北京上海广州，一批机器人在圣诞节这天上岗打工

文｜富充

编辑｜苏建勋

临近年底，一批具身智能公司开始交付产品，“机器人干活”又有了新场景。

12月25日，圣诞节当天，具身智能创业公司“星尘智能”就告诉《智能涌现》，他们开始与合作方“金马游乐”和“乐华娱乐”批量交付。此次交付的机器人，正在北京朝阳合生汇、上海东方明珠广场、广州花城汇博纳影城，卖起了潮玩盲盒。

在这个名为“智能领养店”的零售车中，机器人独立完成从语音接待、下单收款、抓取盲盒、商品递送等一系列工作。

△北京朝阳合生汇的“智能领养店”前，顾客在体验，视频：采访人提供

据悉，星尘智能与金马游乐推出的零售店“机器人MART”，将陆续进入商圈、游乐场、街区、公园等场景。2025年11月，二者共同合作的“机器人MART”已经在广东中山市时光奇遇游乐园开放，提供爆米花小食和饮品售卖服务。

星尘智能机器人之所以能够切入多样化场景，与他们的技术路线有关。

“绳驱本体”，是星尘智能的核心研发方向，其带来的动作灵活性和精细力控，让机器人可以快速拟人地完成抓取、盛装等细致手部操作。此外，因为绳驱机器人重量更轻，而且关节具有柔性缓冲机制，能在发生意外接触时有效化解碰撞力，从而保障了人机交互的安全。

这种对绳驱机器人技术的积累，早在创始人来杰还在腾讯Robotics X实验室时，就已埋下伏笔。

腾讯Robotics X实验室于2018年成立，作为实验室的一号员工的来杰，彼时便将目光投向绳驱机器人。他发现，绳索作为一种柔性传动介质，能在牵引机器人时发挥类似人体肌肉的作用——不仅让动作更灵活，也能实现更精细的力量控制。

更重要的是，他当时本以为绳驱是一项崭新技术，却在调研时发现，电梯这一成熟系统正是依靠绳索实现传动。这从工程层面印证了绳驱的负载能力。

2022年底，来杰与Robotics X时期的同事戴媛等人共同创立具身智能公司星尘智能。他们放弃更被业内广泛使用的直驱、连杆传动方案，将多年来对绳驱的研究推向产业。

根据来杰的介绍，目前全球仅有两家聚焦绳驱传动本体的机器人企业，星尘智能是全球首个实现绳驱人形机器人量产的公司，另一家为OpenAI投资、将于2026年计划量产进入家庭的美国公司“1X”。

星尘智能的技术特色，在多笔订单中初步兑现。2025年下半年以来，企业陆续接下工业、商业服务、科研等多个不同领域的合作与订单，包括仙工智能（千台级）、领益智造、金马游乐（千台级）、央视网、麻省理工学院、深圳市养老护理院等。

△星尘智能机器人在金马游乐园中机器人零售服务店中盛爆米花，图片：采访人提供

说起在多样化场景接到订单的方法论，来杰总结了两个核心要点。

一是从技术角度而言，绳驱本体带来的力量控制能力与灵活性，使机器人更擅长手部工作，且在“遥操作”任务中表现良好。

绳驱产生的类“肌肉牵引”效果，让机器人在完成推、拉、拧等手部动作时，也能像人一样感知用力变化，并据此实时调整力度和动作。

例如，在处理开房间门任务时，纯靠视觉指导动作的机器人，很难“看”出来门把手拧动是否到位和门的开关状态；但有力控的机器人可以通过力反馈知道把手已经拧到底，再进行推拉。

来杰认为，依靠力带来的“手感”，很多手部操作任务可以更好地完成。这种像“盲人”一样的工作方式，更符合人手工作的第一性原理，因此星尘智能的机器人可以进入更需要上半身能力的工业、装配、服务零售场景。

同时，绳驱技术也让机器人的“手”更轻，动作更快、更顺畅，在遥操作任务中更“跟手”。

具体而言，目前机器人普遍采用直驱、连杆等刚性传统结构，其电机和齿轮间存在摩擦和间隙，难以传导和表达细微的力，动作可能生硬、卡顿。而绳驱的柔性特质，则能通过绳索的微小形变保留并传递连续的力信号，从而在遥操作中提供更真实、顺滑的动作表现和收集到连贯的高质量数据。

绳驱设计还允许电机后置——例如将手部驱动电机放在靠近肘部的位置，再由绳索像肌腱一样带动末端夹爪，大幅减轻了手部末端的重量，使运动更轻快、响应更敏捷。

基于这种“跟手”能力，星尘智能提出了“分身智能”的概念：在人工智能尚未完全自主工作之前，让机器人通过人类遥操作先进入真实场景。

星尘智能的客户之一，便是在原本需要穿防护服的有毒的实验室，让工作人员通过控制机器人代替真人，同步完成科研工作。

商业落地方法论的第二点，在于产品逻辑，来杰的务实想法是，“不做性能过剩的机器人”。这指向的是拒绝硬件的堆叠，只做现有AI能控制好，且符合实际应用需求的产品功能。

例如，他和团队在模型训练时发现，五指灵巧手对当前AI来说，有点难以控制。但简化成三指结构后，不仅依然可以完成主要的人类手部工作，模型的控制与学习也更容易，其训练效率与任务成功率反而大幅提升。

对硬件的克制，也加速了星尘智能的商业化进程。

星尘智能将其擅长手部灵巧操作的半身机器人S1-U，作为半身机器人出货；与客户仙工智能成熟的移动底盘相结合，组合成适用于工业场景的轮式双臂机器人。

仙工智能作为机器人控制器企业，在过去十年中积累了定位、导航与运动控制相关技术。二者的结合将星尘智能的核心AI能力聚焦于更擅长的上半身操作，而非分散到移动导航等合作伙伴更擅长的领域；也让仙工智能免去重复采购。这促进了星尘智能拿下仙工智能的千台级订单。

近期，来杰在一次分享会后接受了《智能涌现》的专访。以下内容来自对话，经作者整理：

△来杰工作照，图片：采访人提供

遥操作：AGI实现之前，人类的“分身智能”生产力

智能涌现：您提出了“分身智能”的概念，似乎将遥操作从“数据采集工具”提升为“延伸人类能力的生产力工具”。在完全自主的AGI到来之前，遥操作是如何用于实际生产的？

来杰：“分身智能”就是让机器人像人的分身一样完成一部分工作。它存在两方面的价值：一方面是完成中远程、远程的工作，另一方面是自己可以进入想抵达的环境，进行一些情感表达。

比如，一些需要穿防化服的有毒作业环境，对于科研人员是危险且不舒适的，那就可以通过遥操机器人进入上述场景完成工作。目前，我们还有一些客户，在第三世界国家雇人类员工遥操位于发达国家机器人进行作业，这可以降低客户雇员的时薪成本。

我们也尝试过让出差的工作人员，在酒店里通过带上VR设备遥操，给家里的猫喂食喂水，这样操作遥操的人本身也享受到了与宠物的互动。

智能涌现：在WAIC等现场，得到关于星尘智能的反馈是，很多人体验过你们的遥操作之后，感觉比较“跟手”，人和机器人同步感很好。所以，要实现好的遥操作，技术难点是什么？

来杰：好的遥操作有两个关键点：同步、同构。

同步指的是操作者的动作被机器人一比一复刻，执行在时间、空间和力度上的高度一致。

人在远程操控时，如果存在哪怕几十毫秒的延迟，或者动作映射不连贯，就会立刻产生“脱节感”——比如我抬手了，但机器人慢半拍才动，或者动得不够到位，这种不匹配会严重干扰操作直觉，进而影响动作效率和效果。

我们在系统里做了端到端的低延迟优化，从传感器采集、数据传输、控制解算到机器人驱动，整个链路都要压到极致。更重要的是，不仅要快，还要“稳”和“准”——动作的幅度、速度、节奏都要和人的意图严格对齐，让人感觉就像在用自己的身体直接操作，而不是在“遥控”一个机器。只有做到这种无缝的同步，用户才会觉得“跟手”。

同构指的是，无论操作者的身高、臂长等外形情况如何，都能准确控制机器人。

比如曾经见过6岁小男孩带着遥操作设备，当把双臂展开时，机器人只展开了半臂。这是因为小男孩的臂长几乎只有成年人的一半，机器人据此判断这是半展开的双臂。

所以不能光是按照末端的形式来搞，而是要考虑人的体验，将整个的人的标定对于机器人的映射做准确。同构感做得好，操作才能准确。

智能涌现：遥操作的表现和星尘智能所坚持的绳驱技术有较大关联吗？

来杰：是的，绳驱最大优势有两点，正好带来了我们本体灵活、力控好、动作更拟人等等优点，这些支持了好的遥操作表现。

第一点是力的可控性。因为绳是“以拉为主”的柔性传力，天然更适合做力的感知与顺应控制，碰撞更安全、手感更接近人。

为什么我们强调“力控”？因为很多真实任务，只有视觉并不足够。

例如“开门”，没有力反馈的机器人仅凭视觉做这个任务时，也无法直接完成；而有力控的机器人只需手搭上门把手，感知到阻力后顺势下压，压到底后拉动，整个与盲人开门逻辑一致。

这也符合人类的工作原理，也是提供安全、精细人机交互的前提。

其次，是仿生的高动态性能。

绳驱允许我们将电机后置，比如手部电机布置得靠近肘部，上臂电机布置在靠近肩部，但像人的肌腱一样带动关节运动。

这很大程度地减轻了末端执行器的重量，使得机器人手臂末端会很轻快，实现高动态响应。

智能涌现：绳驱在BOM成本方面是更高还是更低了？

来杰：绳驱在以下几方面可以减少BOM成本。

充当减速器：在直驱或高精减速器体系中，减速器是比较贵的部件之一。绳驱利用“柔性介质 + 布线机构”实现力矩放大，相当于天然具备“减速器功能”

无需传感器：绳驱的摩擦低、背隙小、力传递链路简单，使系统具有天然的高力透明度（force transparency）。透明度越高，控制系统越容易精准重建外力，不需要在末端额外加六维力传感器等昂贵件。

电机与结构效率：绳驱常见的差分驱动结构能让多个电机并联分担力矩输出，提高功率密度。这意味着电机可以选用更小规格或更少数量。

轻量化红利：绳驱的“远程布置 + 轻量化末端”结构，让关节末端可以大幅减重。轻量化带来连锁效应：末端惯性小，对电机的控制要求降低；同时，关节所需的结构强度也随之下降，这进一步减少了在材料、加工和支撑结构上的成本。

Design for AI，避免机器人性能过剩

智能涌现： 您反复提到机器人要“Design for AI”，而不能性能过剩，这具体指什么？它如何指导你们的技术策略？

来杰： “Design for AI”是我们的核心产品哲学。它意味着硬件设计必须服务于AI的学习能力与数据效率，而非一味追求参数的极致。一个不能被AI有效学习、不能高效产出高质量数据的硬件，性能再炫酷也是无效的。

当我们基于对人类抓握本质的理解，发现三指也能完成不少抓握任务，并将设计简化为更易学习的三指结构后，AI的训练效率和任务成功率反而大幅提升。

同样，我们目前没有盲目堆砌触觉传感器，也是因为发现现有AI模型对多源、不一致的触觉数据处理效果不好。基于“Design for AI”的第一性原则，我们不做硬件的堆叠，只做现有AI能控制好，且符合实际应用需求的产品功能。

智能涌现：你们说在本体设计中采用了“第一性原理”，具体思路是怎样的？

来杰：我们的本体设计，是完全参照成年男性或运动员的操作参数来进行的。其背后的第一性原理很明确：AI需要学习人类的数据，就必须有一个在操作空间、关节自由度、运动性能、力控精度及安全性等方面都能与人类媲美甚至超越的机器人本体。只有这样，机器人才能采集到足够贴近人类行为的多维数据，进而高效地学习人类在视频、网络乃至手持设备中产生的动作模式。最终，AI要通过这个身体与世界交互，实现接近人类的操作表现——这对机器人性能提出了很高要求，同时也必须保障交互的安全性与学习的可持续性。

△星尘智能机器人与成年男性对比，图片：采访人提供

智能涌现：为什么绳驱在灵巧手上常见，却少有公司像星尘一样将其用于全身机器人并量产？

来杰： 至于“为什么灵巧手常见绳驱、整机本体少见”，是因为绳驱的几个难点，使其应用于本体时有较大挑战。

一是工程难度——在类人结构中把绳子、电机、电气、机构等有机串联起来，驱动关节仿人运动，此前并没有像直驱一样的成熟方案，需要从零开始；二是绳子本身有弹性，会发生形变，需要很强的运控算法控制，是一个复杂的软硬件耦合问题要解决；三是绳子用久了会发生蠕变，需要解决耐久度，找到合适的材料、合适的补偿算法。

但绳驱本身其实是一个非常成熟的一个技术。

我们最开始论证绳驱的安全性时，还在腾讯，当时以为绳驱是外面没用过的新技术。结果发现一个惊人的事实：所有电梯都是绳驱，也强的负载能力和经过验证的安全性。

智能涌现：在星尘智能，绳驱传统的蠕变、形变、磨损等困难怎么解决？

来杰：我们通过 “材料结构科学”与“智能算法”的协同，系统性地解决绳子蠕变带来的问题。

在材料上，我们放弃了易蠕变的高分子材料，选择了高性能金属绳，从根源上抑制形变。但这带来了更复杂的选型难题（粗细、股数、材料配比），这得益于团队在腾讯时期深厚的理论分析与测试积累，目前也在和顶级供应链（如港股上市公司首佳科技）持续深入探索。

我们不是“消灭蠕变”，而是通过结构设计、受力管理、张力监控和寿命模型——包括优化绳路、合理预紧力、避免极小半径弯折、控制过载工况、并在关键关节加入自动张紧与寿命评估——把蠕变的影响限制在一个多年可控的工程窗口内，让绳驱长期保持稳定性能。

在算法上，我们正视绳的“弹性形变”，并通过自研的高精度补偿算法进行修正。通过精确标定“拉力-形变”模型，在控制指令中做实时前馈补偿，我们将重复定位精度稳定控制在了0.03毫米的工业级标准。

智能涌现：绳驱是用绳子传动，绳子很柔性，怎么做到刚性的？

来杰：传统机器人一般采用高减速比的直驱系统，大量齿轮摩擦会屏蔽真实的力反馈，让控制更滞后、更“钝”和“卡”，而我们采用中等减速比配合腱绳系统，既可以让机器人在承受外部扰动时，关节具备足够的结构刚度和抗扰能力，不至于塌陷、抖动或失位，也能利用绳子传动的低摩擦和顺应性，保留力传递的自然柔感，实现刚柔并存。

而在传动效率上，传统直驱机器人是 “串联” 结构：一个关节由一个电机驱动。而我们的设计是“差分结构”，每个关节动作可以用两个电机并联驱动，就像两人分担一个重物。这不仅让每个电机负载更小，还能合并实现更大整体输出，性能可比同级传统方案高出约一倍。

在成本上，如果在在同等性能目标下，绳驱方案在结构和元件层面更“省料、省力、省传感器”，因此整体 BOM 成本通常会低于直驱或杆系传动。但需要强调的是：具体能降低多少，会根据公司的设计、工艺路线和材料选择差异而变动。

△绳驱赋予星尘智能机器人良好的上身操作能力，该场景展示其泡茶时的灵活性，图片：采访人提供

展望2026：商业化落地，新技术融合

智能涌现：你们产品设计如何体现了商业化思路？

来杰：我们非常关注产品落地，所以尽管团队有足式机器人经验，但一开始就是轮式机器人的形态——即 “高价值的上半身（操作能力），可落地的下半身”，带来极致操作性能（上本身），和天生更强的安全、稳定和续航能力。去年我们还要解释“为什么选轮式，不做双足”，今年这已是行业共识，大部分公司都推出了“真干活”的轮式产品。

要落地性也要与时俱进：10月我们顺应大量科研和工业客户需求，推出了半身机器人S1-U，保留极致的上半身操作能力，也方便灵活部署——做manipulation的科研或商业客户不一定需要移动能力，直接部署在桌面；比如仙工这样的工业客户，可以把S1半身和他们AGV、移动平台结合，部署到或特定场景中，快速打造出能用于物流搬运的轮式双臂机器人。这解决了客户“为现有自动化补全最后一块操作短板”的真实需求，实现了技术的快速落地。

我们还会推出新一代的产品，会具备更强的成本优势和更灵活的场景适配，也是满足目前产品发展的大趋势。

智能涌现：你如何看待明年的机器人行业？场景落地的战况会非常激烈吗？

来杰：明年是大家都要做商业化的一年。

我们是2022年底出来创业星尘智能的，在具身创业潮中算是比较早的。

2023年开始到今年的上半年，属于技术发展期，大家开始从理解技术概念到看到技术的呈现，这个时候话就会有一些技术上的一些宣传和包装。

然后从现在开始往后，会是一个产品和商业化的一个过程。所以明年就会出现大家所谓的竞争激烈的情况，具体趋势上，依托于整个供应链的转型，对于具身智能的成本是越来越友好的，明年可能会看到更便宜的机器人。

智能涌现：从技术角度而言，2025年VLA大热，但我们也看到了它的数据瓶颈。展望2026年，您认为技术层面会出现哪些变化？星尘将如何布局？

来杰：从Aloha到VLA，技术迭代远未到终点。我认为世界模型可能会成为下一个热点。

但对于星尘而言，我们坚持务实的策略：不放弃对颠覆式创新（如世界模型）的小范围前瞻投入，但将主力资源聚焦于如何将现有技术（如VLA）。

我们有自研的快慢系统模型DuoCore，模型小一些，动作很快，已经在金马游乐场景落地；也有最新发布的基座模型Lumo，模型大一些，推理和泛化能力更强，可以根据不同的客户需求适配。

我们坚信，未来的技术图景是融合的，而非排他的，真机数据、仿真数据、互联网数据乃至人体数据都将协同发挥作用。

封面来源｜企业官方