美国1X新推人形机器人NEO惊艳，中国星尘智能早一步量产，凭啥？

借助以“仿生肌腱”为灵感的绳驱技术，绳子竟然能够驱动机器人，这一技术正突破传统机械结构的限制，在力控制、灵活性以及安全方面呈现出显著优势，进而为机器人商业化开启全新场景。

力觉感知的核心逻辑

拥有力透明度，乃是绳驱技术的关键要点之一，此概念与人类借由触觉去达成精细操作相类，举例来说吧，即如同盲人可不借助视觉辅助，而顺顺当当打开房门那种情形。传统机器人大致主要是依赖视觉系统的，就算其精度已然达到了0.01毫米，可依旧对现实世界里复杂且变化多端的物理交互任务，难以予以应对。

绳驱型机器人借由对人体肌腱力学特性予以模拟，可对力的变化做到实时感知以及反馈，这不但使得操作精确度得以提升，还极大程度地强化了机器人于真实环境里的适用性之举，特别是针对那些需要柔顺控制的场景而言，像医疗辅助或者家庭服务这类情况 。

从建模到落地的工程闭环

在技术达成层面，绳驱系统得经由材料标定，以及动力学建模与真机实验的完备流程。整个封闭开发周期常常超出一年半，当中包含大量算法优化和硬件调试工作。

诸多团队试着去模仿绳驱结构，然而仅仅复制硬件设计是难以达成预期效果的。真正的技术壁垒存在于底层的补偿算法以及驱动系统之中，这些核心模块一般运行在自行研发的专用驱动板上面，从而确保了高性能与稳定性。

RUI层降低机器人使用门槛

在机器人领域，有一个情形正在出现，那就是形成了一种三层产品架构，其顺序为“本体层 -RUI层 -模型层” 。在这个架构里，RUI层有着特定的意义，它被视作机器人的图形用户界面 。这种RUI层存在着一个核心目标，这个目标是要让人机交互达成另一种状态，也就是变得更加直观，并且更加易于掌握 。

当下，星尘机器人的RUI系统达成了L2级别的自主操作，人工智能处理大约70%的基础任务，人类操作员借助远程操控参与剩余30%的复杂决策。这样的分工模式不但确保了商业化落地的可行性，还能够持续收集真实数据用以训练更高级别的AI模型。

效率与易用性双重突破

于实事求取的测试当中，传统的机器人去达成一项简易的“抓取 - 放置”行为所需时长为7至10秒，然而运用绳驱技术的系统仅仅只需1秒钟便能达成。如此这般的效率获得提升主要是借助于机器人跟操作者之间的动作同步能力所得。

只需10分钟，新手用户便能掌握基本操作，就连儿童也能像玩游戏那样快速上手。这种“人体同构性”设计，能让人们凭直觉控制机器人，无需额外去学习复杂的指令，亦无需学习编程知识。

慢系统与快系统的协同设计

机器人采取了双系统协同工作模式，于架构设计方面。慢系统借助LM模型以及Vit架构来开展任务规划以及序列生成等工作，承担着整体任务的调度以及决策相关职责。

专注于实时响应的快系统，会整合力觉以及触觉反馈信号，比如抓取杯子之际，系统可即时作出力度调整，以防物品出现滑落或者破损的情况，这般设计既对操作精确性予以保障，又确保了那具有响应速度的系统 。

数据驱动的技术迭代路径

设有数十人之数的星尘机器人所具的数据采集团队组建而成焉，其于全天候之际对真机运行数据予以收集。与合成数据以及互联网数据存有差异的是，真实场景数据之价值会随着时间的向前推移而持续不断地积累起来，并非会出现边际效益反而递减的情况。

团队与此同时也在积极地探索着触觉传感器的应用情况，然而在现阶段却是被列为预测研究的方向呢。依据“Design for AI”这样的理念，硬件设计应该是由AI模型的实际需求来进行驱动的，并非是盲目地去追求技术方面的堆砌呀。

这样的一种“仿生肌腱”的设计思路，大家认为，它究竟会不会变成下一代机器人的主要技术发展方向呢？欢迎于评论区把你的看法分享出来！