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机器人靠“本能”自主操作

　　中新网北京新闻8月18日电 (赵磊)具身智能行业正逐步告别“堆数据、堆算力”的粗放发展模式。扎根北京海淀的通用具身智能企业橡木果机器人(Acorn Robot)近日发布“Natus AGE-0具身本能模型”，同步宣布完成天使轮融资。

　　当前全球具身智能行业普遍陷入数据内卷的困境。行业主流技术路线高度依赖海量演示数据、扩张模型参数与堆叠算力，尽管在实验室场景中表现亮眼，但落地真实工业环境时，始终存在操作稳定性不足、接触力道控制失效、跨场景适配能力弱等核心问题。更棘手的是，行业长期陷入“模型不成熟拿不到真实生产数据、缺少真实数据模型无法迭代”的死循环，严重制约了具身智能的规模化产业落地。此次发布的Natus AGE-0具身本能模型，凭借零数据冷启动的核心能力打破了数据桎梏，为机器人与物理世界交互提供了一套脱离大规模预训练、贴合真实物理规律的全新技术解法。

　　作为行业首个以触觉感知为核心、复刻人类操作机理的通用操作基座模型，Natus AGE-0摒弃了主流的数据预训练路线。它不依赖海量场景标注数据，不绑定特定机器人本体，也不局限于固定物料与工况场景，而是从触觉感知与接触力学的底层原理出发，提炼机器人物理交互的通用规律，相当于赋予机器人与生俱来的操作本能，实现跨设备、跨物料、跨场景的无前置学习适配能力。

　　与传统模型靠记忆样本复刻固定动作的逻辑不同，Natus AGE-0深度模仿人类生物行为机理，搭建起“本能反射—行为涌现—经验强化”的自适应、自学习技术链路。模型以触觉感知作为核心信号来源，通过自主行为调节，让机器人在不同硬件、复杂工业工况下，自主探索环境并完成柔性交互；同时遵循“用进废退”的规律，持续筛选沉淀可复用的操作经验，实现操作能力的自主迭代升级。

　　依托这套原生交互本能，机器人无需提前积累数据即可直接进入工业现场作业，在生产过程中持续生成高保真的真实物理交互数据，构筑“场景落地—数据沉淀—模型迭代”的正向增长飞轮，推动具身智能从实验室演示

　　“我们的目标不是做一个比人更快的专业运动员，而是做一个能快速适应不同任务的全能运动员，以极致通用的操作能力破解柔性制造场景的痛点。”橡木果发起人姜峣表示。

　　成立于2024年底的橡木果机器人，核心团队来自清华大学与哈佛大学，覆盖机械工程、神经科学、人工智能等交叉学科。团队自2017年起布局本能驱动的具身操作方向，历时九年完成了从理论创新、工程验证到工业场景落地的完整闭环。目前正全力打磨标准化双臂柔性生产单元，即“具身生产岛”，探索“生产即服务”的创新商业模式，致力于搭建分布式离散制造体系。整套方案整合了自研视触觉传感器、末端执行器与内嵌的Natus具身本能模型，不单独售卖零部件，而是为客户提供一站式柔性生产服务，精准适配快消、日化、食品等行业多品类、小批量、快迭代的生产需求。

　　姜峣表示，团队始终认为通用机器人技术的核心评判标准，是能否在工业现场持续稳定地创造价值。(完)

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