“中国版Figure AI”，杀出四位候选玩家

编者按：

具身智能并非单一技术的突破，而是一场由资本、工程与场景合力推动的全球浪潮。这正如五百年前的地理大发现，我们正在智能的驱动下，重新绘制物理世界的边界。

星河频率特别策划「具身智能大航海」系列文章，立足全球视野，锚定通用机器人、陪伴机器人、机器狗、机器人大模型等核心赛道，深度剖析行业内的头号玩家们。

以「大航海」为名，记录探索者们如何驾驭算法、硬件与资本的浪潮，寻找属于自己的新大陆。

正如每一次大航海都重塑世界格局，具身智能的征程也在重新定义机器与人的关系、技术与社会的关系。在这个系列里，我们不仅关注谁能率先靠岸，更关心谁在指引航向、如何穿越泡沫、何处才有真正值得登陆的未来。

往期文章：

《具身智能百亿俱乐部，全球已有 10 位玩家》

作者 | 毛心如

前不久，Figure AI 用 10 亿美元融资，390 亿美元估值，为具身智能行业树立了新的里程碑。短短三年，这家公司成为了全球估值最高的初创具身智能公司。

一时间，Figure AI 也被部分媒体戏称为「美国版宇树」。如果分析这个标签的评判标准，其实不难发现是基于两家公司在公众话题讨论度来评定的。而从技术路线角度，两家公司显然有着很大的差别。

宇树是典型的「硬件派」公司，其当前营收的 65% 来自四足机器狗业务；Figure AI 则是全栈式软硬一体的公司，硬件端其拥有自研机器人本体、电池、传感器等核心部件，软件端 Helix 机器人大脑可以支持机器人完成叠毛巾、包裹分拣等任务。

毫无疑问，目前任何一家公司想在人形机器人市场里拥有绝对的统治力，必须在软件和硬件上都有绝对的实力。正因如此，众多公司正在积极补齐短板，以增强市场竞争力。

而像 Figure AI 这种在「大脑+硬件+资金」都实力雄厚的公司，也成为了海内外具身智能公司对标的对象。

在这场由中美主导的具身智能竞赛中，中国也涌现出四位潜力玩家，有望成为「中国版 Figure AI」，它们分别是：银河通用、星动纪元、千寻智能和星尘智能。

星尘智能、千寻智能：大脑端的突围

在具身智能的世界里，往往硬件的迭代是最清晰的，也是最容易被拆解的，但是决定机器人智能上限的，是软件和模型。

换句话说，即便造出再漂亮的手臂与关节，没有聪明的大脑、小脑与关节打配合，机器人在复杂真实世界里依然会碰壁。

虽然星尘智能和千寻智能在机器人形态上选择轮足式与 Figure AI 的双足人形不同，但如果只看大脑维度的话，二者都展现出与 Helix 模型相似的野心。

星尘智能的 DuoCore 采用快慢脑架构。快脑负责实时反应和基础动作控制，慢脑处理复杂决策和长期规划。这种设计与 Figure AI 的 Helix 模型有着相似之处。

把星尘智能的快慢脑与 Figure 的 Helix 对照，会发现两者都支持需要不同时间尺度的决策机制来兼顾推理与实时控制。

Figure 将这种思路包装为系统 1（快）与系统 2（慢）的组合，系统 1 执行高速控制，系统 2 做高层规划、语言与场景理解。星尘智能将类似分层进行「DuoCore +实时轨迹生成」模块化工程，强调模仿学习与末端空间增量式控制等策略来提升鲁棒性。

两者的差别在于，Figure 的 Helix 侧重于把一个通用 VLA 应用在多种智能体上并通过大规模示范数据闭环优化；星尘智能更强调自上而下的软硬协同，以及通过工程化的遥操作与仿真采集实现大规模真实样本的积累与迁移。

而在媒体公开报道里被称为「中国版 Figure AI」的千寻智能，在今年先后发布了大模型 Spirit V1 和人形机器人 Moz1。前者首次攻克了柔性物体长程操作难题，后者则是国内首个高精度全身力控的具身智能机器人。

与 Figure 的 Helix 相比，千寻智能路径的共同点在于二者都把端到端 VLA 看作关键能力，目标是让同一套模型能理解自然语言指令、处理感知输入并输出连续动作。

同时，千寻智能也与 Figure 面临着相似的挑战，即如何把样机上的演示变成能在大量真实场景中稳定运行并持续收集高质量训练数据。

从架构逻辑看，三家模型均通过「高频系统处理动作执行、低频系统负责决策规划」的分工，较传统模型速度与精度不可兼得的问题有了提升。

• Helix 的优势在于极致的轻量化与低数据依赖，可在嵌入式 GPU 上运行，无需云端算力支撑

• DuoCore 则强化了动态修正能力，250Hz 的快脑响应频率甚至超过 Helix，更适配工业场景的高精度需求

• Spirit V1 的创新点在于柔性物体处理，通过多源数据融合实现了全流程叠衣服等复杂长线任务，泛化能力更贴近家庭场景

银河通用：资金+大脑的多维类同

在具身智能这种「烧钱换时间」的赛道，除了要有过硬的技术水平，融资能力也对技术迭代起到了重要影响。大笔融资能保证技术发展有持续的资金支撑，同时充实的资金也能成为壮大人才队伍的关键燃料。

Figure 之所以能收获高度关注，一方面靠技术叙事，另一方面也得益于其连续获得大额融资，为其打造样机、构建大数据闭环提供了充足弹药。

在资金这一点上，中国的银河通用无疑有着跟 Figure 类同的基因，两家公司都通过少数轮次、单笔巨额的融资方式，实现了估值的快速飙升。

银河通用成立 2 年，收获 3 轮融资，累计融资额超 24 亿元，估值来到 100 亿元人民币，跻身国内具身智能公司估值前三。Figure AI 成立 3 年，收获 4 轮融资，累计融资额超 17.54 亿美金，估值达到 390 亿美元。

除此之外，两家公司也都明显吃到了投资方带来的「资本-产业」红利。例如银河通用 Pre-A 轮领投方宁德时代，为其提供了在真实工厂环境中部署机器人和收集数据的场景。

而 Figure 此次 C 轮融资的参与方之一、全球顶级另类资产管理公司 Brookfield，则将协助其构建全球规模最大、最多样化的人形机器人预训练数据集，并开放大量真实的家庭场景以供测试。

除了「投人」和「投故事」之外，这两家公司强大的「吸金」能力，归根结底离不开它们在模型层面的硬实力。

银河通用选择的机器人形态和星尘智能、千寻智能一样，都是轮足式的机器人，跟 Figure 的双足人形有所区别。但银河通用的大模型 GraspVLA 跟 Helix 一样，采用的都是端到端 VLA 的思路，并在业内获得了广泛关注。

GraspVLA 的最大特点是泛化性极强，是全球首个仅需预训练就能实现零样本泛化的模型，可适应高度、平面位置、物体类别、光照、干扰物、背景等环境条件的变化，且具备自主决策能力与强抗干扰能力。

与 Helix 不同，GraspVLA 更有场景针对性，银河通用主攻的是药店、零售等商业化场景，目前已经签约了 100 家智慧药店。银河通用的思路是先解决某类场景的规模化问题，再追求模型的更大通用性。

机器人行业远看是万亿市场，近看是一万个「一亿市场」，所以银河通用选择先切入可计量且可控性高的商业场景。

而 Figure 的 Helix 模型则更强调通用性，致力于在多样化环境中执行各类任务，目标是在工厂和家庭中都能大规模应用。

从 Figure 早期与宝马工厂的合作，到近期与 Brookfield 的合作，践行的是「从工厂到家庭」的通用化路径。这条路径前期投入更大、周期更长、风险更高，但潜在的回报也更为惊人

星动纪元：软硬件全栈路线的相似

在四位玩家里，星动纪元在产品设计上最接近 Figure AI 的全栈式布局。星动纪元同时研发了人形机器人 L7、轮式机器人 Q5 和灵巧手 XHAND1，形成了完整的产品矩阵。

这种多元硬件策略与 Figure AI 专注于双足人形机器人略有差别，背后的逻辑是中国公司对市场需求的灵活适应。

在本体形态、大脑架构和场景落地这三个维度上，星动纪元全面对标 Figure AI，构建了「硬件接近、软件对齐、场景相似」的完整框架。

在本体设计上，星动纪元的人形机器人 L7 在今年的世界人形机器人运动会上获得了跳高冠军，展现了机器人的爆发力和运动性能，同时在功能展示里 L7 也能完成包裹分拣、智能装配、跳舞、调酒等多项任务。

而 Figure 的人形机器人 Figure 02 同样展示了包裹分拣、叠毛巾、使用洗碗机等能力，在 Helix 大脑的加持下，甚至能实现双机器人协同工作。

尽管 Figure 的机器人未过多展示其运动能力，但在工厂这类结构化或半结构化场景中，两家公司的机器人均熟练掌握了包裹分拣等同类技能。

硬件端另一个重要的共同点是，两家公司均使用自研灵巧手来展示精细操作能力。这种从机器人本体到关键执行部件的全链条自研能力，也是它们赢得市场高度认可的核心原因之一。

两家公司的人形机器人能有高性能表现离不开高性能模型的支撑。星动纪元同样押注的是端到端 VLA 模型，其 ERA-42 模型将视觉、理解、预测和行动整合为一体。

与 Figure 的 Helix 相比，两者拥有三处共同点：

• 具备高频响应能力，ERA-42 的推理频率达 30Hz 以上，虽低于 Helix 的 200Hz，但已能满足实时动作反馈需求，可通过视频预测提前规划动作，避免操作失误

• 遵循数据驱动逻辑，两者均通过观看人类操作视频学习技能，ERA-42 可直接从视频中提炼操作逻辑，大幅降低数据成本，这与 Helix 的自动化标注技术异曲同工

• 采用端到端架构，均无需中间环节转换，直接将自然语言指令转化为动作，简化了应用开发流程

虽然在融资方面，星动纪元的融资额不能在中国玩家里排到绝对的第一梯队，但是其在订单层面已经搭建起全球化生态，目前其已交付 300 台订单，另有 500 台订单待交付。

此外，全球市值 TOP10 的科技巨头中已有 9 家是星动纪元的客户，国内像联想、海尔、北自科技等公司也都是其合作方。这种市场认可度与 Figure AI 获得宝马订单的逻辑一致，都体现了「技术实力-场景落地-市场认可」的正向循环的运转。

谁更像中国版 Figure AI

将星尘智能、千寻智能、银河通用和星动纪元这四家公司与 Figure AI 进行对比后，我们可以把「像 Figure AI」拆解成三个更加具体的维度：

• 是否有端到端的 VLA 大模型能力并在多场景验证

• 是否在硬件上具备与模型耦合的工程能力

• 是否有充足的资金与产业链通道支撑长期的迭代

把四家公司放进这三个维度的交叉里，会发现没有谁能做到真正的「复刻」。

银河通用在资金和场景化落地上具备优势，其仿真数据大模型、门店试点订单和充足的资金给了它难以撼动的竞争力。

星尘智能在模型架构上具有方法论上的可比性，它押注软件架构将决定最终上限；千寻智能在技术路线上也与 Figure 的技术路线有不少交叉，但它需要在真实世界样机和场景验证上交出更多可核验的答卷。

星动纪元在硬件和软件上都与 Figure 最为接近，无论是技术路线的对齐、全栈能力闭环，还是都选择先进入工业场景的商业化选择。

当然，我们不可忽视的是，今年才刚刚开启具身智能的量产元年，对于这一长战线行业，或许现在下定义也有点太早，但我们也能从四项硬指标里来窥见企业的发展情况。

第一，机器人在真实场景的长期运营数据。秀 Demo 虽然在行业内已经见怪不怪，但怎么把单次演示变成稳定执行才是性能提升的关键。尤其是在真实场景下，同一套系统能否在多家门店、车间，甚至家庭保持低故障率的同时长期运行。

第二，企业真实的量产交付数据。今年以来，越来越多企业宣布签署订单，保守估计，今年我国人形机器人销量有望突破 1 万台。

与此同时，许多投资人也表示今年年底到明年年初是交卷期，企业最终能交付多少台机器人，交付后的运维、口碑，都是对企业供应链、服务能力的考验。

第三，「模型-硬件」闭环的提升效率。企业能否把仿真、遥操等数据真实、高效地转化为模型更新并下发到真实机器，是提升机器人智能程度的关键，智能程度提升到一定程度，机器人可以实现在陌生环境里实现任何指令，这也是业内一直期待的机器人的「ChatGPT 时刻」。

王兴兴预测行业最快 1-2 年内可能迎来这一时刻，而哪家公司能成为这一时刻的敲钟人，就能获得加速前进的核心燃料。

第四，资金与产业资源的可持续性。众擎的赵同阳曾表示，公司账面没有 50 亿元，很可能因资金链断裂而被迫退出竞争。所以谁能在多轮迭代中既保住研发节奏，又能兼顾降本、量产和供应链掌握，谁更有长线竞争力。

综上所述，无论是星动纪元的全面布局，还是银河通用的资本实力，抑或是星尘智能、千寻智能的算法优势，这四家企业的不同选择，其实折射出了中国具身智能赛道的多元化生态。

随着行业泡沫的逐渐消退，真正的竞争将体现在每家公司在「技术-场景-数据-商业化落地」的协同能力上。

而这场竞逐的终局，绝对不是诞生一个「一模一样的 Figure AI」，而是看谁走出更符合产业需求的发展路径。

甚至可能，最后真正的赢家，不是某家单一公司，而是那些能把大脑、身体与商业化闭环同时打通的玩家，或者通过合作把不同优势整合起来的生态体。

毕竟，这场智能革命的终局，从来不是单一模式的胜利，而是多元技术路径共同开辟的未来。