經濟觀察報 記者 周悅

在具身智能賽道上，少見的“千臺級大單”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戰略合作，計劃未來兩年內向工業制造、倉儲物流等場景分階段部署上千臺AI機器人。這一數字在當前市場中較少——大多數同行僅限于幾十臺、百臺的小批量訂單。

這家成立僅三年的公司背后，站著一串重量級投資方：螞蟻集團、云啟資本、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能賽道，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。其創始人兼CEO來杰在人工智能與機器人領域深耕17年，曾是騰訊機器人實驗室首位員工與核心架構師。

星塵智能聯合創始人兼CFO方科在接受經濟觀察報采訪時稱，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、重復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。千臺級部署絕不僅是一筆市場訂單，更是數據回流、算法持續優化、機器人本體迭代升級的重要起點。”

千臺大考 從手工裝配到規模化量產

從行業現狀看，絕大多數企業的人形機器人部署仍停留在幾十臺、百臺的試點階段，而千臺訂單是從實驗室產品向工業化量產的跨越。

深圳人工智能產業協會預測，2025年，我國人形機器人出貨量有望超過2萬臺。截至9月，今年官宣獲得千臺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。星塵智能躋身“千臺俱樂部”，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單臺售價約為50萬元，包含遙操作平臺和軟件開發工具包(SDK)。這一訂單的交付機型為S1，會針對場景進行調整。

2024年發布的Astribot S1，是星塵智能目前的代表性產品。在公開演示中，這款機器人已能完成做飯泡茶、熨衣清掃、奏樂跳舞、競技疊杯等多類復雜任務，產品在海內外高校、企業、數據中心等多個場景投入使用。

方科告訴經濟觀察報，該訂單將于今年第四季度啟動交付，首批應用場景將集中在工業制造、倉儲與物流環節，后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。

要完成千臺交付，星塵智能面臨的首要挑戰是生產模式的轉變。人形機器人制造仍主要依賴手工裝配，千臺級訂單要求企業必須建立標準化的生產體系。為此，星塵智能在過去半年內對供應鏈體系進行了重構。

在產品設計上，他們采取“易用性優先”原則，開發了適配普通用戶的遙操作系統，并預設模塊化SDK接口，方便后續客戶進行功能擴展與定制化開發。

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。與傳統剛性電機驅動不同，這種方案模仿人類肌肉的收縮與舒張原理，能夠實現更快的響應速度、更精細的操作靈活性和更安全的人機交互性能。

這一技術方案在復雜任務中已得到驗證。例如，在長序列任務（如泡茶、制作咖啡）、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。星塵智能團隊引入了結合剛性和柔性材料的力學建模技術，并對傳動機制與制造工藝進行持續優化，以應對摩擦損耗、繩索張力精確控制及系統集成等技術難題。

方科稱，當前星塵智能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，并支持模塊化零件更換。面向工業應用的新一代產品正在研發中，預計于今年下半年發布，并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此次合作，不僅是簡單的采購訂單，更是一場產業協同的實驗。

仙工智能成立于2020年，總部位于上海，現已發展為全球領先的機器人控制器供應商。其招股書援引灼識咨詢的數據顯示，仙工智能在2024年以23.6%的市場份額位居全球首位，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、汽車制造等20多個細分行業。

借助仙工智能的產業生態網絡，星塵智能的人形機器人將獲得快速進入多元工業場景的機會。

從商業角度看，這一合作也體現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，計劃在香港主板以18C章節模式上市。

招股書數據顯示，仙工智能2024年營收達到3.4億元，毛利率接近46%，研發投入占營收比重超過20%。盡管保持了35.7%的年營收復合增長率，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，但仙工智能仍未盈利。2022年至2024年，仙工智能凈虧損分別為0.3億元、0.5億元和0.4億元，其商業化路徑仍在優化中。

方科稱，仙工智能等合作伙伴對此次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件對接，而是和星塵智能技術體系的深度融合——機器人本體、遙操作數據采集平臺、AI算法模型構成的完整解決方案。

他認為，星塵智能的遙操作系統是一個容易被外界忽視，但實際上極其關鍵的核心能力。遙操作技術不僅是訓練AI模型的高質量數據源頭，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

當前人形機器人行業的技術路徑分化明顯。以特斯拉為代表的純AI路線，致力于通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，側重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，遙操作技術正成為行業關注的焦點。不同于早期簡單的遠程控制概念，現代遙操作系統已演進為集數據采集、AI訓練、實時干預于一體的綜合技術平臺。這一技術路徑的核心邏輯在于：通過人機協作彌補當前AI在復雜場景下的能力邊界，同時為未來的完全自主化積累訓練數據。

按照星塵智能的技術演進規劃，遙操作系統將在三個關鍵階段發揮核心作用：

第一階段：近程遙操數據采集期，通過VR頭顯、力反饋設備等交互裝備，采集高質量的多模態異構數據，為AI模型訓練提供豐富的學習樣本。這一階段的重點是建立完備的數據基礎，涵蓋各類工業場景下的操作模式、環境變量和任務序列。

第二階段：AI+遠程遙操協作部署期，AI系統主導處理標準化、重復性任務，遙操作系統則專門覆蓋邊緣案例(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，又持續優化了AI模型的泛化能力，驅動數據飛輪、形成良性循環。

第三階段：遠程遙操兜底期，即便在AI實現高度泛化之后，遙操作仍將作為長期的技術保障機制存在，類似于自動駕駛系統中的“遠程安全員”角色，在極端復雜場景下提供最后一道安全屏障，確保服務的連續性和可靠性。

方科稱，這套遙操作系統既是星塵智能產品技術架構的核心組成部分，也是一種長期的商業交付策略。這份千臺訂單是驗證整條機器人產業鏈能否真正跑通的關鍵起點。

（作者 周悅）