作者 | 香草

编辑 | 李水青

智东西 8 月 20 日报道，昨日，创企星尘智能（Astribot）发布新一代 AI 机器人助理 Astribot S1，展现了弹琴、喂猫、煎饼、泡茶等，一系列高难度、长序列、可泛化的任务执行能力。

▲机器人 S1 泡茶

这款机器人将于 8 月 21 日至 25 日，也就是明天起，在北京世界机器人大会上首次对公众亮相，并预计在今年 12 月批量交付。

星尘智能创始人兼 CEO 来杰，向智东西等少数媒体分享了机器人 S1 的最新进展及技术路径，并与我们深入交流了商业化进展、技术趋势、未来规划等焦点问题。

当智东西问道，12 月产品批量交付具体会面向哪些客户或场景，会以什么样的形式交付？

来杰称，第一批交付主要面向科研场景，双方比起交易更希望达成合作关系，共同推动整个行业向上发展。他透露，星尘智能在 4 月首次发布演示视频时，其实就已经收到了很多订单，但团队认为在现在这个时间段，自身的技术和具身行业还是强绑定的，需要通过合作来进行产品迭代。

谈及未来的规划，他称团队明年会有两个核心点，一是围绕 " 力 " 的技术优势，继续在底层硬件设计上追求像人一样力的感知和控制；二是在 AI 仿人上追求极致，让机器人能快速复制人的稀缺能力。

一、轮式底盘+人形上身，" 夹子手 " 精准控制力度

从演示视频可以看出，机器人 S1 能够独立或是在远程操控下，完成各种复杂的任务，并且动作十分丝滑迅速。

比如，S1 可以在你不在家的时候帮你照顾猫咪，帮它倒上猫粮，或是在 VR 远程操控下帮你逗猫。

▲机器人 S1 倒猫粮、逗猫

它也可以帮你制作煎饼，还会用盘子 " 颠勺 "，给煎饼翻个面。

▲机器人 S1 做煎饼

在全身协同控制方面，S1 能通过下肢与腰部协同的方式实现弯腰，大幅拓展了操作空间。比如这是它跳海草舞的样子：

▲机器人 S1 跳海草舞

之所以能做到这样的自由度和灵活度，离不开 S1 本身的软硬件设计、AI 带来的泛化能力。

S1 采用轮式底盘 + 人形上身的形态设计，比双足更加稳定，也更加迅速。其末端最大移动速度达到 10m/s，远高于双足人形机器人。昨天刚发布的智元远征 A2 机器人，行走速度为 1m/s；同样为底盘 + 人形上肢设计的远征 A2-W，行走速度为 1.5m/s。

▲机器人 S1 投篮

在负重方面，S1 单臂额定负载 10kg，自重比 1:1。

S1 的手部用的是 " 夹子手 " 设计，不同于很多人形机器人目前采用的灵巧手。当智东西问及在机器人的外观设计上是否要更加拟人，星尘智能是怎么打算的，出于什么考虑？

来杰称，目前二指夹爪能完成大多数任务，实用性更强，再结合团队在 " 力 " 上的优势，能让夹爪感知和控制变得更好。市面上现有的灵巧手，大多还没能在灵活性和实用性上取得平衡，星尘团队其实已在开发灵巧手，未来也会发布。要实现灵巧操作，关键的技术点之一是触觉传感器，星尘联合创始人戴媛在这个领域有十几年的研发经验。

二、走力反馈路线，自研AI软硬件一体化系统

星尘智能自主研发了面向 AI 的软硬件一体化系统架构，将 AI 与机器人技术深度结合，结合两者的优势共同打造具身智能。

在 AI 方面，S1 在多模态大模型的加持下，具备在复杂环境中感知、认知、实时决策的能力，以及智能理解和多模态交互执行能力，能够实现物体、任务和环境级别的通用操作泛化。

其中，星尘智能在具身智能的数据采集上实现了关键性的突破。

数据对于 AI 能力来说十分重要，而机器人模型的训练数据，不像大语言模型一样网上随处可见，也不像自动驾驶一样每天有数千万真实的汽车可以实时获取。此外除了数据量，数据维度对于机器人来说也至关重要。如何将力度等信息采集下来，是整个行业面临的难点。

通过丰富的传感器、执行器，S1 能够低成本地利用现有的真实世界视频数据、人体动作捕捉数据，还能通过第一人称视角收集触觉、力觉、视觉、听觉等多维度的高质量数据。综合这些数据，S1 能够进行更高效的规模化训练，大幅降低高质量数据采集的成本、数据量级和新任务的训练难度，提升了泛化能力。

来杰透露，公司也在拓展数据工厂的建立，未来可能会与其他公司合作构建。

在机器人硬件方面，S1 采用刚柔耦合的传动机构设计，通过力反馈的形式，用传感器实时监测力的传输，像人一样通过感知力的大小，来精准控制控制力的输出，而不是依赖轨迹估算。这让 S1 的安全性大幅提升，能做到在运动中不伤人、不伤物、不伤自己，为场景落地奠定基础。

三、16年机器人研发经验，首批产品落地科研场景

星尘智能成立于 2022 年底，总部位于深圳，主要业务是基于自研 AI 技术和机器人硬件，生产能像人一样学习、思考和劳动的 AI 机器人。

星尘智能的核心创始团队共 6 人，都来自腾讯 RobticsX 机器人实验室。创始人兼 CEO 来杰拥有 16 年机器人研发经验，本科毕业于西安电子科技大学就读，后取得五邑大学智能系统硕士学位。2012 年至 2014 年期间，他在香港理工大学任职助理研究员，随后加入百度小度机器人团队，又以 1 号员工的身份加入腾讯机器人实验室。

今年 1 月，星尘智能历时一年多完成了原型机的研发，并在 4 月首次发布 AI 机器人 Astribot S1，展现了其在多模态大模型的支持下，通过智能人机交互自主完成叠衣服、分拣物品、吸尘清洁等能力。

▲ Astribot S1 叠衣服

此次发布的新一代 Astribot S1，是在此基础上进一步迭代优化的产品，将面向部分种子客户提供试用。

为什么在 2022 年底选择创业 AI 机器人，是基于什么样的行业判断？

来杰告诉智东西，在从事机器人行业的十几年中，自己其实一直希望它能达到今天这样的高度。但现实是，之前机器人的发展一直比较缓慢。之所以在 2022 年做出创业的决定，是他看到谷歌在当年 4 月提出的 SayCan 算法，在上层模型实现突破，预感到会有类似 GPT 的模型出现。

他认为，上层有模型可以理解逻辑，中间有模型可以理解物理世界，底层有硬件可以和真实世界交互，这样一整个系统才是真正的智能。

创业两年来，来杰也见证了 AI 机器人这一赛道的巨大变化。他谈道，这两年的发展其实超出了自己的预期，也非常激动能看到整个产业这样的快速发展，对星尘智能整个团队的激励程度，要远远大于压力作用。

在他看来，大模型与机器人的结合是前一步的变化，而后一步则是这两者结合之后，有可能产生世界模型的趋势。

星尘智能将在科研、B 端、C 端多场景平行探索产品落地的路径，其中科研领域是第一步。来杰透露，公司已经和国内外几所顶尖院校达成合作，12 月的首批产品交付将进入高校实验室，通过实践构筑数据飞轮。

结语：AI机器人落地，安全性、经济性是两座大山

AI 机器人的落地越来越广泛，比如国内创企智元机器人、美国创企 Figure，其人形机器人分别进入比亚迪和宝马工厂 " 拧螺丝 "。星尘智能也将在今年年底实现量产，并计划在明年大规模商业化。

但在落地层面，安全性和经济性仍然是 AI 机器人面临的重要难题。如何保障机器人与人类安全交互，以及降低成本实现更大范围的落地，是机器人厂商、上下游企业等整个供应链需要共同解决的难题。