们觉得最有潜力的方式，是让机器人在世界持续进行类人操作，从中逐步培养出类人的智能。

「Design for AI」这个核心设计原则，不仅指导了星尘智能的全栈技术开发，其创新理念也获得了顶级学术期刊《Nature Reviews》的深度报道认可。

图注：Nature Reviews深度报道

二、绳驱传动

仿生「新肌肉」类人操作核心

星尘智能最显著的技术标签是绳驱AI机器人的定义者——作为全球首个实现该技术在人形机器人领域量产的团队。

这一选择源于来杰对「力」作为第一性原理的深刻洞察。

起点来自一个简单观察：「2021年我在腾讯负责机器人操作项目时有个困惑：为什么盲人能顺利完成开关门、放置物品等精细操作，但拥有顶级视觉的机器人却做不到？」来杰回忆道。

团队随即进行了一项关键实验：搭建一个简单机械臂，仅赋予它一个基于力反馈的开门策略：抓住门把手下压，感觉转动就顺势加压，门把手到底后外拉，感觉位移就继续拉。

结果令人惊讶——看似简单的策略，100%解决了开门难题。

「在此之前，我们痴迷于追求运动精度和视觉定位，但当时我们意识到，纯粹基于几何规划的方式存在缺陷。」来杰指出，

「力」的感知与控制，是被忽视的关键一环。

经过对材料、运控算法、本体结构到供应链的长期调研测试与系统攻关，团队最终锚定了又一个非共识方案——绳驱传动，用更接近生物肌腱的设计，让机器人兼顾了高性能和高安全。

「绳驱没有精密加工带来的背隙问题，能「透明」地将电机力传递到末端，实现极致力控，这不仅奠定了最强操作基础，也对需要精确力反馈、由AI驱动的操作任务至关重要。

再通过自研补偿算法、驱动板和腱绳材料等长期研发测试，星尘智能逐步攻克绳驱弹性、蠕变、形变等世界级难题，实现了末端重复定位精度（0.03毫米），单臂额定负载10公斤，性能远超传统协作机器人，甚至达到工业级标准，相关专利已获授权（ZL202421942568.0）。

在多任务寿命测试中，绳驱机器人已实现24小时不间断运行，在不同工况下预测能持续运行3.2到6.2年，在超过年限后也支持零件模块化更换，如汽车保养一般便捷。

那与传统传动方式相比，绳驱传动有何优势？

机器人的传动系统负责将电机动力转化为关节运动，是连接驱动与执行、决定机器人动作性能的核心环节。目前常见传动方式主要包括三类：关节直驱、推杆传动与腱绳传动。

实际应用中，推杆与直驱传动虽然刚性大、输出稳定，但在灵活性和顺应性方面受到限制；而在同样单位重量和体积下，腱绳传动比直驱或推杆传动具备更高传动性能（即输出效率和灵活性），还能通过后置电机减少末端组件的体积，持续推动结构轻量化。随着机器人行业对灵巧性、安全性、柔性与轻量方面要求不断提升，绳驱传动方案已成为机器人发展重要方向。

三、遥操作系统

跨国分身，到未来人机交互野望

在星尘智能的「本体-遥操-模型」三位一体闭环中，RUI承担着关键桥梁作用。

来杰将其比作「下一代的操作界面」。

「如果电脑只有命令行界面，那么大多数人将无法使用。乔布斯的伟大贡献之一，就是图形化交互界面，它让人类学会「看懂」计算机」。而我们构建的RUI，是让人类直观「看懂」并指挥机器人」的关键一步。

在IROS亮相的超远程遥操作方案，已成为这一理念的有力证明。

该方案已在跨省、跨国的真实客户场景中完成实战化验证，能在复杂的公共网络环境下将端到端延迟控制在极低水平，使专家能够无缝操控千里之外的机器人，成为专家可靠的「远程数字分身」。

「如果GUI是用鼠标、图形和按钮，把抽象的命令行转化为直观的计算机操作；那RUI就扩展到了三维空间——界面不再是图形，而是空间、动作与感知的融合。机器人正从『被编程的工具』进化成『可沟通的伙伴』。」

未来的人机交互，还将通过语音、手势、视觉等多模态方式，让机器人成为人类意图、情绪和能力的延伸，让具身智能成为日常。

来杰还分享了几个极具代表性的真实需求：一位化学研究所的教授，需要西南地区偏远湖泊的实验站定期做水质实验，每次操作很短，却受困于长达一周的往返路程；某数据中心需要机器人在故障发生时，能快速响应，完成远程复位；家庭场景中，持续有网友提出希望出差时，能「亲手」远程照料爱猫。

「我们理解的远程遥操做未来，不是冷冰冰的自动化，而是『专家的数字分身』——让远方的机器人不仅传递精湛的技能，更是传递出人的关怀和情感。」

四、快慢系统

类脑智能架构，让AI随机应变

在模型层面，星尘智能也秉持了「类人智能」的深刻思考，其AI系统DuoCore借鉴了诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼在《思考，快与慢》中阐述的类脑智能范式，也与Figure Helix、Physical Intelligence等顶尖机构的思路不谋而合。

「在我们AI系统DuoCore里，快系统像人的小脑，处理本能反应；慢系统像大脑皮层，负责深思熟虑。」来杰解释道。

在一个「机器人把物品放进抽屉」的长序列任务中：在机器人即将放入时，如果抽屉忽然被关上了，「慢系统」会介入，生成新计划——先把手上的物品放到台面，重新拉开抽屉，再拿起物品，放入抽屉。

整体而言，星尘智能DuoCore更强调对机器人全身（移动底盘+躯干+双臂）的端到端控制，适用于开放环境下的复杂任务。而FigureAIHelix和PI的早期演示仅限上半身的精细操作。

而在DuoCore技术报告中，能看到其核心设计思想十分巧妙：

不学关节，学「目标」：传统方法是让机器人学习每个关节应该转动多少度，这非常复杂且容易出错（你伸手拿杯子时不会去想「肩膀转30度，手肘弯50度」）。

DuoCore则让机器人直接学习「手部应该移动到什么位置」，这被称为在「末端执行器（EE）空间」中学习，大大提高了精度和效率。

实验结果表明：在双臂桌面清理任务中，EE空间策略成功率较关节空间策略成功率在桌面清理提升5个百分点（90%→95%），在更具挑战的地面分类提升65个百分点（25%→90%）

不学绝对位置，学「增量」：机器人学习的不是移动到房间的某个绝对坐标，而是基于当前手部位置的「微小变化」（例如，「向前移动一点，向左移动一点」）。这种「增量式」学习使得机器人的动作轨迹非常平滑流畅，避免了卡顿和抖动。这类「以目标为中心的增量策略」，天然具有一定的鲁棒性：即使前一步略有偏差，下一步仍会基于当前位置进行目标修正，从而抑制误差的逐步放大。

实验结果表明：相较绝对动作，增量动作将平均步进由0.0058降至0.0034（约↓41%），并将片段切换处的突变由0.0196压缩到0.0032（约↓84%）。

从「自己」的视角学习：最关键的一点是，机器人是相对于自己手腕上摄像头的「自我中心视角」来学习动作的。这使得视觉观察和动作目标高度统一。无论机器人身体如何移动，它的「手眼协调」能力都非常稳定，特别适合需要全身移动的复杂任务。

图注：基于末端自我坐标系的相对轨迹表示提升结构一致性与建模效率

值得注意是的，星尘智能与具身AI顶流公司Physical Intelligence早在2024年初就在模型-数据-本体上进行技术探讨与联动，并在同年11月成为PI首个对外官宣的合作伙伴，其咖啡自主制作长序列任务被研发人员多次引用，其全栈能力备受团队认可。

五、All-in-One平台

「终极答案」还是「最优路径」？

贯穿星尘智能所有技术的，是All-in-One平台化思路。

来杰表示：「我们交付的不只是一台机器人，更是一套从数据采集、模型训练到场景部署的全栈闭环平台产品。」这对客户极具吸引力：科研用户，一套完成算法验证闭环；商业客户，一套搞定高成功率的应用落地。

比如此次新发的半身机器人S1-U，与全身旗舰产品S1构成了灵活的产品矩阵，S1定位「全能先锋」，主打极致性能，适合对复杂操作、环境适应、全面性任务有极高要求的场景；S1-U则是「灵活利器」，强调高性价比与定制化能力，能更低门槛实现自动化升级。

「目前的产品组合比较像一支特种部队，既需要功能全面的『主战坦克』去攻坚克难（S1），也需要灵活机动的『装甲车』去高效占领阵地（S1-U），客户可以根据自己的『战场』（应用场景）和『战术』（商业目标），选择最适合的装备，或进行混编。」

这种易用和灵活性带来了惊人的部署速度——以仙工智能为例，从9月签约到10月底完整解决方案上线，周期极短。此前，产品也在央视、京东、深圳养老护理院等上商业服务、文娱展演等场景实现了快速部署与持续交付。

六、长期主义

做智能革命的「播种者」

面对即将到来的行业竞争白热化，来杰显得很从容：「明年是商业化验证年，大家会拿真实产品说话。而我们诞生起，无论是视频展示时的1倍速和一镜到底展示，还是现场可人人体验的真机产品、到可随时打扰的AI模型效果，都在说明我们对于真实和长期价值的关注。机器人行业是Show，Not tell（靠真展示，不靠嘴说）。」

他再次引用PC发展史：「苹果最初被质疑『全世界不会超过五个人需要个人电脑』，但通过校园和发烧友扩散，最终引爆革命。机器人正经历类似过程。」

对于成本问题，来杰对中国供应链充满信心：「中国供应链的转型速度令人惊喜。我们发现有越来越多的参与者正在卷，价格下降会很快。这也是中国制造业的优势所在。」

儿时电影《机器人五号》中那个被雷击后产生意识的机器人Johnny5，点燃了来杰对机器人的最初兴趣。

如今，他正将这份兴趣转化为推动智能革命的实践。

「我特别认同康德的话：世界上值得思考的只有两件事，一是头顶的星空，二是内心的道德律。」来杰说，「我们做机器人，是希望帮助人类拓宽视野，探索更多可能。虽然现在大家可能觉得这个未来遥不可及，但某一天，所有人都会从相信、看到、感受并理解。」

在群雄逐鹿的具身智能赛场，星尘智能凭借对「Design for AI」和「AI机器人超级助理」的坚持，正走出一条独特的中国创新路径。

当行业还在讨论单点技术时，他们已构建起从硬件到软件、从技术到产品的全栈能力——这或许正是引爆人形机器人大规模应用的关键钥匙。