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注意看，这是一个机器人在跳舞，动作流畅，还是Breaking这种力量协调性要求很高的类型。
但它不光能动，静下来"干活"也有模有样：
无论是叠衣服、撕纸巾、拉窗帘、用筷子这种日常生活的精细化操作，还是工厂里的搬运、分拣、扫码等工业任务，都跟科幻电影里的一模一样，甚至实现了机器人的群体协作。
而且这还是个大尺寸双足人形机器人，它身高足足有 171cm、体重 65kg。在具身智能机器人领域，直接就是全尺寸里一步到位标准。
四肢发达，却还能粗中有细，能动能静。
放在机器人领域，背后一定还有个聪明大脑。
这就是来自星动 L7机器人秀出的最新能力，打造者是清华叉院背景的明星团队——星动纪元。在不久前，他们还以近 5 亿新融资引发行业内外热议，没想到烈火烹油，随即就甩出上述惊艳新进展。
这些能力也直接创下多项纪录：
首个完成 360 ° 旋转跳的；首个会跳街舞 breaking 的；首个跑得比人快的，也是首个同时具备精细化操作的全尺寸人形机器人。
如此纪录和能力背后，除了可以推测的 AI 大脑，也离不开机器人运动控制上的领先，据说它全身多达 55 个自由度——远超特斯拉擎天柱等人形机器人标杆。
国产具身 TOP，果然亮相就是新高度。
中国首个！全尺寸人形机器人"既能整活，又能干活"
具体来说，星动 L7 是一款全尺寸人形机器人，身高 171cm，体重 65 公斤，全身自由度达到了55 个，然后仅依靠一个端到端具身大模型ERA-42，就能驱动全身灵活运动，这也是这次亮相里最令人惊叹的地方。
机器人领域的专家，则重点从几个"大动作"来看门道。
首先是360 ° 旋转跳跃，默默起势，稳稳站住。
跑速同样刷新了行业纪录，可达 4m/s。
而它除了能上舞台表演，还能下车间干活，而且"粗中有细"。
比如能干重活累活，双臂负重可达 40 斤。
同样也能展现出轻轻撕下一片纸巾的控制感。
最后还可以进一步走进工厂拧螺丝，手持工具枪、食指控制开关键，精细作业：
甚至之前代表硅谷机器人最前沿技术水准的"叠衣服"，也不在话下：
当然，你可能发现了，视频有" bug "……因为不同场景下，星动纪元的产品形态并不一致。
这是因为，星动纪元首创了全尺寸和半身形态可选，用户可以根据场景需求灵活选择方案，降低综合使用成本，解锁更多更广阔的市场。
总的来看，星动 L7 既有大个头的力量与爆发，也有小个子的灵活。相比自身过去的产品，手臂更纤细，手腕灵活度更高，结合大臂展，操作范围更有优势。
对比行业来看，此前能打拳和跳舞的产品屡见不鲜，进车间打螺丝的机器人也并非没有。
但能做到干活整活两相宜的，少之又少。
这也是为什么星动 L7 一经亮相，就引发了行业热议。
为什么值得关注？
具身智能，作为技术发展自然衍生出的新概念，本质上就是以模型为大脑、以机器人为本体，通过本体与环境的交互来实现智能行为。
虽然大思路是通的，但具体如何做？怎么做？大家就各有各的解法。
此次星动 L7 之所以值得关注，不仅在于它打破了那么多行业纪录，更在于打破这些纪录背后所展现的技术方案，值得参考。
为什么这么说？得从具身智能的发展来衡量，以终为始来看，应该有这三个维度：
动态能力，任务执行能力以及场景泛化能力。
动态能力：高爆发力动作如何实现？
机器人的动态能力是其稳定性和可靠性的基础。而像空翻、旋转跳、舞蹈这样的高爆发力动作，对机器人关节响应速度和平衡控制算法提出了极高要求，已成为衡量行业玩家技术实力的重要标杆。一旦成功实现，就说明实力还不赖。
以往这些案例已经有过不少，但要么是聚焦于小尺寸人形机器人，要么就是实时响应不够，连贯性跟不上来。
此次星动 L7 所展现的动态性能之所以惊艳众人，核心在于其作为一款大尺寸人形机器人，成功攻克了高动态运动中的几个关键难题，包括动力系统不足和平衡控制复杂等问题。
比如像360 ° 旋转跳这个动作，小尺寸机器人因体重轻，关节电机只需提供几十 N · m 扭矩即可完成旋转动作。
但是试想一下，一个 130 斤的大尺寸机器人，在旋转起跳瞬间可能需要承受其本体 2-3 倍体重的冲击，扭矩稍微不足就会失败、响应滞后一点就会失去平衡。
目前业内知名玩家的峰值扭矩一般为 360N · m、20rad/s 的响应水平，而星动 L7 配置的 400N · m 扭矩，直接打破了纪录，它能够支撑起瞬间爆发力量并完成动作；25rad/s 毫秒级响应能让关节在 0.1 秒内完成姿态调整，避免失衡，就解决了这个问题。
而连续跳舞更考验机器人的平衡控制问题，当重心持续发生剧烈偏移，就需要全身关节实时协同来实现平衡控制。小尺寸机器人实现就比较容易，个头矮重心低，但大尺寸难度就比较高了。
据介绍，星动 L7 是通过两项技术创新来解决这一难题的。
首先，是高达 55 个自由度的超冗余设计。值得说明的是，自由度数量越多，机器人活动就越灵活，能执行的动作也就越复杂，但同时控制难度也显著增加。
通常，人形机器人的自由度在 40-50 个之间，而星动 L7 将这一数字提升到了 55 个，这些自由度构成一个高效的协同网络，借助先进算法实现毫秒级的关节实时联动。
另一项技术创新则是基于运动数据训练的端到端强化学习。这种方法直接在传感器数据与关节动作之间建立映射关系，无需依赖人工设计的平衡规则。它能根据实时动作要求，动态调整 55 个关节的输出力度与角度，并通过持续与环境交互来优化动作策略，从而实现精准的实时平衡姿态控制。
除此之外，它采用关节准直驱方案配合全栈自研模块化骨架，以保证长尺寸机器人足够轻量化并抗冲击。
任务执行能力：手速堪比电竞选手，看视频学习百种技能
其次，就是任务执行的能力，换句话说，这就是干活的能力。如果干活能力不强，更何谈应用落地。
一言以蔽之，这不仅要看本体是否够灵活，还得看大脑聪不聪明。
在本体侧，手部能力其实是重要的一环。星动 L7 的手部自由度已经达到了 12 个，并且每只手指独立驱动。相比于特斯拉擎天柱的 11 个自由度，星动 L7 能复现人类 90% 的手部动作，从而适配更多细分领域的工作场景。
而且每根手指能够实现 10 次 / 秒的点击响应，堪比电竞选手的操作速度。这样一来，像电子装配中"拧螺丝 - 扫码 - 贴标"这种连贯性高的工序也能顺利完成。
除此之外，还有十轴手腕的设计（侧摆 ± 45 °、前后 ± 90 °），这样在装配一些非标零件时候，可以灵活调整姿态，不需要频繁转动机身。
再来看大脑侧。以往关于大脑如何训练，也有很多思路。比如在虚拟环境中进行强化学习，这种方式虽有效，但会导致计算成本大幅增加，而落地到真实环境还需要做大量的适配工作；
还有像动作捕捉（通过人类手把手教学完成高精度任务）也存在局限性——既依赖专业动捕设备，又需要针对每项任务执行大量重复示范教学，过程费时费力，且难以实现能力泛化。
目前行业公认最理想的方式之一是视频训练，但仅有少数企业真正将其应用落地，星动纪元就是其中之一。
星动 L7 背后的具身大模型 ERA-42，其"世界模型"能力能让机器人观看人类操作视频，直接学习技能。
这种基于视频学习的方式具有高度扩展性，它依赖处理海量视频数据来推断动作执行逻辑。从某种意义上说，机器人必须发展出"自我意识"。这样一来，其显著优势在于大幅降低数据采集成本，并能快速部署至各类新场景。
此外，支撑复杂场景适应的另一关键，是其"长序列任务预判与抗干扰"能力：
高频实时抗干扰：依靠 ERA-42（30Hz 以上）高频的模型推理，机器人完成实时反馈来抗干扰；
前瞻性动作规划：利用视频预测能力，提前规划最优动作序列，确保操作"稳准狠"。
再配合灵活的四肢，感觉任一领域、任一场景都给包圆了。
场景泛化能力：全尺寸 / 半身形态随意选
最后也是对于商业化来说最关键的：场景泛化能力。"既能整活，又能干活"就已经囊括了广泛的应用场景。
除了大脑本身带来的泛化性，它的本体也进行了模块化设计的适配。
星动纪元首创了「全尺寸和半身形态」可选方案，机器人能根据场景灵活切换，进一步扩大了可适用的场景。
比如在工厂里，物流分拣、电子装配选用半身形态，可以减少空间占用，提升作业效率；而在商场、展会等需要全身动态表现的场景，就能切换至全尺寸形态。
也就是说，以后你在工厂里看到的，跟在商场里看到的，虽然形态各异，但可能都出自于同一个机器人。
星动 L7 极大地拓展了人形机器人的应用边界，其灵活的四肢和聪明的大脑，正在勾勒出真正意义上通用人形机器人的雏形。
支撑这一能力持续进化与边界拓展的，是星动纪元在行业率先跑通的"模型 - 本体 - 场景数据"闭环飞轮。
问题是，为什么一定是星动纪元？
率先跑通物理 AI 闭环飞轮的玩家
如果了解星动纪元的创办背景和获得的行业认可，或许就会很意外。
星动纪元成立于 2023 年 8 月，是清华大学唯一持股的具身智能企业，创始人兼 CEO陈建宇是清华大学学士，加州大学伯克利大学博士，现任清华大学交叉信息研究院助理教授博士生导师，拥有 10+ 年机器人和 AI 研发经验。
硬核团队深耕底层技术研发，引发资本看好，成立两年不到就完成多轮融资，投资者包括联想创投、阿里巴巴、海尔资本等。
充足的弹药能够持续不断支撑星动纪元的技术研发。其产品在科研和商用等场景落地，商业化成果显著。
星动纪元今年已交付超 200 台产品，另有上百订单还在交付中。全球 TOP10 市值科技巨头里，已有 9 家是星动纪元的客户。在科研方面，星动纪元产品已成为全球开发者市场首选，包括字节跳动机器人实验室、麻省理工大学、斯坦福、加州大学伯克利分校的顶尖人才都在用。
所以说星动纪元不仅在国内知名，而且海外驰名。出海业务发展迅猛，年初布局仅半年，海外市场收入占比已超过 50%。今年的 CES 上，老黄晒出的 14 款人形机器人，里面就有星动 L7 的前身星动 STAR 1。
辅助科研，落地商用，走出国门，这也为星动纪元提供了丰富的场景数据，成为其先发优势之一。
一家创新企业，为何能迅速出圈？归根结底，是源自于星动纪元的技术实力。从成立之日起，星动纪元便决定走一条难而正确的道路——软硬结合，打造物理世界的通用机器人。
通用机器人包括两个层面：通用大脑和通用本体。
星动纪元在通用大脑的最新成果是端到端原生机器人大模型 ERA-42，这是业界首次：仅通过同一个具身大模型驱动全身灵巧——不但能做大动作，还实现了五指灵巧手的类人手操作能力，可灵活运用多种多样、形态各异的工具完成上百种复杂任务。
ERA-42 主要有三大亮点，首先是架构创新，降低了数据成本和真机数据依赖。
对比此前 Figure AI 出品的 VLA 模型 Helix，ERA-42 的优势很大。对比来看，Helix 利用 500 个小时的远程操作数据，学会的任务数尚且还不到 100 个；而星动纪元的 ERA-42，只需要约 10 个小时的真机数据，就能学会上百种任务，堪称业内领先。
背后的秘诀在于，星动纪元是从第一性原理出发，其人形机器人学习数据时，并非直接模仿行为，而是学习行为背后的因果关系——即做出该行为后，会导致什么样的结果。这样就能理解背后统一的物理规律，实现完全泛化。
第二是可跨任务学习，因为 ERA-42 的泛化能力很强，通过单一策略就能执行新的操作任务。只要输入一句文本或语音，加上感知硬件数据，就能直接端到端输出操作，泛化到从未见过的环境或任务。
比如此前星动纪元曾采集简单的红黄蓝方块抓取数据，就能抓取任务泛化到从未见过的多样化物体，比如胡萝卜和茄子等，相比其他模型算法在泛化任务上显著提升了成功率。
最后是跨本体迁移，一个 VLA 大模型，打通单机械臂、双机械臂、上半身。这意味着 L7 能实行形态定制，背后依靠的不仅仅是硬件优势，还体现了其模型的泛化能力。
这同时也体现了星动纪元的硬件能力，实现了通用化和模块化，就像搭建乐高一样打造通用本体。自研五款关节模组，包括无框力矩电机、高性能空心杯电机、高功率驱动器及控制单元和低减速比减速器。因为自身掌握着关键技术，所以本体能快速更新，2 年迭 8 代。
实现通用模型和通用本体后，这两大核心部件还面临着一个共同的问题——数据瓶颈。高质量数据的缺乏，长期困扰着行业，但获取真机数据成本高，选择仿真模拟难度又大，数据类型比较单一。
星动纪元解决的策略是，采用海量无标注互联网视频数据，结合少量独家真机数据，全量提取，无损传输，让机器人更高效且低成本地理解物理世界。
低成本获取场景数据，强化模型大脑，驱动硬核本体。总结来看，星动纪元在具身智能行业，率先跑通了「物理 AI 时代的闭环飞轮」，即"模型 - 本体 - 场景数据"，就像跑通了 AI 模型时代的"算力、算法、数据"三要素。
这样的玩家在其他赛道并非没有先例，比如上一波物理 AI 浪潮中，最火热的创业赛道 Robotaxi。特斯拉自研 FSD 模型，打造 Model 系列为本体，为 FSD 获取了海量的场景数据，如今已成为 Robotaxi 赛道的超级明星。
现在，具身智能取 Robotaxi 而代之，成为物理 AI 最性感、最前沿的赛道，而星动纪元率先跑通物理 AI 的闭环飞轮，成为具身智能领域，代表国产最先进水平、乃至全球最先进水平的新明星。
果然，江山代有才人出。
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