成立僅三年的星塵智能(深圳)有限公司背後,站著一串重量級投資方:螞蟻集團、雲啟資本、道彤資本,以及一家與原字節跳動集團淵源頗深的基金——錦秋基金。
在具身智慧賽道上,少見的「千台級大單」出現了。
9月2日,星塵智能(深圳)有限公司宣布與仙工智能達成策略合作,計畫未來兩年內向工業製造、倉儲物流等場景分階段部署數千台AI機器人。這一數字在當前市場中較少——大多數同行僅限於數十台、百台的小批量訂單。
這家成立僅三年的公司背後,站著一串重量級投資方:螞蟻集團、雲啟資本、道彤資本,以及一家與原字節跳動集團淵源頗深的基金——錦秋基金。
錦秋基金由原字節跳動集團財務投資部負責人楊潔創立,核心團隊多來自過去字節跳動集團投資條線,基金名稱取自原字節跳動集團的第一個辦公室「錦秋家園」。該基金在過去兩年內持續重倉具身智慧賽道,先是領投宇樹科技C輪,如今又押注星塵智能。
目前,星塵智能已完成數億元A輪及A+輪融資。其創辦人兼CEO來傑在人工智慧與機器人領域深耕17年,曾是騰訊機器人實驗室首位員工與核心架構師。
星塵智能聯合創辦人兼CFO方科在接受《經濟觀察報》採訪時稱,這些機器人將逐步承擔生產線上的物料配送、周轉箱搬運、上下料、空箱回收等關鍵任務。那些枯燥、重複甚至存在安全隱患的工作環節將逐步交給機器人處理。
他認為:“機器人必須盡快進入真實應用場景。千台級部署絕不是一筆市場訂單,更是數據回流、演算法持續優化、機器人本體迭代升級的重要起點。”
千台大考從手工組裝到規模化量產
從產業現狀來看,絕大多數企業的人形機器人部署仍停留在數十台、百台的試點階段,而千台訂單是從實驗室產品向工業化量產的跨越。
深圳人工智慧產業協會預測,2025年,中國人形機器人出貨量可望超過2萬台。截至9月,今年官方宣布獲得千台級訂單的企業只有宇樹科技、智元機器人、松延動力等少數頭部企業。星塵智慧躋身“千台俱樂部”,一定程度說明其技術和產品的成熟度。
目前,星塵智能的科研版機器人S1單台售價約50萬元,包含遙操作平台及軟體開發工具包(SDK)。此訂單的交付機型為S1,會針對場景進行調整。
2024年發表的Astribot S1,是星塵智慧目前的代表性產品。在公開展示中,這款機器人已能完成煮飯泡茶、熨衣清掃、奏樂跳舞、競技疊杯等多類複雜任務,產品在海內外高校、企業、資料中心等多個場景投入使用。
方科告訴經濟觀察報,該訂單將於今年第四季度啟動交付,首批應用場景將集中在工業製造、倉儲與物流環節,後續也計劃借助仙工智能的客戶網絡拓展至計算機通信消費電子(3C)、新能源、半導體、工程機械、生物醫藥等行業。
要完成千台交付,星塵智慧面臨的首要挑戰是生產模式的轉變。人形機器人製造仍主要依賴手工裝配,千台級訂單要求企業必須建立標準化的生產系統。為此,星塵智能在過去半年內對供應鏈系統進行了重構。
在產品設計上,他們採取「易用性優先」原則,開發了適配普通用戶的遙操作系統,並預設模組化SDK接口,方便後續客戶進行功能擴展與定制開發。
在機器人本體傳動方案上,星塵智能選擇了相對小眾但更接近人體仿生學的繩索驅動傳動系統。與傳統剛性馬達驅動不同,此方案模仿人類肌肉的收縮與舒張原理,能夠實現更快的反應速度、更精細的操作靈活性和更安全的人機互動性能。
這項技術方案在複雜任務中已得到驗證。例如,在長序列任務(如泡茶、製作咖啡)、高動態操作(如競技疊杯、投籃)以及高精度力控任務(如演奏揚琴)中都展現出卓越的靈活性與執行能力。
不過,繩索驅動技術路線也伴隨著不小的工程挑戰。星塵智慧團隊引進了結合剛性和柔性材料的力學建模技術,並對傳動機制與製造流程進行持續優化,以應對摩擦損耗、繩索張力精確控制及系統整合等技術難題。
方科稱,目前星塵智慧的機器人產品已通過24小時連續運行測試,在多場景下可穩定工作3.2年至6.2年,並支援模組化零件更換。面向工業應用的新一代產品正在研發中,預計今年下半年發布,並將在成本控制方面進一步優化。
產業協同與仙工智能深度合作
星塵智能與仙工智能的這項合作,不僅是簡單的採購訂單,更是產業協同的實驗。
仙工智慧成立於2020年,總部位於上海,現已發展為全球領先的機器人控制器供應商。其招股書引述灼識諮詢的數據顯示,仙工智能在2024年以23.6%的市佔率位居全球首位,連續兩年蟬聯全球出貨量冠軍。其客戶規模從2022年的380家躍升至2024年的832家,業務足跡遍及65個國家和地區,服務領域涵蓋3C電子、汽車製造等20多個細分行業。
透過仙工智慧的產業生態網絡,星塵智慧的人形機器人將獲得快速進入多元工業場景的機會。
從商業角度來看,這項合作也反映了雙方對新興技術商業模式的押注。 2025年5月,仙工智能首次向港交所遞交招股書,並計畫在香港主機板以18C章節模式上市。
招股書數據顯示,仙工智能2024年營收達3.4億元,毛利率接近46%,研發投入佔營收比重超過20%。儘管維持了35.7%的年營收複合成長率,營收從2022年的1.8億元提升至2024年的3.4億元,毛利率也穩定在45%以上,但仙工智能仍未獲利。 2022年至2024年,仙工智慧淨虧損分別為0.3億元、0.5億元及0.4億元,其商業化路徑仍在優化中。
方科稱,仙工智能等合作夥伴對此合作的期待是多維度的:既有對即期降本增效的現實需求,也有對長期演算法迭代與泛化能力提升的戰略考量。這次合作的核心不只是簡單的硬體對接,而是和星塵智慧技術體系的深度融合——機器人本體、遙操作資料擷取平台、AI演算法模型構成的完整解決方案。
他認為,星塵智慧的遙控系統是一個容易被外界忽視,但實際上極為關鍵的核心能力。遙操作技術不僅是訓練AI模型的高品質資料源頭,更是在實際交付場景中處理突發異常事件、確保服務連續性和穩定性的重要技術保障。
三階段遙操作戰略
當前人形機器人產業的技術路徑分化明顯。以特斯拉為代表的純AI路線,致力於透過大模型實現端到端的自主決策;以波士頓動力為代表的傳統路徑,專注於機械本體的動力學優化;而以Figure、1X等為代表的新興企業,則探索AI與人機協作的混合模式。
在這一背景下,遙操作技術正成為業界關注的焦點。有別於早期簡單的遠端控制概念,現代遙操作系統已演進為集資料擷取、AI訓練、即時介入於一體的綜合技術平台。這條技術路徑的核心邏輯在於:透過人機協作彌補當前AI在複雜場景下的能力邊界,同時為未來的完全自主化累積訓練資料。
依照星塵智慧的技術演進規劃,遙操作系統將在三個關鍵階段發揮核心作用:
第一階段:近程遙操資料收集期,透過VR頭顯、力回饋設備等交互裝備,收集高品質的多模態異構數據,為AI模型訓練提供豐富的學習樣本。此階段的重點在於建立完備的資料基礎,涵蓋各類工業場景下的操作模式、環境變數和任務序列。
第二階段:AI+遠端遙操協作部署期,AI系統主導處理標準化、重複性任務,遙操作系統則專門涵蓋邊緣案例(corner case)和異常情況,形成「AI+人工」的協同作業模式。這種分工機制既確保了交付的穩定性,也持續優化了AI模型的泛化能力,驅動資料飛輪、形成良性循環。
第三階段:遠端遙操兜底期,即便在AI實現高度泛化之後,遙操作仍將作為長期的技術保障機制存在,類似於自動駕駛系統中的「遠端安全員」角色,在極端複雜場景下提供最後一道安全屏障,確保服務的連續性和可靠性。
方科稱,這套遙作業系統既是星塵智慧產品技術架構的核心組成部分,也是長期的商業交付策略。這份千台訂單是驗證整個機器人產業鏈能否真正跑通的關鍵起點。(經濟觀察報)