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近日星动纪元创始人、清华大学助理教授陈建宇在2025 人形机器人与具身智能发展论坛上分享了关于通用智能机器人体系构建的思考。陈建宇认为，通用机器人将成为继个人电脑、智能手机、智能汽车之后的下一代超级终端，推动人工智能从 “思考” 向 “行动” 跨越。
1► 通用机器人的核心是 “通用大脑 + 通用本体”
陈建宇表示，对于传统机器人产业来讲，最致命的问题在于100 种场景就得打造 100 套独立系统。在硬件上，每种场景都要定制机械结构，在软件上，每项任务都得重新编程。这种 “专用化” 模式不仅让成本居高不下、迭代速度缓慢，难以形成规模效应，还一定程度上限制了智能的进化。
对此，陈建宇认为，通用机器人的核心是 “通用大脑+通用本体”，两者必须同步发展、相互耦合。就像人类的大脑与身体协同进化一样，机器人的智能与物理形态也得相互适配。只有实现软硬件一体的通用性，才能打破传统机器人的商业局限。
为此，星动纪元研发了通用大脑ERA-42，该模型是国内首个端到端原生机器人大模型，能整合视觉、语言、触觉等全模态信息，通过统一神经网络链路，直接输出动作指令，无需预编程。
其采用 “快慢双系统” 架构，“慢思考” 系统做任务规划，“快执行” 系统高频响应环境，配合PAD框架与HiRT技术，提升效率与泛化能力。融合生成式世界模型，可预测物理变化，抗干扰能力强，长序列任务表现出色。
训练上，用无标注互联网视频预训练，加少量真机数据微调，两小时就能学会新任务，数据需求量比传统方法降两个数量级。结合灵巧手，能完成百余种复杂操作，随模型规模扩大，任务成功率提升，在实际任务中呈现出明显的 “Scaling 效应。
2► 具身智能四个阶段衍进：
陈建宇团队把具身模型的发展分成四个阶段。
第一阶段是 “语言认知+动作执行” 的分离模式，靠语言模型做任务规划，再用传统编程实现动作，这是2023年ChatGPT刚出现时的主流方案。
第二阶段实现 “实时行动与深度思考” 的融合，提出 “快慢系统” 架构 —— 行动模块高频响应物理环境，思考模块低速但决策精准，两者端到端训练，梯度全程回传。
第三阶段引入生成式世界模型，通过互联网视频数据无监督预训练，让机器人理解物理世界的运行规律，大大减少对真机数据的依赖。
第四阶段探索强化学习范式，突破模仿学习的性能上限，让机器人通过自我迭代不断优化技能。
传统方法训练单个任务要数万条真机数据，而 ERA-42 借助互联网视频预训练，只用几十条真机数据就能掌握新任务，数据需求量降低了两个数量级。
3► 星动纪元L7机器人展现通用架构潜力 累计交付百台
陈建宇强调，人形机器人不只是通用机器人的最终形态，也是发展具身智能的重要手段。人形机器人靠双足移动能适应人类设计的物理空间，灵巧手能操作各类工具，这种通用性让它能获取最丰富的环境数据。同时，和人相似的形态方便直接复用人类行为数据，降低了数据迁移的难度。
为了平衡通用性和场景适配性，团队采用模块化设计：底层零部件和灵巧手等关键模组都标准化生产，再根据不同场景组合成双足人形、轮式移动等不同形态的机器人。该设计既保证了硬件复用率，又能满足多样化需求，还能通过规模化生产降低成本。
星动纪元目前发布的全尺寸双足机器人星动 L7，已经展现出这种设计的潜力。该机器人既能完成 360 度空中旋转跳等动态动作，也能实现物流分拣、打螺钉等精细操作，进一步印证了 “通用本体 + 通用大脑” 架构的可行性。
在商业化方面，星动纪元已实现技术落地和市场验证：最新的星动 L7 兼具高动态性能和实用能力；陈建宇表示，目前全球市值前十的科技巨头中，有九家都是星动纪元的客户，目前公司已累计交付超 200 台产品，还有超 500 台在量产交付中。此外星动纪元还被英伟达列为全球14强人形机器人企业之一。
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