--- title: "人形機器人是終局，但剛需場景才是具身智能的當下" type: "Topics" locale: "zh-HK" url: "https://longbridge.com/zh-HK/topics/40089812.md" description: "具身智能的熱度正在迅速升温。估值在不斷抬高，故事也在變得更加宏大，但真正可落地的產品，依然稀缺。在當下具身智能賽帶動輒百億估值、融資屢創新高的熱潮裏，今年 3 月下旬，星燦智能完成的千萬級融資，顯得格外低調。但我們視線從融資額移開，瞭解星燦智能的技術路線和商業判斷，會發現一個信號：這家公司，可能代表着另一條路徑，一條更接近現實商業化的路徑..." datetime: "2026-04-22T07:32:55.000Z" locales: - [en](https://longbridge.com/en/topics/40089812.md) - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/topics/40089812.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/topics/40089812.md) author: "[星河频率](https://longbridge.com/zh-HK/profiles/8889891.md)" --- # 人形機器人是終局，但剛需場景才是具身智能的當下 具身智能的熱度正在迅速升温。 估值在不斷抬高，故事也在變得更加宏大，但真正可落地的產品，依然稀缺。 在當下具身智能賽帶動輒百億估值、融資屢創新高的熱潮裏，今年 3 月下旬，星燦智能完成的千萬級融資，顯得格外低調。 但我們視線從融資額移開，瞭解星燦智能的技術路線和商業判斷，會發現一個信號： 這家公司，可能代表着另一條路徑，**一條更接近現實商業化的路徑。** 星燦智能的團隊自帶鮮明的「智駕基因」——創始人李戰斌及團隊成員均來自吉利、百度 Apollo 等智駕團隊。 他們沒有一上來就做人形機器人，而是主攻兩款產品：割草機器人與智能輪椅。 他們的核心思路很明確：將 L4 級空間智能與具身智能技術下沉到家庭和康養這兩個剛需場景，打造**「空間智能 + 具身交互」**的出行陪護機器人，實現先感知控制，後認知智能。 可以看到，星燦智能正在驗證一件事情：**具身智能不必從「最複雜形態」開始，其實也可以從「最可落地場景」開始。** # 1、離開公路，智駕人的下一個出口 星燦智能團隊成員清一色來自智駕背景，這並非個例。 從 2024 年開始，智能駕駛領域的核心人才正在大規模離開智駕賽道，湧向具身智能賽道。 理想汽車前 CTO 王凱、理想前 AI 首席科學家陳偉、原地平線智能駕駛總裁餘軼南... 紛紛跨界入局具身智能。 這股人才遷移並非是偶然，背後是整個智能駕駛行業的發展瓶頸。 深究原因，**本質上是智能駕駛行業不再提供確定性回報。** 過去十年，Robotaxi 一直是智能駕駛行業的「終極夢想」，資本也為此投入了上千億資金。 蘿蔔快跑、小馬智行、文遠知行、滴滴自動駕駛等企業也已經在北京、廣州、深圳等地實現常態化載客，但是 L4 級自動駕駛規模化落地，依然面臨着較大的瓶頸。 單車智能在長尾極端場景、全天候魯棒性、全場景冗餘上仍存在無法突破的技術侷限，安全底線沒有完全築牢。 同時，場景碎片化嚴重、B 端和 C 端協同不足，尚未形成可複製的商業閉環。 **技術落地一再推遲，資本的耐心也逐漸耗盡，不少投資人開始觀望。** 更關鍵的是，車企紛紛收縮智駕自研投入，轉向外部合作模式——在汽車智能化節奏加快的背景下，高投入、長週期的自研路線弊端愈發凸顯，曾經的「核心增長引擎」，正在逐漸變成「成本中心」。 對於身處行業之中的算法工程師而言，**更核心的問題在於邊際價值的下降。** 智駕行業已經過了「快速擴張期」，進入了工程化收斂期。 感知、決策、規劃模塊已經相對成熟，頭部方案在高速公路、城市快速路等結構化場景中的表現已經接近天花板。 而剩餘的長尾問題，更對依賴海量數據採集與極端場景依賴，而非算法的單點突破。競爭日趨激烈，人才的發展空間也越來越窄。 相較之下，**具身智能尚處於早期爆發階段，技術與智駕高度重合，卻擁有更廣闊的想象空間和資本熱情。** 對人才而言，這幾乎是一個順理成章的技術延伸與價值再釋放之地。 因此，智駕精英「轉戰」具身智能，與其説是主動選擇，不如説是智能駕駛的「確定性」在消退，而具身智能提供了一個技術複用度高、需求更剛性、場景更廣闊的新出口。 # 2、看懂物理世界，機器人才能真正走進家庭 對家庭機器人來説，問題從來不是「有沒有大模型」，而是能不能看懂物理世界。 那空間智能是什麼，它為何是解決家庭複雜環境的最優解？ 簡單來説，語言大模型是讓 AI 學會理解文字，空間智能就是讓 AI 學會理解物理世界。 李飛飛將空間智能稱為「世界模型的基石」，她曾下過一個精準的定義： **「空間智能就是讓 AI 在三維世界中擁有感知、推理、行動的能力」。** 她表示，空間智能解決的是「小腦」和「感官」的閉環，讓 AI 擁有對三維空間的實時感知和身體協調能力。 沒有空間智能，再強大的語言模型也只能停留在屏幕裏，而有了空間智能，AI 才能真正走進我們的客廳、廚房和卧室等複雜的場景。 掃地機器人遇到移門的門檻過不去、客廳地毯上不去，遇到其他凳子腿、沙發腿也只會轉圈圈——這是當下機器人在家庭場景中的普遍困境。 不久前，某保潔機器人進入家庭做家務，缺點也很明顯： 疊一件衣服要接近 10 分鐘，動作笨拙，夾鞋滑落，可進入的場景十分受限。 出現這些情況的核心原因是，機器人的動作大多是基於預設程序，一旦環境發生微小變化，機器人往往會無所適從，在「感知、預測、控制」上三者未能形成高效閉環，導致在陌生環境中的抗干擾能力不足。 這也揭示了一個行業現狀： **機器人的硬件本體正在快速發展，但它「大腦」和「小腦」這些對物理世界的感知、理解並做出快速反應的能力卻相對滯後。** 為什麼空間智能是家庭場景的最優解？ 因為家庭環境的核心特點是「非結構化、不可預測、高度多樣化」的。 孩子的玩具隨手亂放，傢俱佈局因人而異，光線、遮擋、地面起伏等突發情況層出不窮。 **每個家庭的佈局、物品收納、生活習慣都不一樣，這對具身智能進入家庭提出了極高要求。** 傳統機器人基於預設規則和固定路徑運行，遇到突發情況，就很容易「罷工」。 **而擁有空間智能的機器人，能像人一樣實時構建對三維空間的語義理解，自主判斷是繞行還是等待，是立即制動還是緩慢通行。** 星燦智能做智能輪椅，就是先解決空間理解與運動控制，再疊加智能。 **他們自研 XcanSense 5D 感知系統，作為實現空間智能的技術底座。** 通過多傳感器融合，實現對室內外環境的實時厘米級語義建圖與理解，讓機器人獲得通用的「空間認知」能力。 同時，他們將 L4 自動駕駛的車規級技術架構進行「輕量化」改造，提出「大小腦協同」架構。 - 「大腦」（決策層）負責任務規劃與場景理解； - 「小腦」（控制層）專攻高實時性的運動控制與動態避障。 這相當於為機器人配備了一套「室內外通用高精地圖」和「環境理解大腦」，使其能在書房避讓桌椅，也能在庭院識別草坪與花壇的邊界。 現在，越來越多的企業開始探索空間智能。 宇樹 G1 人形機器人搭載 OpenClaw 後，已經能初步認識空間和時間，知道房間、人和物體的位置。 在 2026 AWE 現場，掃地機器人已經慢慢長出「大腦」（AI 芯片）、「眼睛和耳朵」（多模態傳感器）、「手腳」（機械臂與輪足），並學會「思考」（大模型自主決策）。 例如，石頭科技 G30S Pro 引入 RGB 攝像頭 + 三線結構光的融合感知系統，結合 Reactive AI 避障算法，可識別超過 280 種常見障礙物； 追覓 X60 系列實現 AI 大模型支持自然語言交互，機器人可理解用户模糊需求，自主規劃、決策路徑完成任務。 總之，從虛擬走向物理，對真實空間的認知與重建，已成為 AI 進化的必經之路，機器人進入家庭環境，空間智能是最優解。 # 3、具身智能商業化，好用比形態更重要 迴歸星燦智能，為什麼會説是最接近「現實商業化的」的玩家之一？ 現在具身智能賽道，大多數玩家執着於通用人形機器人的研發，但往往會陷入重形態、輕實用的困境，短期內無法實現技術落地。 而星燦智能的核心優勢，在於對行業需求和技術戰略的精準把握。 它沒有追逐「人形機器人」的行業熱點，**而是錨定家庭康養這一剛需賽道，將資源集中在最核心的感知與決策能力上，快速實現產品閉環。** 過去的電動輪椅，甚至多數同類智能輪椅，都只解決了「移動」這個基礎需求，卻沒有解決老人出行的安全、獨立和陪伴問題。 同類智能輪椅要麼過於注重功能堆砌，單純增加導航、語音控制等基礎功能；要麼陷入「技術內卷」，盲目搭載高端硬件，導致成本高企，難以走進普通家庭。 星燦精準抓住了老人出行的核心訴求，將智駕領域的多模態感知技術，深度嫁接到智能輪椅上。 在感知層面，**星燦採用激光雷達 + 雙目視覺 + 毫米波雷達 +IMU 的多模態感知方案，構建了遠超同類產品的感知網絡，實現了厘米級的環境感知和動態預測，**無論是夜間、強光還是昏暗環境，都能穩定運行。 在決策規劃層面，星燦採用端側小模型與規則兜底的混合架構，常見的指令比如緊隨、避障、路徑規劃，可以實現毫秒級響應。 複雜語義理解則調用本地輕量級 LLM，**避免了雲端大模型導致的延遲、斷網等問題。** 與同賽道的 Strutt ev¹ 相比，據公開資料，Strutt ev¹搭載 2 個激光雷達、10 個飛行時間傳感器，具備 360°避障能力，在硬件規格上較為完善。 但其產品定位更側重「高精度控制」而非「深度環境認知」，在識別動態物體與語義理解層面仍有侷限；同時其核心能力依賴持續的算法迭代更新。 此外，其售價高達 7499 美元，高昂的成本也讓普通家庭難以承受，商業化普及難度比較大。 而星燦智能以「空間智能」為核心，**通過技術優化實現性能突破，其 5D 感知系統可在嵌入式芯片上運行，滿足消費級產品的成本要求，**預計 2026 年 Q4 量產。 「感知優先、輕量化模型」的路線天然具備成本可控優勢，更能精準適配家庭場景的動態需求。 這意味着，星燦所採用的「感知優先、輕量化模型」路線，其所需的硬件成本已經降至可大規模普及的區間。 更具行業價值的是，星燦推行「沿途下蛋」的戰略： 割草機器人提供了大量户外非結構化場景數據。 地形起伏、光線變化、動態障礙物，這些正是空間智能系統最需要的訓練素材，積累完成後直接複用到智能輪椅的室內外感知研發中。 後續逐步向類人陪護機器人延伸，每一款產品既是可盈利的商業載體，也是下一輪技術升級的基礎設施，通過數據與技術的積累實現複利效應。 這種「不追求一步到位、從剛需場景切入、技術複用迭代」的模式，也説明了具身智能商業化的核心不在於形態，而在於「能用、好用、能盈利」。 **人形機器人或許是具身智能的終局，但剛需場景才是走向終局的必經之路。** 星燦的選擇提示了一種可能： 在這個行業裏，最先跑通商業閉環的，未必是最炫的那個，而是最先解決真實需求、破解現實痛點的那個。 ### 相關股票 - 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