机器人前瞻(公众号:robot_pro)
作者 |  许丽思
编辑 |  漠影

一家成立不到半年的具身智能创企,在产品正式对外发布前就默默攒了个神仙局,吸引了智元机器人、沐曦股份、中科曙光、本末科技、鹿明机器人、RoboScience、RoboParty等涵盖机器人产业链多个环节的头部玩家,齐齐为其背书打call。它到底是什么来头?

这家公司就是大晓机器人。这场行业聚首,也传递出一个鲜明信号:在通往通用机器人的漫长道路上,中国机器人企业不是单打独斗,而是选择“在一起”。

回看过去一年,部分具身企业在融资、产品、订单上一路狂飙,有时候会让外界形成“具身智能第一梯队已定、头部格局已完成”的直观判断。但具身智能的牌桌,真坐满了吗?

大晓机器人董事长王晓刚的回答很直接:头部卡位还没有完成,这个领域还远未成熟。在他看来,首先,机器人原有的技术路线仍有明显缺陷,视觉为主的方案并非终局;其次,规模化场景尚未跑通,现在的机器人要么是提供情绪价值的表演性质产品,要么是作为科研平台存在;最后,产业链分工与成本控制、可靠性仍处早期,从零部件、传感器到计算芯片等环节,都存在很大的垂直整合空间。

具身智能的不确定性中蕴含着巨大的机会,一旦研究范式与技术路线发生重大转变,前期积累可能会被快速颠覆,产业格局也将被重新洗牌。

大晓机器人选择在这个时候入局,正是因为看到了一个全新的研究范式,即以人为中心的ACE研究范式。

12月18日,大晓机器人发布多款重磅新品:首个开源且商业应用的开悟世界模型3.0(Kairos 3.0),开发者只需输入简单指令,就能快速生成可视化的任务模拟内容;具身超级大脑模组A1,让机器狗能自主识别红绿灯过马路,能帮人看护孩童、提醒路人不要乱丢垃圾,甚至还能识别违停车辆、记录车牌。

一、港中文同门室友携手,入场自带深厚技术和落地经验

大晓机器人并非白手起家的公司,更像是一次带着资源入场的再创业。其核心团队,不仅有着十余年技术积累,也有产业级客户与渠道资源的沉淀。

王晓刚作为商汤科技联合创始人、执行董事,曾负责过手机、互联网、汽车等多条业务线,对商汤的研发体系非常熟悉,能够很好地推动商汤与大晓机器人的业务形成联动,将商汤在渠道、客户、垂直应用开发等方面的优势迁移到大晓机器人上,帮助其快速实现场景的规模化落地。

目前,他主要负责大晓机器人整体战略规划与商业落地,同时推动优秀研究成果的产业化、工程化转化。

具身智能格局已定?商汤背景具身创企入局,全球华人TOP5科学家带队

▲商汤科技联合创始人、执行董事、大晓机器人董事长王晓刚

大晓机器人首席科学家陶大程兼具顶尖学术造诣与深厚产业实践积淀。作为澳大利亚科学院院士,他荣获IEEE计算机学会技术成就奖;同时,他曾出任京东探索研究院创始院长、优必选人工智能首席科学家,深度参与科技企业的技术战略布局与产品落地实践。他在大晓承担“持续研究创新”的牵引角色,主要负责带领教授团队聚焦具身智能方向的创新。

而王晓刚和陶大程凭借深厚的AI学术积累,被评为全球华人科学家TOP5。此外,大晓机器人还汇集了多位来自南洋理工大学、香港大学和香港中文大学的AI科学家——吕健勤、李鸿升、刘子纬、潘新钢、赵恒爽、刘希慧,他们既是环境智能、世界模型、具身基础模型等垂直领域的开拓者,也是全球顶尖AI实验室MMLab的核心成员。其中多位核心成员是陶大程、王晓刚的学生,团队合作默契。

“互信”是大晓机器人创始团队的底色:首席科学家陶大程与董事长王晓刚在香港中文大学求学期间,都师从汤晓鸥,其他教授都与MMLab有着深厚渊源,建立了深厚的互信基础。

具身智能格局已定?商汤背景具身创企入局,全球华人TOP5科学家带队▲从左往右:潘新钢、李鸿升、陶大程、王晓钢、吕健勤、刘子纬、赵恒爽

更重要的是,大晓的团队是“教授团队+产业专家”的组合逻辑,汇集了来自AI、互联网、机器人、智能驾驶等领域、拥有十余年行业实战经验的顶尖产业专家,亲历过从技术原型到规模化商用的全链路过程,能够推动具身智能从技术前沿到产业落地。

二、从“以机器人为中心”到“以人为中心”,最早提出环境式采集

在王晓刚看来,传统具身智能发展存在短板,是因为它所采用的是“以机器为中心”的路线。该路线先设计形态、参数差异巨大的各类机器人本体,再通过本体采集数据训练通用模型,本质上是用极高的资源消耗,换取有限且僵化的“智能”。

因此,大晓机器人率先提出“以人为中心(Human-centric)”的ACE具身研发范式将人类与物理世界的互动规律作为核心研究起点,构建了一套从“环境式数据采集—开悟世界模型3.0—具身交互”的全链路技术体系。

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ACE范式核心技术之一,就是环境式数据采集技术。

今年8月前后,特斯拉、Figure AI等头部企业,都从真机遥操转向以视觉为基础的数据采集技术路线,但并未涵盖力、触觉、摩擦力等关键维度。世界模型是围绕人与所接触的世界、所处的环境展开,要对此进行建模,就涉及视觉之外的更多维度。

所以,大晓机器人的环境式采集,并非单纯局限于视觉模态,而是整合第一视角与第三视角视频、力触觉信息、运动轨迹、语音等多模态数据构建基于物理基础的3D资产库,覆盖具身模型训练所需的各类交互信息。

在数据处理环节,通过时序一致性对齐、交互动态轨迹预测建模与物理正确性仿真校正,将采集到的“人—物—场”信息转化为可直接用于模型训练的动态场景数据,实现从数据采集到应用的全链路打通。

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这种技术路径,不仅数据维度更全面、任务覆盖更长程,而且交互精度更高,采集效率更具规模化,能快速完成从十万小时到千万小时的海量数据积累。

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该技术已在实践中进行验证:在即时零售仓储场景中,其已实现多视角数据采集,覆盖数万种 SKU,完成仓储分拣与打包全流程,涵盖五大阶段13个原子动作;在居家、零售等多元场景中,也已实现对人体自然行为、物品交互轨迹的精准捕捉,甚至能复现遥操作范式下难以实现的生鲜抓取、精细化放置等任务。

三、推出开源世界模型,开启物理世界的“DeepSeek时刻”

想要在具身智能的牌桌上改写格局,大晓机器人最坚实的底气在于软件、硬件上的产品力。

以环境式采集数据为基础,大晓机器人发布了首个开源且商业化应用的世界模型——“开悟”世界模型(Kairos 3.0),内置11大类、54细类,累计328个标签,覆盖115个垂类具身场景,开发者只需输入简单指令,就能快速生成可视化的任务模拟内容,并可一键分享。

“开悟”采用“多模态理解-生成-预测”的一体化架构:

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多模态理解:通过视觉、3D 轨迹、触觉、摩擦力等多维度信息输入,深度理解真实世界的物理规律与人类行为的底层逻辑。

具身智能格局已定?商汤背景具身创企入局,全球华人TOP5科学家带队生成:基于多模态信息的深度融合,模型可生成长时动态交互场景视频,在场景内实现各元素精准可控;并具备跨本体一键生成、多本体泛化、预测万千演化路径等特性,为具身智能提供高保真、可泛化的虚拟训练环境。

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预测:根据所选机器人本体、观察到的图像及视频状态,可预测机器人后续动作。

大晓机器人也高度重视开源模型社区的建设,把世界模型变成行业可调用的基础设施。其已向全行业开放API,让所有企业都可以使用“开悟”世界模型工具链,推动各类具身智能产品快速涌现。

另外,“开悟”已与沐曦股份、壁仞科技、中科曙光等多款厂商国产芯片完成适配,极大提升了芯片性能。

就像DeepSeek的出现改写了大模型应用生态的格局,“开悟”的出现,有望开启物理世界的“DeepSeek时刻”,构建国产芯片与空间智能的新生态。

四、给机器人造超级大脑,快速部署安防、交通、文旅等场景

大晓机器人发布了具身超级大脑模组A1,搭载首创纯视觉无图端到端VLA具身智能模型,提升了机器狗复杂陌生环境中的适应能力、交互能力等,能够在多个场景下快速部署。

A1具备云端交互能力,依托云端模型平台,能实时解析自然语言指令与图像语义的意图关系,让机器狗先理解要做什么,再生成可执行的中间指令,最后交由底层控制器执行。这样,机器狗不仅能在复杂环境中自主巡检、跟随、避障,还能按自然语言指令更准确地完成任务。

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具体来说,A1让机器狗无需预采高精地图,就可以自主规划导航路径,自如穿梭在城市街道、天桥、台阶、人来人往的小区路口等多种复杂真实环境。

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在这个过程中,机器狗能够自主识别红绿灯,明白什么时候过马路;也能准确识别前方障碍物,精准避开。

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在发现有人随地丢弃垃圾时,机器狗会主动提醒“公共场合,请不要乱丢垃圾”;发现儿童靠近水池区域时,会提醒“水池危险,请勿靠近”;同时还能识别违停车辆,记录车牌并上传云端,展现出多场景适配的综合能力。

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基于以上优势,具身超级大脑模组A1在安防、能源、交通、文旅等对设备可靠性要求极高的场景中,可实现长期稳定工作。

王晓刚透露,大晓机器人在世界模型、具身大模型及数据服务领域已获得部分订单;未来重点推出的软硬一体产品,预计明年能实现大规模落地。打造能针对性解决各种实际问题的软硬一体的产品,是大晓的终极目标。

发布会现场,大晓机器人还宣布与智元机器人、银河通用、沐曦、壁仞科技、中科曙光、Insta360、卧龙电驱等具身厂商、硬件、芯片、云服务、数据厂商等多领域伙伴达成战略合作,共建“模型—硬件—场景”的一体化生态,来缩短技术转化链路。

结语:具身智能终局,在于构建可持续进化的机器智能

具身智能的竞争,从来不是单点技术的比拼,而是生态与落地能力的系统较量。

当行业从实验室走进现实,谁能真正突破机器人与物理世界的交互天花板、破解规模化落地的成本与可靠性瓶颈、构建可持续进化的机器智能,谁才能在具身智能的激烈竞争中站稳脚跟。

大晓机器人从“以人为中心”的技术路径切入,携手产业链伙伴共建技术到场景的全链条,正是在尝试回答这个问题,也或将成为推动行业范式迁移的关键变量。