让机器人像人一样快速学习并适应各类新场景
机器人被视为下一个万亿级智能终端。但为何这一拥有数十年历史的产业，市场规模至今远未达预期？核心原因在于：当前绝大多数机器人仅适配单一场景、单一任务，严重制约其规模化落地能力。
在第18届创业邦年会暨创业邦100未来独角兽大会上，星动纪元创始人陈建宇提出破局路径——打造“上限更高、更通用的机器人”：赋予机器人像人类一样的“聪明大脑”与“好用身体”，使其能快速学习、自主适应多样化场景，从而真正触达广阔市场。
通用机器人：下一个智能终端
行业已形成共识：机器人将催生万亿级市场。一方面，其可释放巨大生产力，潜在贡献达全球GDP总量的一半；另一方面，它将继PC、手机、智能汽车之后，成为第四代核心智能终端。
实现这一目标的关键，在于突破当前机器人高度专业化、场景绑定的局限。现有方案多需为新任务重设整套软硬件系统，成本高、周期长。星动纪元聚焦“通用性”，推动机器人“大脑”与“身体”协同进化，致力于构建可跨场景复用的全栈自研体系。
公司已推出通用型双足人形机器人STAR1，具备双灵巧手与全身55自由度，所有核心软硬件——包括端到端具身大模型、小脑运控模型、本体结构、关节电机及灵巧手——均实现一体化自研。该机器人已在工厂车间完成实际作业验证。
通过搭载通用具身模型，同一机器人本体可灵活适配工业、物流、服务等多类场景。模型设计不依赖特定任务，而以真实场景数据持续反馈驱动能力迭代，目前已在多个重点领域实现商业化落地与模型共进。
具身模型的三次进化：走向自我学习
星动纪元将具身模型研发划分为三个演进阶段：基于视觉语言模型（VLM）的分频VLA模型、融合世界模型（World Model）的VLA模型、融合强化学习（RL）的VLA模型。
第一阶段：分频VLA模型
该范式为全球主流技术路线，星动纪元是最早提出者与实现者之一。2024年发表论文Hirt，发布全球首个完整机器人VLA模型。其首创“Action形态”架构，支持端到端训练，兼顾柔顺性与响应速度，单帧视觉输入即可在毫秒级完成感知—决策—规划闭环，每秒执行数十次动作。
例如，在杂乱环境中精准识别药盒、双臂协同扫码，即使远距离亦能自主调整姿态完成操作。
第二阶段：融合世界模型
传统模仿学习存在明显瓶颈：行为呈条件反射式、缺乏物理常识与预判能力，且泛化性差。人类之所以能灵活应对未知环境，正源于大脑中构建的世界模型——即对物理规律与场景因果关系的内在认知。
星动纪元将世界模型融入VLA体系，使机器人具备“推演未来”的能力。例如，识别桌边水杯即预判倾覆风险；驶近路口自动减速避让，源于对行人突现可能性的建模。2025年，团队联合全球顶尖具身智能公司Physical Intelligence发布Ctrl-world模型，实测在下游任务性能提升45%。
该模型可精准预测机械臂轨迹及交互中的细微物理效果：如夹取毛巾时同步模拟褶皱形变，仿真精度逼近真实物理现象，显著提升复杂操作可靠性。
第三阶段：强化学习驱动自主进化
在此阶段，机器人通过端到端神经网络高频自主试错（数十Hz闭环），在真实环境中持续强化策略、优化行为，实现从“被动执行”到“主动进化”的跃迁。
让技术创造真实价值
强大“大脑”需匹配可靠“身体”。星动纪元在硬件层面实现核心部件全自研，涵盖灵巧手、电机、减速器、驱动器等，并形成差异化产品矩阵：
- 双足人形机器人L7：身高1.7米，55自由度，保持跳高、跳远世界纪录，支持手脚协同完成精密操作；
- 轮式服务机器人Q5：纤细轻巧，配备七自由度双臂与五指灵巧手，可完成下蹲拾物等精细动作；
- 通用灵巧手：全直驱设计，响应快（每秒点击鼠标10次）、力量强（单手提重25公斤）、精度高（稳捏豆腐）、抗冲击性强，专为真实工业环境打造。
商业化采用双线并行策略：
- 场景闭环路线：面向工业、物流等领域，提供“模型+硬件+软件”全栈解决方案，已与顺丰、海尔、联想等企业落地合作，通过真实数据反哺模型持续升级；
- 工具开放路线：将自研机器人开发工具链以API形式对外开放，赋能高校及企业合作伙伴。目前，全球市值Top10科技巨头中已有9家采用其技术工具。
技术唯有扎根真实场景、解决实际问题，方具长期价值。星动纪元正以通用性为锚点，加速推动人形机器人从实验室走向产线与生活。
1月15日，第18届创业邦年会暨创业邦100未来独角兽大会在北京举办。大会以“恒者蓬勃（Only the Timeless Thrive）”为主题，发布《2025全球独角兽企业观察报告》《2025中国企业创投CVC发展报告》，并揭晓“2025创业邦100未来独角兽”榜单。红杉中国合伙人周逵获评“2025年度投资人”。
“创业邦100未来独角兽”榜单已连续发布16年，聚焦估值1–10亿美元的高潜力科技企业。截至目前，累计1395家企业上榜，其中136家已上市，191家晋升为独角兽，944家上榜后获得新一轮融资。
