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3秒变身!会合体的机器人,卖到全球50国

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Jay发自 凹非寺
量子位 | 公众号QbitAI

是谁说现在机器人都长得差不多的!

最近刷到一条视频,令我两眼一黑。

两台双轮足机器人匹配、对齐,然后……

合体了???



接着,这哥们拐了个弯,站了起来。。。



你以为这就结束了?

理论上,这台机器人是可以无限合体变形的。

所以如果你想,甚至还能继续进化,变身硅体蜈蚣。



不敢相信自己的眼睛,什么叫本视频绝无AI生成画面。



但你别笑!

当人形机器人还在春晚舞台上跳舞、打武术的时候,这个小东西已经搬过水桶、送过文件了。

(P.S. 真干活还得是轮足啊)





这些在聚光灯下默默干活的机器人,来自本末科技

一家从成立第一天起就专攻「本体」的公司。



说实话,最开始看到这些视频我是表示怀疑的,毕竟大脑时代嘛,本体、而且是非人形……

听着好像不是那么物理AGI啊。。。

可当我一条条刷完他们B站上的所有视频,我觉得——

虽然当前具身最热的是大脑,但关于本体的声音,同样值得更多关注。

具身不止大脑

大脑,当今具身智能,最性感的赛道。

数据显示,2026年上半年,国内具身智能赛道融资约440亿元,超过一半涌向「大脑派」。

VLA、世界模型、百万小时数据冲刺,整个行业风云滚动,连LLM都快沦为「版本弃子」。

这背后是一个可喜可贺的趋势——

表演结束了,机器人公司回归「干活」导向。

一时间,各种demo神仙打架。今天拆包裹,明天叠衣服,后天开可乐盖……

但展台前,很少有人追问一句:

这些demo,真的能落地吗?

先不说泛化性的问题,大量样机,只能在工厂这类专门优化过的标准场景中才能作业。

随便送到一个园区,客户门口有道门槛,卡住了;送货路上有条斜坡,歇菜了。

平安抵达目的地都困难,还干啥活啊。。。

业内有个广为流传的双层分工,也是现阶段不少热门工作的思路:

系统一系统二,大脑负责想,小脑负责动。

但多数人忘了第三层:

身体,负责「到」



这是具身与LLM最大的不同。台阶、碎石路、几十公斤的负载,这些都是实实在在的物理约束,不是光靠训模型就能解决的。

大脑再好,小脑再灵,身体进不去,一切归零。

过去在展会现场,经常能听到这种论调:

「现阶段本体不重要,大脑可以把杠杆拉满,本体能拿60分就够用了。」

但现实是,一个只有60分的身体,连进考场的资格都没有。

如果永远只能让环境去适配机器人,所谓的泛化性,从何谈起?

而这,正是本末科技想要破局的切口——

将「本体+小脑」做到极致,为大脑铺一条丝滑落地物理世界的路。

把「身体」做成生意

本末科技的创始人叫张笛,本科就读于北理工机械工程,硕士去了香港科技大学机器人系统与控制专业,师从「大疆教父」李泽湘。

读书时他就爱折腾机器人,做出过一台能用JavaScript控制站立、倒立的机器人,转头就卖了。

这笔学生时代的小生意,或许也能代表这家公司至今的技术哲学:

挑最落地的。

2020年,本末科技成立,进军机器人关节,主打一体化直驱路线,不做减速器



这在当时非常反主流。

电机天生高转速、低扭矩,想要降转速、放大扭矩,就必须装减速器,就像燃油车必须配一台变速箱一样。

但本末,从这个旧认知中挖出了机会。

多一套中间传动可以加大杠杆,但同样也就多一层损耗、一份噪音、一截寿命折损。

工业场景倒还好,但如果是家里的扫地机器人,整天叮里咣啷响个不停,还用不了几年就坏,那还提啥清洁能力,卖都卖不出去啊。。。

但如果拆掉减速器,这些问题都能迎刃而解。

关节体积更小,运行更安静……寿命也能拉到5万到10万小时。

这正是本末选择一体化直驱关节的原因。

硬件这件事,造得出来只是入门,有没有人愿意用,才是真正的门槛。



但光做关节供应商也难免落入红海嘛,所以本末此后也开了第二条业务线——

整机。

1、刑天,全球首款商业化直驱双轮足机器人。

匍匐高负载和拉力可达80kg以上,驮得动成年人,能跳跃、能爬坡、能半坡驻停。

简单来说就是大力士,专为库房、园区里的力气活而生,比如物资运输配送之类的。



2、TITA。

灵活性和鲁棒性大幅提升,8个自由度,10公斤动态载荷,零下10度到45度都能连续作业。

同时,TITA自带光学传感器、喇叭和相机,能在各类场景巡检、物流运输、数据采集和测绘。

装一个导航模块,还能在图书馆、写字楼里做点对点资料配送。



3、D1,就是开头那个会「合体」变身的机器人。

模块化是其最大亮点。这是全球首款整机模块化具身智能机器人,给它三秒时间,能够随意拆开或者合体。

双轮足、四轮足、电足、扁片足……多种形态可自由随任务切换。

狂拽酷炫这一块,简直是每个男孩子的梦想啊!

但仔细调研一番后我发现,「合体」,居然还是个蛮实用的Feature。

主要是场景适配性方面。

像「扫图」这种轻量级任务就可以分身成两台,并行跑。



遇到需要爬楼梯、跨台阶的时候,再合体,保障机动性。



其次就是在开发者训练这一侧。

D1打通了软硬件,双轮足及四轮足形态能共用一套算法体系,切个SDK就能切换运控需求,调试时间大幅压缩。

实地测试的时候,也不用再买一台双轮足跑平路、再添一台四轮足爬楼梯。一机两用,测试设备成本直接砍半。

省下来的预算,可以全部用来炼大脑。



至此,本末科技的两项业务线,交汇到了一块——

动力模组输出硬件、算法和制造工艺,支撑整机研发;

整机则被扔进真实场景,采集最稀缺的工况数据,反哺关节与模组的迭代。

市场也已经给出了自己的判断——

直驱动力模组。2025年出货约850万套,在中国消费机器人直驱动力模组市场拿下61.1%的份额。

轮足整机,出口到全球50多个国家和地区,是全球轮足机器人出货量最高的厂商

具身是场攻坚战

最后,让我们再回到之前那个问题——

为什么在这个「大脑」时代,本体层的进展,依然值得关注?

不少具身公司都在大规模采具身数据,但截至目前,也就百万小时的量级。而且在触觉等关键物理维度上,现有数据集几乎一片空白。

物理AGI需要多少高质量数据?

行业共识是,通用自主能力,至少要千万小时打底。

这意味着,大模型大脑的完全成熟与落地,需要以年甚至十年为单位去等待。

但机器人不能停摆,行业也不能停摆。

有人专攻决策,有人专攻执行,有人专攻到达。大脑、小脑、身体三条战线并行推进,才可能把「完全落地」的倒计时真正往前拨。

在此背景下,专注「本体」的本末,既为自己代言,也对本体行业的未来,给出了自己的答案——

未来无论是VLA、WAM还是原生具身模型胜出,模型的最后一站,终究都得部署在一副可靠的身体上。

而这件事,现在就得有人去做。

刑天拖着80公斤的物资穿过库房,TITA抱着文件穿行在写字楼,D1拆成两台分头扫图……

这些不是展台上的demo,是已经在各个园区发生的事。

具身的终局,得靠大脑。

但通往未来的入场券,是本体。



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