作者｜向欣

編輯｜白雪

今年，Deepseek 橫空出世。

超強性能、免費開源、低訓練成本等特點讓它如同一聲驚雷震撼了全世界，投資市場也在它的誕生和火爆中，看到中國企業(yè)做大模型的巨大潛力。

以具身智能大模型為代表的機器人大腦，現(xiàn)已成為具身智能領(lǐng)域，資本重點關(guān)注的核心賽道。

最近，具身智能大模型企業(yè)穹徹智能就完成了數(shù)億元 Pre-A++輪融資。盛宇投資、清科創(chuàng)投、嘉御資本、云啟資本、上海科創(chuàng)基金等機構(gòu)參投。

現(xiàn)下具身智能大模型技術(shù)路線以 VLA（視覺-語言-動作模型）、VLM（視覺-語言模型）為主流。

而穹徹智能則另辟蹊徑，把力反饋融入機器人決策過程，選擇研發(fā)「以力為中心」的具身智能大模型和相關(guān)工具與平臺，發(fā)布了穹徹具身大腦（Noematrix Brain）。

這種技術(shù)路線在視覺、語言信息之外，增加了力反饋的信息，使得機器人能夠更全面地認識現(xiàn)實世界。

借助 Noematrix Brain，在 2024 年 7 月，機器人就學會了幫人刮胡子，還能削黃瓜、疊衣服、收納桌面物品。

這個被刮胡子的人就是穹徹智能創(chuàng)始人之一盧策吾

其中，機器人疊衣服這一技能的展示，比美國明星具身智能企業(yè) Physical Intelligence 早了 4 個月。

針對業(yè)界普遍頭疼的數(shù)據(jù)問題，穹徹智能也提出了多種低成本、高效率的數(shù)據(jù)收集與機器人訓練方案，包括 CoMiner 伴隨式數(shù)采系統(tǒng)、規(guī)�；�力反饋模仿數(shù)據(jù)與學習模型-力捕捉系統(tǒng) ForceMimic 等。

宇樹科技創(chuàng)始人王興興認為，相比硬件本體，機器人大腦才是目前最大的難題，全球都在等待機器人大腦的誕生。

穹徹智能給出了一個切實可行的答案。

創(chuàng)始人來自斯坦福

產(chǎn)業(yè)化經(jīng)驗豐富

穹徹智能 2023 年 11 月成立，由成立近十年、估值達 10 億美元的智能機器人公司非夕科技孵化。

截至目前，穹徹智能已完成 4 輪融資。頂尖投資機構(gòu) Prosperity7、紅杉中國連續(xù)三輪加注，充分顯示出資本對這家公司技術(shù)路線的高度認可。

縱觀具身智能領(lǐng)域，受資本歡迎的企業(yè)，在人才上一般為「科研精英+產(chǎn)業(yè)老將」的配置，穹徹智能也不例外。

高校，或許是連接兩位創(chuàng)始人的紐帶。

穹徹智能創(chuàng)始人盧策吾、王世全均來自在機器人領(lǐng)域長期領(lǐng)先的頂尖高�！�—美國斯坦福大學，且目前都任職于上海交通大學。

盧策吾是斯坦福大學人工智能實驗室博士后，師從知名學者李飛飛和 Leo Guibas 教授（美國工程院院士）。

2016 年，盧策吾回國發(fā)展，現(xiàn)任上海交通大學人工智能學院副院長及教授。

與盧策吾一樣，王世全也在斯坦福大學人工智能實驗室工作過。

王世全是斯坦福大學仿生與靈巧操作實驗室及人工智能實驗室（機器人方向）博士，于 2016 年創(chuàng)辦非夕科技，在通用機器人本體 AI 技術(shù)融合與場景應(yīng)用中積累了豐富經(jīng)驗。

2021 年，王世全開始擔任上海交通大學客座教授，目前兼任上海市科協(xié)常委。

在團隊中，盧策吾代表的是前沿科學力量，而王世全則代表商業(yè)化能力。

盧策吾是國內(nèi)最早研究具身智能領(lǐng)域的學者之一，也是該領(lǐng)域唯一的科學探索獎獲得者。

盧策吾在學術(shù)研究方面成果豐碩，他主導的科研團隊在《自然》、《自然-機器智能》、TPAMI、T-RO 等頂級期刊上發(fā)表了 100 多篇論文，獲國際機器人頂會最佳論文、最佳系統(tǒng)論文提名。

盧策吾團隊還原創(chuàng)提出了 AnyGrasp 抓取算法，讓機器人首次實現(xiàn)了在雜亂場景中也能像人一樣精準抓取物品。

團隊也是國內(nèi)唯一獲邀加入 Open X Embodiment Dataset 國際聯(lián)合具身智能大規(guī)模數(shù)據(jù)集項目的學術(shù)力量。

實際上，AnyGrasp 抓取算法也是上海交大-非夕科技聯(lián)合實驗室的研究成果。

該實驗室于 2019 年成立，為后續(xù)非夕科技孵化穹徹智能奠定了基礎(chǔ)。穹徹智能多項技術(shù)成果都是與上海交通大學聯(lián)合推出的。

除了高�？蒲匈Y源支持外，作為穹徹智能的產(chǎn)業(yè)支持方，非夕科技不僅讓穹徹智能繼承了其在機器人力控技術(shù)上的技術(shù)優(yōu)勢，也能夠為穹徹智能提供硬件基礎(chǔ)與產(chǎn)品落地能力，使其技術(shù)能夠得到規(guī)模化應(yīng)用。

非夕科技是一家自適應(yīng)機器人公司，2022 年估值已達 10 億美元（約合人民幣 73 億），已發(fā)布兩款機器人產(chǎn)品，分別是七軸自適應(yīng)機器人 RIZON 拂曉、自適應(yīng)并聯(lián)機器人玄暉 Moonlight。

自適應(yīng)機器人可以理解為能夠適應(yīng)多個操作對象、多種環(huán)境、多類任務(wù)的智能機器人，兼具傳統(tǒng)工業(yè)機器人的高性能與協(xié)作機器人的安全性，主要形態(tài)為機械臂、四足機器人等。

2020 年，非夕科技就已實現(xiàn)了規(guī)�；�量產(chǎn)，首批百臺自適應(yīng)機器人在華南制造中心順利投產(chǎn)下線。

目前，非夕科技機器人產(chǎn)品已在工業(yè)制造、食品加工及醫(yī)療服務(wù)等多個行業(yè)廣泛應(yīng)用，能夠執(zhí)行裝配、打磨拋光、汽車座椅熨燙、新能源汽車充電等多種復雜任務(wù)，產(chǎn)品已經(jīng)過市場驗證。

這意味著相較其他具身智能大模型企業(yè)，穹徹智能擁有天然的硬件優(yōu)勢。其在技術(shù)成果展示中，也多次使用非夕科技的機械臂作為載體。

雖然力控技術(shù)一脈相承，但兩家公司的路線仍然有差異，穹徹展示的技能大多面向家庭場景，而非夕科技的機器人多應(yīng)用于工業(yè)場景。

頂尖科研力量與成熟產(chǎn)業(yè)化經(jīng)驗的融合，使得穹徹智能更容易在技術(shù)深度與商業(yè)落地之間實現(xiàn)高效閉環(huán)。

讓機器人學會削黃瓜、疊衣服

自主性極高

穹徹智能的研發(fā)思路是，回歸問題本質(zhì)提出解決方案，同時保證技術(shù)的可實現(xiàn)性與商業(yè)上的可落地性。

這兩點，恰好滿足了現(xiàn)在資本既追求前沿技術(shù)，又希望快速實現(xiàn)投資回報的需求。

穹徹智能主要解決具身智能領(lǐng)域兩個目前最核心的難題：大模型、數(shù)據(jù)，提出了創(chuàng)新的解決方案，并且一直以低成本、高效率、可規(guī)�；�作為貫穿技術(shù)研發(fā)、方案設(shè)計全流程的重要原則。

大模型方面，穹徹智能推出了兼顧泛化性和落地性能要求的具身智能大腦 Noematrix Brain。

盧策吾認為，不能單純地通過復制語言大模型 Scaling Law 的方式來打造具身智能大模型。

因為語言大模型的訓練方法是填充海量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。具身智能相應(yīng)需要的是大量來自現(xiàn)實世界的物理交互數(shù)據(jù)

按照這種技術(shù)路線，具身智能需要 1:1 的實際數(shù)據(jù)采集，但這些數(shù)據(jù)的生成、獲取難度和成本遠高于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，在數(shù)量和質(zhì)量上都無法滿足具身智能大模型的訓練需求。

所以，盧策吾團隊不依賴于傳統(tǒng)路徑，而是基于第一性原理，回歸到具身智能大模型需要知道「世界是什么」；其次它要知道「如何決策」這兩個本質(zhì)問題上來思考解決方法，重新設(shè)計技術(shù)框架。

穹徹智能通過將操作的物理常識和力反饋結(jié)合在一起，打造了兩個大模型。

具身智能大腦 Noematrix Brain 就是由這兩個大模型組成，它們分別是：

實體世界大模型：教機器人掌握基本的物理常識，理解世界

機器人行為大模型：機器人結(jié)合物理常識和操作時的反饋力來調(diào)整動作，像人類一樣進行決策、使用力量。

兩個大模型構(gòu)成一體，進行端到端的聯(lián)合訓練。

打個比喻，傳統(tǒng)的技術(shù)路線是讓人類老師親身給機器人示范動作，并且事無巨細告訴機器人現(xiàn)場的所有細節(jié)，每面對一個新環(huán)境、新任務(wù)，需要重新進行基礎(chǔ)教學。

而穹徹智能的技術(shù)路線是，讓老師教機器人物理知識，理解物體之間的力學關(guān)系，結(jié)合語言/視覺大模型做預(yù)訓練或輔助，再讓機器人自己在現(xiàn)實世界中根據(jù)這些知識和力反饋進行學習。

理論上，穹徹智能創(chuàng)新的技術(shù)路線能夠降低具身智能大模型的數(shù)據(jù)量需求，使訓練變得低成本、可規(guī)�；�。而在現(xiàn)實中，它已經(jīng)展示出可行性。

2024 年 7 月舉辦的世界人工智能大會期間，具身智能大腦 Noematrix Brain 部署到雙臂機器人、單臂移動機器人上，在展會現(xiàn)場首次公開展示多種技能，成功執(zhí)行了整理、收納桌面/地面物品，疊衣服，削黃瓜等任務(wù)。

這些任務(wù)對于人類來說很簡單，對于機器人來說卻極其復雜，尤其是疊衣服與削黃瓜。

執(zhí)行這些任務(wù)涉及高精度的力控和運動規(guī)劃，對柔性物體的操作要求極高，需要機器人實時調(diào)整抓取力道，避免破損或滑動。

任務(wù)之間差異大，也要求大模型具備強大的泛化能力，以便應(yīng)對不同形態(tài)和材質(zhì)的物品，并根據(jù)環(huán)境實時調(diào)整策略完成操作。

自主性是這個大腦的重要特點。任務(wù)執(zhí)行過程中，具身大腦自主進行的操作包括但不限于物品識別、軌跡規(guī)劃、決策、避障等等。

降低數(shù)據(jù)獲取成本

數(shù)采系統(tǒng)已獲百套訂單

數(shù)據(jù)方面，穹徹智能聯(lián)合上交大研發(fā)了三種數(shù)據(jù)采集方式，并推出了一個數(shù)據(jù)集，包括：

Noematrix CoMiner 伴隨式數(shù)采系統(tǒng)，基于「生產(chǎn)伴隨」式外骨骼數(shù)據(jù)采集方式研發(fā)；

規(guī)�；�力反饋模仿數(shù)據(jù)與學習模型-力捕捉系統(tǒng) ForceMimic；

視覺-觸覺聯(lián)合記錄和追蹤系統(tǒng) ViTaM；

雙手復雜操作任務(wù)數(shù)據(jù)集 OakInk2：涵蓋廚房、書房、實驗室、浴室 4 大交互場景，包含 75 類物體。

這些數(shù)據(jù)采集方案，都在降低數(shù)據(jù)獲取成本的同時，提高了數(shù)據(jù)利用效率。

「生產(chǎn)伴隨」式外骨骼數(shù)據(jù)采集方式解決的是傳統(tǒng)遙操作設(shè)備昂貴且缺乏便攜性的問題。

研究團隊開發(fā)了一款開源、低成本、通用、便攜、持久耐用和易維護的外骨骼設(shè)備 AirExo，可適配多種機械臂。

AirExo 不僅支持雙臂機器人的遙操作完成數(shù)據(jù)采集，還能不局限于實驗室，直接記錄廣泛且經(jīng)濟的野外演示數(shù)據(jù)。

團隊僅通過 3 分鐘的遙操作演示，結(jié)合 AirExo 收集的廣泛和多樣化的野外數(shù)據(jù)，所訓練的機器人策略能夠媲美通過超過 20 分鐘遙操作演示學習的策略，數(shù)采效率提升 7 倍。

規(guī)�；�力反饋模仿數(shù)據(jù)與學習模型-力捕捉系統(tǒng) ForceMimic，則是解決機器人力控數(shù)據(jù)收集的問題。力控技術(shù)在機器人操作中至關(guān)重要，而業(yè)界缺乏大規(guī)模力交互數(shù)據(jù)。

ForceMimic 系統(tǒng)由兩個部分組成：

ForceCapture：能「記錄人怎么操作東西」的設(shè)備，可精準、實時捕捉并記錄操作過程中的力、姿態(tài)及運動軌跡等多維度數(shù)據(jù)；

HybridIL：能「讓機器人學會人類怎么操作」的模仿學習算法。

實驗表明，F(xiàn)orceCapture 的數(shù)據(jù)采集效率幾乎是遙操作的 3 倍，且該設(shè)備幾乎無需任何額外培訓，比需要對操作員進行專業(yè)培訓的遙操作設(shè)備更具易用性。

系統(tǒng)的另一組成部分——算法 HybridIL 也表現(xiàn)出優(yōu)秀的性能，能夠在嚴苛的條件下保持 85% 的任務(wù)執(zhí)行成功率。

視覺-觸覺聯(lián)合記錄和追蹤系統(tǒng) ViTaM 解決的是數(shù)據(jù)收集過程中，存在視野盲區(qū)的問題。

ViTaM 系統(tǒng)同樣由兩個部分組成：

一個可伸縮的觸覺手套和一個 3D 相機：負責記錄操作過程；

一個基于視覺-觸覺的聯(lián)合學習框架：重建被手部遮擋或形變的物體細節(jié)。

人在操作時常常會遮擋關(guān)鍵部位，尤其是處理柔軟或易變形物體時，單靠視覺難以感知細節(jié)。

ViTaM 系統(tǒng)的作用就是，幫助機器人從現(xiàn)實世界中獲得操作數(shù)據(jù)的完整狀態(tài)，從而實現(xiàn)和人類一樣的靈巧操作。

比如在拿一塊海綿時，ViTaM 系統(tǒng)能夠讓機器人感知到其柔軟性、面向手掌心部分的形變情況以及接觸的力度，從而精確地控制操作。

在商業(yè)化方面，穹徹智能的種種技術(shù)成果，得到了市場的初步認可，不僅獲得了訂單，也正在家庭服務(wù)、食品加工等場景嘗試落地。

穹徹智能具身智能大腦 Noematrix Brain 獲得單場景百套訂單的突破，基于「生產(chǎn)伴隨」式數(shù)據(jù)采集方式研發(fā)的數(shù)采系統(tǒng)也獲得了近百套訂單。

在家庭服務(wù)場景，穹徹智能與海爾機器人聯(lián)合研發(fā)了兩款家庭機器人，分別能夠自主閉環(huán)完成地面物品清理、衣物洗烘任務(wù)。

在食品加工領(lǐng)域，「穹徹智能」已與知名食品廠商達成合作意向，雙方將加快復雜食品生產(chǎn)、加工處理產(chǎn)線的智能化與自動化轉(zhuǎn)型。

具身智能仍面臨著許多技術(shù)和應(yīng)用上的挑戰(zhàn)，尤其是在大模型訓練的數(shù)據(jù)難題、低效的訓練方式以及如何讓機器人真正理解和適應(yīng)復雜的現(xiàn)實世界等問題上進展緩慢。

結(jié)合低成本、高效率的數(shù)據(jù)收集、利用方式，以及創(chuàng)新的具身智能大模型技術(shù)路線，穹徹智能為行業(yè)提供了一個具有可持續(xù)性與可擴展性的技術(shù)方案，有望繼續(xù)拓展具身智能的應(yīng)用邊界。

       原文標題 : 紅杉中國連投三輪，上海交大教授帶隊造機器人大腦