政企合作与政策支持 - 星尘智能与深圳市养老护理院达成深度战略合作，聚焦AI养老机器人研发、多模态数据训练及智慧照护系统落地 [1] - 工信部与民政部联合发布通知，计划在家庭、社区和养老机构等场景试点应用智能养老服务机器人，要求居家场景完成200户家庭验证，社区和机构场景完成20个验证点 [1] - 深圳市提出到2027年实现具身智能机器人落地50个以上十亿级应用场景的目标 [2] - 广东省出台政策推动人工智能与机器人产业在养老等领域的应用，支持"机器人+"行动 [2] 技术突破与产品创新 - 星尘智能开发DuoCore快慢协同系统，赋予机器人"本能反应+深度思考"双智能维度，适用于复杂养老场景 [3] - 公司采用全自研绳驱技术，模仿人类肌肉施力方式，实现机器人快速、柔顺、安全的操作性能 [5][6] - 产品Astribot S1采用轮式底盘与人形上身设计，负载自重比达1:1，末端速度超10m/s，能完成叠衣清洁等精细任务 [5] - 公司构建"本体+数据+模型"技术闭环，形成软硬件一体化系统架构 [6] 资本与市场动态 - 星尘智能2025年完成数亿元A轮及A+轮融资，由蚂蚁集团、锦秋基金领投，老股东跟投 [6] - 2024年公司获经纬创投领投的数千万美元Pre-A轮融资，道彤投资等跟投 [6] - 公司创始人团队来自腾讯Robotics X，以"Design for AI"理念推动通用具身智能技术应用 [5] 应用场景与落地规划 - 深圳市养老护理院将协同星尘智能开展需求调研、场景评估及人机互动训练，共建专项工作小组 [3] - Astribot S1先在联合训练基地测试，制定操作规范后再分批次进入真实养老场景 [3] - 公司为机器人配置全动作安全机制，确保"不伤己、不伤人、不伤环境" [3]

温馨提示 ： 点击下方图片，查看运营团队2025年6月最新原创报告（共235页） 说明： 欢迎约稿、刊例合作、行业人士交流 ， 行业交流记得先加入 "机器人头条"知识星球 ，后添加（ 微信号：lietou100w ） 微信； 若有侵权、改稿请联系编辑运营（微信：li_sir_2020）； 正文： 继今年4月25日宣布连续完成A轮及A+轮累计数亿元融资后，"腾讯系"人形机器人创企 [ 星尘智能（深圳）有限公 司]（以下简称" 星尘智能"） 技术和商业化层面皆迎来重大突破 。 商业化层面： 2025年6月6日，公司宣布与深圳首家市属公办护理型养老机构 深圳市养老护理院 达成深度战略合 作； 双方将基于技术优势与场景深度协同，聚焦 AI养老机器人研发、多模态数据训练及智慧照护系统落地，共 同探索具身智能技术在生活辅助、健康监测、情感陪伴等养老场景的创新应用，推动科技与人文关怀的深度融 合，共同探索智慧养老、科技养老新模式。 至此，[ 星尘智能 ]旗下轮式仿生机器人Astribot S1成为国内首位走进养老护理院的人形机器人。 随着人口老龄化趋势加剧，2025年2月27日，国际电工委员会（IEC）正式发布由中国牵头制 ...

投资动态 - 锦秋基金于2024年领投星尘智能A轮融资 该基金作为12年期的AI Fund 长期聚焦突破性技术和创新商业模式的通用人工智能初创企业[1] 战略合作 - 2025年6月星尘智能与深圳市养老护理院达成深度战略合作 聚焦AI养老机器人研发 多模态数据训练及智慧照护系统落地[2][3] - 合作内容包括共建联合训练基地 Astribot S1机器人将开展常态化驻场测试 协助制定人机协作规范[4] - 双方设立专项工作小组 在技术部署 场景化训练基地共建 运维保障等方面展开计划[5] 政策与行业背景 - 2023年《"机器人+"应用行动实施方案》推动机器人融入养老服务场景 2025年广东省政策提出在民政领域拓展"机器人+"行动[6] - 养老场景高度复杂 需将机器人能力建设紧密贴合实际需求 才能实现科技养老[4][7] 技术突破 - 星尘智能开发DuoCore快慢协同系统 使机器人具备「本能反应+深度思考」双智能维度 可应对复杂环境[8] - 采用绳驱传动和仿生关节结构 实现毫秒级延迟与毫米级轨迹精度的肌肉级力控[8] - S1机器人具备类人灵活性与精准性 可完成叠衣清洁等精细任务 并配置三重安全机制[8] 合作价值 - 深圳市养老护理院提供真实场景和专业反馈 星尘智能提供技术支撑 共同打造可复制的"科技+养老"范本[6] - 合作将加速具身智能机器人在养老场景的落地优化 推动养老服务智能化升级[6] 发展前景 - 机器人养老尚处早期阶段 星尘智能通过技术自研突破 助力适老化改造与智能化服务[8] - 公司计划以"刚柔并济"技术持续推动养老领域数智化转型[8] 创业支持 - 锦秋基金设立"Soil种子专项计划" 为早期AI创业者提供资金支持 助力创新想法落地[10]

另外，Astribot S1所展现出的高性能指标（如末端最高速度≥10 m/s，末端最大加速度大于100m/S²，重复定位 精度±0.1 mm，单臂额定负载5KG），直接回应了市场对于真正强大、可靠且具备通用潜力的智能机器人的迫 切需求。 这正是投资者们在寻找的、能够定义下一代机器人产品的核心竞争力之一。 具身智能无疑是人工智能行业中最炙手可热的赛道，国内外一级市场持续涌现融资热潮。 具身智能，作为人工智能与物理实体深度融合的产物，正推动AI从数字世界向物理世界迈进，致力于让智能 体能够像人类一样在现实环境中感知、决策并执行任务。 这不仅代表了AI技术的下一个重要突破方向，更预示着一场深刻的生产力变革和海量新应用场景的诞生，从 工业制造、物流仓储到家庭服务、医疗康养，其潜力难以估量。 在这一波澜壮阔的浪潮中，星尘智能（Astribot）无疑是站在最前沿的探索者之一。 面对具身智能领域的技术挑战，领星尘智能提出了独特的解题思路。 公司首创了面向AI的软硬件一体化系统架构（Design for AI, DFAI） 。DFAI架构的核心思想，是将"AI智能"与 机器人的"最强操作"进行深度耦合与协同设计 。这一架构 ...

文章核心观点 - 具身智能大模型初创公司Physical Intelligence（PI）发布最新视觉-语言-动作（VLA）大模型π0.5，该模型具备开放世界泛化能力，能在陌生家庭环境中执行复杂家务任务[1][2] - π0.5采用异构数据协同训练和双系统架构技术，实现高层次语义推理与低层次动作执行的统一，标志着机器人技术从实验室走向现实世界的突破[5][8][10] - 2025年双系统架构VLA模型成为行业主流，国内外头部公司如Figure AI、英伟达、智平方等均推出类似技术路径产品[14][15] - PI公司成立仅一年估值达24亿美元，拥有全球顶尖创始团队，获贝索斯、OpenAI等机构投资，技术合作覆盖星尘智能、智元机器人等企业[16][17][18] 技术突破 - **开放世界泛化能力**：π0.5在训练数据未覆盖的家庭场景中实现功能迁移，如在不同厨房/卧室完成清洁、整理等长周期任务，依赖物理操作与语义推理的多层次认知[2][5] - **协同训练原理**：整合多模态数据（400小时机器人操作数据+人类语言指导），通过消融实验验证数据组合效果，使模型同时掌握动作执行与任务语义理解[5][7][8] - **双系统架构创新**：采用高层VLM（慢脑推理）与底层VLA（快脑执行）分层设计，类似人类"思维链"模式，解决传统端到端VLA模型长期规划能力不足的问题[8][10][15] 行业动态 - **技术路径趋势**：双系统架构成为2025年具身智能领域标准方案，典型案例包括Figure AI的Helix模型（2025年2月）、英伟达GR00T N1（2025年3月）、智平方Alpha Brain（2025年4月）[14] - **商业化进展**：科技大厂加速入局，谷歌/OpenAI/Meta转向本体制造，国内华为/京东跟进；资本聚焦具身智能创企如自变量机器人、穹彻智能等[21][22] - **核心壁垒**：软件算法超越硬件成为人形机器人商业化关键，企业需自研大模型构建技术闭环，仅依赖第三方模型难以形成竞争力[20][26] 公司背景 - **创始团队**：集结UC Berkeley/斯坦福教授与谷歌科学家，包括Sergey Levine（RT-X项目负责人）、Chelsea Finn（ALOHA项目导师）等，团队论文引用超4.7万次[16][19] - **融资历程**：2024年3月成立即获7000万美元融资（投后估值4亿），11月完成4亿美元新一轮融资（投后估值24亿），领投方含贝索斯、Thrive Capital[17] - **技术合作**：π0模型已应用于星尘智能Astribot S1机器人，2025年4月与智元机器人达成动态环境复杂任务合作，由BAIR博士后罗剑岚推进[18]

人形机器人行业发展现状 - 行业处于量产化初期，暴露问题将倒逼产业优化升级 [1] - 作为具身智能最佳载体，人形机器人是大国AI科技竞争主战场，长期空间广阔 [1] 产业端落地应用场景 工业领域 - 人工智能在工业领域应用具有突破性意义，可实现无中心控制的智能调度及自主环境认知协作 [2] - 汽车制造厂可能成为人形机器人首批规模化应用场景之一 [2] - 2025年南京天创电子发布全球首款防爆人形机器人"天魁1号"，可在复杂工业环境下高精准作业 [3] 养老服务领域 - 多国研发专用于养老服务的人形机器人 [2] - 腾讯Robotics X实验室的"小五"可实现扶抱老人移动、携人避障等功能 [2] - 星尘智能Astribot S1具备叠衣、分拣物品、炒菜等复杂技能 [2] - 日本AIREC机器人可协助完成穿袜子、炒鸡蛋等家务 [2] 应急管理领域 - 需要适应多种地形环境并能执行精细化操作的机器人 [3] - 应用场景包括搬运、急救、开关闭合等需手部及四肢协调的操作 [3]