作者 | 李沐蓉

具身智能的熱度正在迅速升溫。

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(chǎn)品，依然稀缺。

在當(dāng)下具身智能賽帶動(dòng)輒百億估值、融資屢創(chuàng)新高的熱潮里，今年 3 月下旬，星燦智能完成的千萬級融資，顯得格外低調(diào)。

但我們視線從融資額移開，了解星燦智能的技術(shù)路線和商業(yè)判斷，會發(fā)現(xiàn)一個(gè)信號：

這家公司，可能代表著另一條路徑，一條更接近現(xiàn)實(shí)商業(yè)化的路徑。

星燦智能的團(tuán)隊(duì)自帶鮮明的「智駕基因」——創(chuàng)始人李戰(zhàn)斌及團(tuán)隊(duì)成員均來自吉利、百度 Apollo 等智駕團(tuán)隊(duì)。

他們沒有一上來就做人形機(jī)器人，而是主攻兩款產(chǎn)品：割草機(jī)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(shù)下沉到家庭和康養(yǎng)這兩個(gè)剛需場景，打造「空間智能+具身交互」的出行陪護(hù)機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)先感知控制，后認(rèn)知智能。

可以看到，星燦智能正在驗(yàn)證一件事情：具身智能不必從「最復(fù)雜形態(tài)」開始，其實(shí)也可以從「最可落地場景」開始。

離開公路，智駕人的下一個(gè)出口

星燦智能團(tuán)隊(duì)成員清一色來自智駕背景，這并非個(gè)例。

從 2024 年開始，智能駕駛領(lǐng)域的核心人才正在大規(guī)模離開智駕賽道，涌向具身智能賽道。

理想汽車前 CTO 王凱、理想前 AI 首席科學(xué)家陳偉、原地平線智能駕駛總裁余軼南... 紛紛跨界入局具身智能。

這股人才遷移并非是偶然，背后是整個(gè)智能駕駛行業(yè)的發(fā)展瓶頸。

深究原因，本質(zhì)上是智能駕駛行業(yè)不再提供確定性回報(bào)。

過去十年，Robotaxi 一直是智能駕駛行業(yè)的「終極夢想」，資本也為此投入了上千億資金。

蘿卜快跑、小馬智行、文遠(yuǎn)知行、滴滴自動(dòng)駕駛等企業(yè)也已經(jīng)在北京、廣州、深圳等地實(shí)現(xiàn)常態(tài)化載客，但是 L4 級自動(dòng)駕駛規(guī)模化落地，依然面臨著較大的瓶頸。

單車智能在長尾極端場景、全天候魯棒性、全場景冗余上仍存在無法突破的技術(shù)局限，安全底線沒有完全筑牢。

同時(shí)，場景碎片化嚴(yán)重、B 端和 C 端協(xié)同不足，尚未形成可復(fù)制的商業(yè)閉環(huán)。

技術(shù)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(guān)鍵的是，車企紛紛收縮智駕自研投入，轉(zhuǎn)向外部合作模式——在汽車智能化節(jié)奏加快的背景下，高投入、長周期的自研路線弊端愈發(fā)凸顯，曾經(jīng)的「核心增長引擎」，正在逐漸變成「成本中心」。

對于身處行業(yè)之中的算法工程師而言，更核心的問題在于邊際價(jià)值的下降。

智駕行業(yè)已經(jīng)過了「快速擴(kuò)張期」，進(jìn)入了工程化收斂期。

感知、決策、規(guī)劃模塊已經(jīng)相對成熟，頭部方案在高速公路、城市快速路等結(jié)構(gòu)化場景中的表現(xiàn)已經(jīng)接近天花板。

而剩余的長尾問題，更對依賴海量數(shù)據(jù)采集與極端場景依賴，而非算法的單點(diǎn)突破。競爭日趨激烈，人才的發(fā)展空間也越來越窄。

相較之下，具身智能尚處于早期爆發(fā)階段，技術(shù)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(gè)順理成章的技術(shù)延伸與價(jià)值再釋放之地。

因此，智駕精英「轉(zhuǎn)戰(zhàn)」具身智能，與其說是主動(dòng)選擇，不如說是智能駕駛的「確定性」在消退，而具身智能提供了一個(gè)技術(shù)復(fù)用度高、需求更剛性、場景更廣闊的新出口。

看懂物理世界，機(jī)器人才能真正走進(jìn)家庭

對家庭機(jī)器人來說，問題從來不是「有沒有大模型」，而是能不能看懂物理世界。

那空間智能是什么，它為何是解決家庭復(fù)雜環(huán)境的最優(yōu)解？

簡單來說，語言大模型是讓 AI 學(xué)會理解文字，空間智能就是讓 AI 學(xué)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(gè)精準(zhǔn)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(dòng)的能力」。

她表示，空間智能解決的是「小腦」和「感官」的閉環(huán)，讓 AI 擁有對三維空間的實(shí)時(shí)感知和身體協(xié)調(diào)能力。

沒有空間智能，再強(qiáng)大的語言模型也只能停留在屏幕里，而有了空間智能，AI 才能真正走進(jìn)我們的客廳、廚房和臥室等復(fù)雜的場景。

掃地機(jī)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(fā)腿也只會轉(zhuǎn)圈圈——這是當(dāng)下機(jī)器人在家庭場景中的普遍困境。

不久前，某保潔機(jī)器人進(jìn)入家庭做家務(wù)，缺點(diǎn)也很明顯：

疊一件衣服要接近 10 分鐘，動(dòng)作笨拙，夾鞋滑落，可進(jìn)入的場景十分受限。

出現(xiàn)這些情況的核心原因是，機(jī)器人的動(dòng)作大多是基于預(yù)設(shè)程序，一旦環(huán)境發(fā)生微小變化，機(jī)器人往往會無所適從，在「感知、預(yù)測、控制」上三者未能形成高效閉環(huán)，導(dǎo)致在陌生環(huán)境中的抗干擾能力不足。

這也揭示了一個(gè)行業(yè)現(xiàn)狀：

機(jī)器人的硬件本體正在快速發(fā)展，但它「大腦」和「小腦」這些對物理世界的感知、理解并做出快速反應(yīng)的能力卻相對滯后。

為什么空間智能是家庭場景的最優(yōu)解？

因?yàn)榧彝キh(huán)境的核心特點(diǎn)是「非結(jié)構(gòu)化、不可預(yù)測、高度多樣化」的。

孩子的玩具隨手亂放，家具布局因人而異，光線、遮擋、地面起伏等突發(fā)情況層出不窮。

每個(gè)家庭的布局、物品收納、生活習(xí)慣都不一樣，這對具身智能進(jìn)入家庭提出了極高要求。

傳統(tǒng)機(jī)器人基于預(yù)設(shè)規(guī)則和固定路徑運(yùn)行，遇到突發(fā)情況，就很容易「罷工」。

而擁有空間智能的機(jī)器人，能像人一樣實(shí)時(shí)構(gòu)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(dòng)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(yùn)動(dòng)控制，再疊加智能。

他們自研 XcanSense 5D 感知系統(tǒng)，作為實(shí)現(xiàn)空間智能的技術(shù)底座。

通過多傳感器融合，實(shí)現(xiàn)對室內(nèi)外環(huán)境的實(shí)時(shí)厘米級語義建圖與理解，讓機(jī)器人獲得通用的「空間認(rèn)知」能力。

同時(shí)，他們將 L4 自動(dòng)駕駛的車規(guī)級技術(shù)架構(gòu)進(jìn)行「輕量化」改造，提出「大小腦協(xié)同」架構(gòu)。

「大腦」（決策層）負(fù)責(zé)任務(wù)規(guī)劃與場景理解；

「小腦」（控制層）專攻高實(shí)時(shí)性的運(yùn)動(dòng)控制與動(dòng)態(tài)避障。

這相當(dāng)于為機(jī)器人配備了一套「室內(nèi)外通用高精地圖」和「環(huán)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(xiàn)在，越來越多的企業(yè)開始探索空間智能。

宇樹 G1 人形機(jī)器人搭載 OpenClaw 后，已經(jīng)能初步認(rèn)識空間和時(shí)間，知道房間、人和物體的位置。

在 2026 AWE 現(xiàn)場，掃地機(jī)器人已經(jīng)慢慢長出「大腦」（AI 芯片）、「眼睛和耳朵」（多模態(tài)傳感器）、「手腳」（機(jī)械臂與輪足），并學(xué)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(jié)構(gòu)光的融合感知系統(tǒng)，結(jié)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(shí)現(xiàn) AI 大模型支持自然語言交互，機(jī)器人可理解用戶模糊需求，自主規(guī)劃、決策路徑完成任務(wù)。

總之，從虛擬走向物理，對真實(shí)空間的認(rèn)知與重建，已成為 AI 進(jìn)化的必經(jīng)之路，機(jī)器人進(jìn)入家庭環(huán)境，空間智能是最優(yōu)解。

具身智能商業(yè)化，好用比形態(tài)更重要

回歸星燦智能，為什么會說是最接近「現(xiàn)實(shí)商業(yè)化的」的玩家之一？

現(xiàn)在具身智能賽道，大多數(shù)玩家執(zhí)著于通用人形機(jī)器人的研發(fā)，但往往會陷入重形態(tài)、輕實(shí)用的困境，短期內(nèi)無法實(shí)現(xiàn)技術(shù)落地。

而星燦智能的核心優(yōu)勢，在于對行業(yè)需求和技術(shù)戰(zhàn)略的精準(zhǔn)把握。

它沒有追逐「人形機(jī)器人」的行業(yè)熱點(diǎn)，而是錨定家庭康養(yǎng)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(shí)現(xiàn)產(chǎn)品閉環(huán)。

過去的電動(dòng)輪椅，甚至多數(shù)同類智能輪椅，都只解決了「移動(dòng)」這個(gè)基礎(chǔ)需求，卻沒有解決老人出行的安全、獨(dú)立和陪伴問題。

同類智能輪椅要么過于注重功能堆砌，單純增加導(dǎo)航、語音控制等基礎(chǔ)功能；要么陷入「技術(shù)內(nèi)卷」，盲目搭載高端硬件，導(dǎo)致成本高企，難以走進(jìn)普通家庭。

星燦精準(zhǔn)抓住了老人出行的核心訴求，將智駕領(lǐng)域的多模態(tài)感知技術(shù)，深度嫁接到智能輪椅上。

在感知層面，星燦采用激光雷達(dá)+雙目視覺+毫米波雷達(dá)+IMU 的多模態(tài)感知方案，構(gòu)建了遠(yuǎn)超同類產(chǎn)品的感知網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了厘米級的環(huán)境感知和動(dòng)態(tài)預(yù)測，無論是夜間、強(qiáng)光還是昏暗環(huán)境，都能穩(wěn)定運(yùn)行。

在決策規(guī)劃層面，星燦采用端側(cè)小模型與規(guī)則兜底的混合架構(gòu)，常見的指令比如緊隨、避障、路徑規(guī)劃，可以實(shí)現(xiàn)毫秒級響應(yīng)。

復(fù)雜語義理解則調(diào)用本地輕量級 LLM，避免了云端大模型導(dǎo)致的延遲、斷網(wǎng)等問題。

與同賽道的 Strutt ev¹ 相比，據(jù)公開資料，Strutt ev¹搭載 2 個(gè)激光雷達(dá)、10 個(gè)飛行時(shí)間傳感器，具備 360°避障能力，在硬件規(guī)格上較為完善。

但其產(chǎn)品定位更側(cè)重「高精度控制」而非「深度環(huán)境認(rèn)知」，在識別動(dòng)態(tài)物體與語義理解層面仍有局限；同時(shí)其核心能力依賴持續(xù)的算法迭代更新。

此外，其售價(jià)高達(dá) 7499 美元，高昂的成本也讓普通家庭難以承受，商業(yè)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(shù)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)性能突破，其 5D 感知系統(tǒng)可在嵌入式芯片上運(yùn)行，滿足消費(fèi)級產(chǎn)品的成本要求，預(yù)計(jì) 2026 年 Q4 量產(chǎn)。

「感知優(yōu)先、輕量化模型」的路線天然具備成本可控優(yōu)勢，更能精準(zhǔn)適配家庭場景的動(dòng)態(tài)需求。

這意味著，星燦所采用的「感知優(yōu)先、輕量化模型」路線，其所需的硬件成本已經(jīng)降至可大規(guī)模普及的區(qū)間。

更具行業(yè)價(jià)值的是，星燦推行「沿途下蛋」的戰(zhàn)略：

割草機(jī)器人提供了大量戶外非結(jié)構(gòu)化場景數(shù)據(jù)。

地形起伏、光線變化、動(dòng)態(tài)障礙物，這些正是空間智能系統(tǒng)最需要的訓(xùn)練素材，積累完成后直接復(fù)用到智能輪椅的室內(nèi)外感知研發(fā)中。

后續(xù)逐步向類人陪護(hù)機(jī)器人延伸，每一款產(chǎn)品既是可盈利的商業(yè)載體，也是下一輪技術(shù)升級的基礎(chǔ)設(shè)施，通過數(shù)據(jù)與技術(shù)的積累實(shí)現(xiàn)復(fù)利效應(yīng)。

這種「不追求一步到位、從剛需場景切入、技術(shù)復(fù)用迭代」的模式，也說明了具身智能商業(yè)化的核心不在于形態(tài)，而在于「能用、好用、能盈利」。

人形機(jī)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(jīng)之路。

星燦的選擇提示了一種可能：

在這個(gè)行業(yè)里，最先跑通商業(yè)閉環(huán)的，未必是最炫的那個(gè)，而是最先解決真實(shí)需求、破解現(xiàn)實(shí)痛點(diǎn)的那個(gè)。

       原文標(biāo)題 : 人形機(jī)器人是終局，但剛需場景才是具身智能的當(dāng)下