机器人跳舞半小时速成，具身智能迎来运动基座模型

具身智能行业喧嚣，但真正推动进展的人关注的是非共识、实际进展和完整图景。8月，宇树机器人上市成为焦点，其人形机器人因流畅动作而备受关注。让机器人动得好，既需要优秀的硬件——构型接近人、电机摩擦和转子惯量小、量产一致性强，也依赖算法快速进步。去年一个动作训练一个策略，今年运动基座模型出现，一个模型看过足够多人类动作后，能跟上新动作。上传视频、提取动作、仿真、部署到实机，整套流程半小时可完成。宇树也在做这类模型。这会带来更多会跳舞的机器人，但硬件差异仍影响表现。

更深远的影响在于，全身运动控制若可从外部获取，只做双臂操作的公司可接上另一家公司的全身模型，让机器人从桌前站起来。桥介数物正做通用全身运动控制模型，让不同品牌、构型的机器人调用同一套运动能力。成立三年，服务近40家企业、50多款机型，不造机器人，却是行业少数第一年就盈利的公司。它正把项目制生意转为平台RoboCraft AI，按机器人台数收订阅费和License费，刚完成亿元级融资，由中国移动链长基金领投。最现实客户是展演和租赁公司，同一套动作可快速迁移到不同机器人。

桥介数物希望成为机器人操作系统般的基础设施，每台出厂人形机器人都装其系统，开发者做应用，每卖出一台、每分发一次都能收钱。创始人尚阳星表示，今年技术进展主要是全身运动控制基座模型和平台化产品。用户上传视频，几分钟提取动作，仿真后部署实机，半小时内完成。多台不同机器人可同时实时跟随人跳舞，但每种机器人各有一个模型，跨本体通用模型尚未实现，希望未来一年左右做到。难点在控制模型和数据，数据决定泛化，高质量动捕数据约几千小时，自建数据工厂今年投入约一千万元，8月已可每月采集1500小时。新本体接入训练基座模型至少四五天，未来跨本体泛化后能缩短到几小时。

尚阳星将机器人能力分三层：Motion、Skill、Task。公司目前主要做Motion层，Skill层只有简单编排，Task层未接大语言模型。必须从Motion和全身运动控制做起，才能跨本体，形成统一可复用底层。独立第三方中立性是必要条件。未来会出现应用开发者，本体厂商至少五到十家，开发者需工具降低适配成本。VLA输出关节位置或末端位置，全身控制需考虑动力学和扭矩，以高频实时闭环。平台希望服务租赁表演厂商和做全身操作任务的人。抓取不会被自动解决，仍需训练，平台提供Skill层工具链。长期希望不同人开发的Skill能互相复用和交易。