在人工智能与机器人技术深度融合的浪潮中，具身智能正成为推动人形机器人产业变革的核心引擎。北京星动纪元科技有限公司创始人陈建宇近日在接受蓝鲸科技专访及2025世界机器人大会（WRC）主论坛演讲中，系统阐述了公司对技术路线、产品落地与行业未来的深度思考，揭示出一条以“通用大脑+通用本体”为核心，以向人类学习为路径，以家庭场景为终极目标的通用人形机器人发展蓝图。01 技术路线收敛：VLA成为主流，世界模型助力能力跃升
当前，具身智能领域的技术讨论聚焦于“VLA（视觉-语言-行为）”与“端到端”范式，而星动纪元从创立之初便坚定押注这一方向。陈建宇指出，具身智能的技术路线正经历一场关键的收敛——正如早期对“基于学习路径”的争议最终被实践验证，VLA作为融合视觉感知、语言理解与行为输出的第一性原理选择，正逐步成为行业共识。VLA涵盖机器人智能的核心三环节：视觉负责感知世界，语言用于理解与对话，行为完成输出与操作，其本质是构建一个类人的高效智能系统。
值得注意的是，技术收敛尚未终结。星动纪元正推进下一阶段的演进，包括模型架构的进一步改进与世界模型的融合。陈建宇透露，公司已率先实现全球首个“世界模型与生成式模型结合”的研究（如VPP视频预测策略），使模型不仅能预测未来状态，还能直接生成行为决策。同时，在VLA框架下探索强化学习，目标是提升机器人的通用能力——让同一套模型处理多样化任务，而非局限于单一运动控制（如走路）。陈建宇进一步阐释，世界模型并非与VLA互斥，而是对其能力的补充与升级：世界模型能增强机器人的精细化操作、泛化能力与认知水平，是完善VLA的下一范式。
在他看来，模型架构是具身智能的核心瓶颈——“它直接决定了模型的上限”，而数据策略与本体设计（如是否具备双腿、双手等）则是支撑模型落地的关键要素。02 数据与模型的平衡：架构优化提升效率，本体设计影响复用
针对具身智能研发中的数据难题，如不同机器人自由度、传感类型的差异导致数据复用受限，星动纪元提出了“数据金字塔+两阶段训练”策略：-预训练阶段优先使用与本体无关的人类行为视频等通用数据，通过迁移学习为机器人提供基础能力；-真机微调阶段则针对特定形态优化，确保模型在形态相近的机器人间高效迁移，如新一代人形机器人即使胳膊颜色或自由度变化，无需新数据也能完成原有任务。但跨形态迁移，如人形到四足、单臂到双臂，仍面临显著挑战，这凸显了本体设计与数据复用的深度绑定关系。绝对数据量必然持续增长，但核心是通过优化模型架构提升数据利用效率——用更少的高质量真机数据完成更多任务。
他强调，模型是驱动数据消化的关键：“未来系统一定是data-driven，但模型需先具备适配数据增长的能力，因此现阶段更应聚焦模型本身的优化。”03 通用智能的实现路径：大脑与本体融合，向人类学习
构建通用人形机器人的最短路径是直接向人类学习——因为人类是现实中唯一的通用具身智能体。
他类比语言模型的成功（从海量人类文本中学习），指出机器人需要构建“通用大脑”（集成视觉、理解、预测与行动能力）与“通用本体”（匹配的物理形态），并通过“场景-数据”反馈形成进化飞轮：顶层统一模型赋能各类人形机器人本体（包括灵巧手），不同本体适配差异化场景（如工业、家庭），场景数据再反哺模型迭代。
- 软件端：发布ERA-42通用大脑模型，实现端到端VLA模型控制人形机器人全身灵巧操作（55个自由度），语音指令即可完成柔性物品分拣、扫码、使用螺钉枪等上百种复杂任务；
- 硬件端：全栈自研关节模组、灵巧手、电机等核心零部件，垂直整合供应链，保障产品高质量交付。其推出的「星动L7」与「星动Q5」已分别应用于工业/商服场景和家庭/商业服务场景，并与海尔智家等企业达成超百单意向合作。
陈建宇特别强调，灵巧手的突破是关键——今年已实现稳定量产，成本下降且稳定性大幅提升，与VLA模型深度融合后可端到端控制每个手指关节的高频动作，使机器人能实时生成复杂精细操作，如抓取柔性物体、使用工具，技术成熟度显著提高。04 商业化落地：B端先行打磨，家庭场景五年内爆发
对于人形机器人的商业化路径，陈建宇持乐观态度：“短期内（B端工业场景）将是杀手级应用的起点。”当前，星动L7等产品在真实工业场景中已达到人类效率的70%以上，明年有望提升至90%——这得益于端到端模型的实时反馈与控制优势（类似人类的即时反应），结合硬件性能的持续优化，机器人未来有望接近甚至超越人类水平。扫地机器人已是最早的家用机器人雏形，未来几年将出现更简单的家用机器人，而高净值家庭可能率先尝试通用人形机器人。
他预测，以未来五年为节点，家用机器人将迎来爆发式增长——届时机器人将解决复杂操作、通用智能与高效交互等关键技术问题，逐步融入日常生活。全球化布局方面，星动纪元已取得显著进展：今年交付超300台产品，上百订单进入量产交付阶段；全球市值TOP10科技巨头中9家为其客户；海外市场占比超过50%，成为国产人形机器人“出海”的先锋。星动纪元还通过开源推动行业协同——2024年年初推出全球首个运控强化学习开源算法（humanoid gym，GitHub超1000 stars），今年又开源基于生成式模型的VLA大模型VPP。陈建宇认为，开源既是商业化的补充，更是技术路线收敛的催化剂：具身智能需要整个生态共同努力，开源能让更多团队快速迭代并启发我们。正如AI领域的快速发展得益于开源风气，具身智能的突破同样需要开放协作。从技术路线的收敛到通用智能的突破，从B端场景的打磨到家庭落地的蓄势，星动纪元正以“软硬一体”的全栈能力与“向人类学习”的底层逻辑，引领人形机器人行业迈向新的阶段。未来五年，家用机器人将逐步走进千家万户，而通用人形机器人将成为物理世界AI的核心载体——这不仅是技术的胜利，更是人类智能延伸的里程碑。
在这场变革中，中国创新力量正成为全球舞台上的重要推动者。
