文章核心观点 - 锦秋基金作为长期主义的AI基金，在2024年和2025年连续投资星尘智能，看好其绳驱AI机器人技术及商业化前景[1][2][3] - 遥操作是人形机器人部署的关键支撑技术，其技术演进正从演示阶段迈向试点部署阶段，在人工智能整合、低延迟硬件等方面取得快速进展[5][8][16] - 星尘智能是业界首个量产绳驱AI机器人的公司，其产品Astribot S1已在科研、商业服务、文娱演出及工业等多个领域落地应用[3] 遥操作系统的关键组件 - 典型的人形机器人遥操作架构包含四个核心环节：人类输入设备、重定向与控制模块、反馈接口以及通信信道和机器人端控制[8][10][14] - 人类输入设备技术多样，包括惯性测量单元（IMU）、虚拟现实控制器、外骨骼及生理传感器（如肌电图EMG）用于意图预测[10] - 重定向与控制模块的核心功能包括运动学重定向、运动规划、稳定控制（如基于零力矩点ZMP）和全身控制器采用二次规划（QP）等优化技术[10] - 反馈接口主要为操作者提供遥在感，类型包括视觉反馈（VR/AR）、触觉反馈（力、震动）以及听觉与平衡反馈[14] 历史演进及进展 - 遥操作概念起源于20世纪60年代，早期研究聚焦于远程操作中的时间延迟问题；20世纪80-90年代随着"远程存在"理念提出而进一步发展[13] - 2010年前核心研究方向为操纵器的双向控制，并进行了仿人机器人在太空领域的早期实验（如METERON项目）[13] - 到2020年代中期，动作捕捉与基于学习的方法降低了对人工关节控制的依赖，使人机交互接口更直观[15] - 2024-2025年，遥操作技术在人工智能整合、低延迟硬件研发与高韧性设计方面取得快速进展，已从演示阶段迈向试点部署阶段[16] 遥操作系统的分类与比较 - 常见的遥操作系统可分为五大类：机械式同构映射、VR/外骨骼辅助、数据手套/动作捕捉跟踪、人类动作迁移及仿真生成[17] - 机械式同构映射系统通过物理同构结构实现1:1动作映射，操作直观，适用于初级数据采集场景，但硬件体积大、数据类型单一[18][23] - VR/外骨骼跟踪系统采用低成本VR设备替代主臂，降低硬件门槛，但存在信息损失严重、逆运动学（IK）奇点问题及采集效率低等缺点[25][26] - 数据手套与触觉反馈系统专注于手部精细动作采集，支持多模态数据记录，适用于高精度操作场景，但设备成本高且受环境干扰[33][35] - 动作捕捉跟踪系统可实现全身动作捕捉，是仿人机器人数据采集的最优选择，支持毫米级精度与低延迟数据传输，如Open X-Embodiment数据集含100万条轨迹[36][38] - 人类动作迁移方案无需依赖机器人硬件，直接采集人类全身动作并通过重定向算法映射至机器人，采集效率高但存在跨形态差异问题[41][42] - 仿真器生成数据方案成本最低，通过虚拟环境生成动作轨迹，但仿真到现实（Sim2Real）差距大，目前仅适用于刚体操作任务[46][51]