在全球全尺寸人形机器人的赛道上,又一位重磅级玩家正式入场。
近日,作为全球领先的智能机器人解决方案提供商,思灵机器人(Agile Robots)发布了其首款全尺寸人形机器人——Agile ONE。
这并非又一个初创公司的概念展示。它是一家在全球已拥有约2500名员工、过去四年收入翻了几番、并已成功部署了超过20,000台机器人的行业“老兵”,对其未来十年技术路线的一次系统性回答。

“我们相信下一场工业革命是物理AI(Physical AI)——即能够感知、理解并在物理世界中行动的智能、自主、灵活的机器人。”思灵机器人创始人兼CEO陈兆芃博士表示,“Agile ONE正是这场革命的体现。”
这份底气,并非源自某个单一的技术突破。它来自于其背后集成的三大关键优势:一个基于真实世界数据训练的分层式AI系统、一双源自德国宇航中心(DLR)顶尖技术传承的灵巧手,以及一套以内生安全为基石的人机交互理念。
“三层式大脑”:一种更根本的AI路径
当前,大语言模型已是人形机器人的标配。但其构建路径,却存在云泥之别。
思灵机器人选择了一条更艰难、但可能也更根本的道路。其核心差异化优势,在于其对人工智能所采取的分层式方法。

这一方法的基石,是一个“数据金字塔”结构:
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塔基: 互联网上公开的海量多模态数据。
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塔中: 经过真实世界数据校准的、高保真的物理仿真数据。
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塔尖: 公司在全球超过2万套已部署的机器人系统上,持续采集的海量、专有的物理交互数据。
这最后一部分,构成了其最坚实的护城河。
基于此,思灵机器人训练出了其机器人基础模型。更关键的是,他们设计了一个“三层式大脑”的认知架构,构成了从宏观到微观的完整思考闭环:
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慢思考(战略规划层): 负责理解复杂的指令,并将其分解为可执行的子任务。
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快思考(动态响应层): 负责在执行动作的过程中,实时应对环境的动态变化。
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高频控制(本能操控层): 负责极高频率的、毫秒级的精细力控和本能反应。
“算力公司提供了计算能力,但我们相信模型必须是自我训练的,而且内部硬件设计与软件迭代是相辅相成的。”陈兆芃博士的这番话,点明了思灵机器人坚持软硬件协同、自主迭代的技术哲学。
源自DLR的“指尖带感”
如果说大脑决定了机器人能“想”多远,那么手就决定了它能“做”多深。
灵巧手,是人形机器人的技术制高点。思灵机器人在这方面的技术底蕴,最为集中。
“这项技术实际上源自我十二年前的博士研究工作。”陈兆芃博士坦言。

经过团队近二十年的持续优化与迭代,Agile ONE搭载的灵巧手,已是市场上性能最强大的产品之一。其技术精髓,在于实现了手部整体的、深度的感知能力:
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关节力-力矩传感: 其手部的每一个关节,都配备了独立的力-力矩传感器。这使其能够对关节内部的受力情况进行精确的感知与控制。
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指尖触觉传感: 同时,在其每一个指尖,也都集成了高灵敏度的触觉传感器,赋予了机器人感知、分辨接触物体表面细节的能力。
当“关节内感知”与“指尖外感知”相结合,这双手便拥有了强大的本体感知能力。——这是一种直指工业自动化中那些需要人类灵活性和判断力的复杂装配、柔性操作等“最后一公里”难题的技术实现——
它使得机器人能够精准地操控微型螺丝、稳定地使用电动工具,甚至轻柔地触摸一块屏幕。
与生俱来的“安全基因”
当一个人形机器人要与人类并肩工作时,安全是压倒一切的前提。
行业的普遍做法,是在机器人系统中添加各种“安全补丁”。而思灵机器人的逻辑是:安全不应是外挂,而应是流淌在系统血液里的内生基因。
“我们希望打造一个人类能够信任、并且让人们乐于与之协同工作的机器人同事。”陈兆忿博士表示。
这份底气,源自思灵机器人在协作机器人领域深厚的技术与数据积累。一个更具说服力的事实是,该公司正积极参与行业标准的制定。“我们已具备协作机器人的研发经验,并正积极参与关于制定人形机器人新安全标准的讨论。”
这种安全理念,超越了物理层面的“不碰撞”,上升到了心理层面的“可信赖”。
Agile ONE在人机交互(HRI)上的设计处处体现了这一点:其眼部的响应式光环,会通过发光和闪烁来确认对指令的理解;其身体各处分布的接近传感器和后视摄像头,使其具备全方位的环境感知;其胸前的一块显示屏,可以实时展示机器人的状态信息。
这一切,共同构成了一套让机器人的行为可预判、意图可理解的沟通系统。
从务实到万亿
面对巨大的市场潜力,思灵机器人的起步,却异常务实。
Agile ONE首先将被设计用于其自有工厂等结构化的工业环境中,执行物料搬运、机床上下料、工具使用和精细操作等任务。

更值得关注的是,其软件平台AgileCore,可以将这台人形机器人,连接到思灵机器人以及其它供应商的机器人之上,构建一个能让所有机器人协同进化、共享数据的智能系统。
这也揭示了“物理AI”的核心价值:机器人的力量源于连接。单打独斗的个体,无法释放其全部的潜能。
Agile ONE的发布,是思灵机器人对其“物理AI”愿景的一次系统性展示。在人形机器人这条日益拥挤的赛道上,它以一种极为扎实和系统化的方式,证明了一个技术长跑者的价值。
物理AI的时代,正由这样的参与者,一步步构建成真。