蘇度 WAIC 首秀：機器人能力如何從 Demo 走向部署

泛化性，是具身智能從 Demo 走入現(xiàn)實的分水嶺。

2026 世界人工智能大會（WAIC）期間，成立不到一年的蘇度科技首次在國內(nèi)系統(tǒng)亮相，集中展示了從強泛化抓取擴展而來的 10 余項機器人技能，覆蓋雙手操作、柔性體處理、精密組裝、移動抓取和多機協(xié)作等。

今年 4 月，蘇度通過首篇技術(shù)Blog披露進展情況：基于 Sim2Real 訓(xùn)練的機器人，已經(jīng)能夠?qū)⒓寄苓w移至真實環(huán)境，在開放場景中抓取未知物體，并保持較高成功率。三個月后，WAIC 現(xiàn)場呈現(xiàn)的，已不再是一項單點能力，而是同一套技術(shù)范式向更多任務(wù)持續(xù)擴展的結(jié)果。

蘇度對泛化的驗證，開始從單項技能的成功率，轉(zhuǎn)向跨任務(wù)擴展與系統(tǒng)部署。

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從抓取開始，驗證泛化

在公司此前披露的測試中，Sudo R1 面對透明玻璃、反光金屬、柔軟布料、不規(guī)則物體等不同目標，實現(xiàn)了 98% 的首次抓取成功率。這個看似基礎(chǔ)的動作，其實是機器人進入真實世界的第一道門。

在蘇度科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO韓錚看來，具身智能走向真實應(yīng)用的關(guān)鍵，不只在于機器人能否完成某個動作，更在于它能否在開放環(huán)境中持續(xù)保持高可靠性和泛化能力。只有當機器人操作能力達到 90%、甚至接近 99%+ 的水平，它才有可能進入商業(yè)化系統(tǒng)，被客戶真正接受和使用。

蘇度科技研發(fā)副總裁、算法負責人徐澤祥解釋，抓取之所以被放在最早驗證的位置，是因為它幾乎是所有物理交互的入口。人類日常的大量操作，都離不開“抓”、“放”和“移動”。例如疊衣服，看起來是柔性體操作，但拆到局部，仍然是抓住布料的某個位置并移動；精密組裝看起來復(fù)雜，許多局部動作也離不開雙手抓住零件，再完成對齊、插入和拼合。

“大部分的操作技能，基本上都是建立在抓取上的某種抓放組合。”

不過，蘇度要做的并非簡單抓取。

在固定的場景、物體、光照下完成單次抓取，行業(yè)內(nèi)并不新鮮。蘇度花時間打磨的是強泛化抓取，背景可以變化，物體可以未知，空間可以受限，任務(wù)對象可以是透明、反光、柔軟、細長、薄片狀，甚至是團隊此前沒有設(shè)想過的東西。

此前在 CVPR 和 ICRA 的線下展示中，現(xiàn)場觀眾會把隨手帶來的物品放到機器人面前。有人拿來很細的筆、很薄的卡片，也有人拿來尺寸遠大于夾爪的大水壺。徐澤祥回憶，機器人會自己選擇一個可以下手的局部區(qū)域，用它認為可行的姿態(tài)把物體抓起來。這些隨機交互讓團隊看到，模型已經(jīng)具備一定的空間智能和操作判斷能力。它會根據(jù)物體形狀、空間關(guān)系和可抓取區(qū)域，思考完成任務(wù)的方式。

對蘇度而言，抓取也是完整技術(shù)鏈路第一次被系統(tǒng)性打通的地方。

在 WAIC 現(xiàn)場，蘇度已從單一抓取擴展至 10 余項新技能。徐澤祥認為，真正重要的并非時間與數(shù)量，而是這些技能背后的生產(chǎn)機制。“在抓取這個單一技能上，我們已經(jīng)把整套流程初次驗證、搭建起來了。”這套流程覆蓋數(shù)據(jù)生成、模型訓(xùn)練、硬件部署、運動控制和測試反饋，并被持續(xù)應(yīng)用到新的場景和任務(wù)中。

這意味著，新技能并非一個個孤立開發(fā)。雙手操作、柔性體操作、精密組裝、移動抓取背后，仍然共享同一套 Sim2Real 數(shù)據(jù)鏈、模型方法、硬件系統(tǒng)和運動控制技術(shù)棧。不同技能之間當然有差異，也需要新的算法和數(shù)據(jù)融合進展，但它們不是彼此割裂的項目。

短時間內(nèi)擴展出如此多技能，本身就說明：一旦底層范式跑通，技能開發(fā)的邊際成本會下降。蘇度希望建立的，是一套可復(fù)用、可擴展、能夠持續(xù)生成新能力的機器人系統(tǒng)。

在 WAIC 上，這套系統(tǒng)會進入多個場景。

工業(yè)場景中，多臺機器人將在不同工位協(xié)作完成鋰電池模組裝配任務(wù)；生活和消費場景中，機器人將進行玩具拼裝、雙手操作、柔性布料處理、全身控制的移動抓取。韓錚特別提到，移動操作是這次展示中的一個“彩蛋”。在行業(yè)里，邊移動邊操作一直被認為是具身智能下一階段的重要方向，而這件事已經(jīng)被蘇度變?yōu)榱爽F(xiàn)實。

相比此前的單手抓放，這些任務(wù)對機器人的空間理解、雙臂協(xié)同、長程任務(wù)規(guī)劃，以及移動與操作的一體化能力提出了更高要求，同時也進一步考驗多機器人之間、機器人與其他設(shè)備之間的通信、調(diào)度與協(xié)作能力。

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打造具身智能底層平臺

在蘇度的技術(shù)路線中，Sim2Real 是一個核心關(guān)鍵詞。

韓錚將這一判斷放在機器學(xué)習(xí)的發(fā)展脈絡(luò)中理解。從語言模型、二維視覺模型，到自動駕駛和機器人，核心問題始終是如何用高效、結(jié)構(gòu)化的方式描述世界。語言模型需要大規(guī)模文本數(shù)據(jù)，視覺模型需要大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)，機器人則要面對物體、環(huán)境、動作、接觸和物理變化。“如果沒有足夠的真實世界數(shù)據(jù)，就一定要依賴另外一條路，就是仿真。”韓錚說。

真實數(shù)據(jù)能夠直接呈現(xiàn)任務(wù)，并提供來自現(xiàn)實世界的反饋，但很難規(guī)模化覆蓋近乎無限的物體、光照、材質(zhì)、遮擋、空間約束和操作行為，采集成本也難以持續(xù)下降。仿真則可以提供完整的輸入輸出，以及現(xiàn)實中難以直接采集的物理狀態(tài)、空間幾何和語義信息；當平臺與數(shù)據(jù)鏈路跑通后，數(shù)據(jù)能夠通過算力持續(xù)生成。

不過這并不意味著蘇度只依賴仿真。

徐澤祥強調(diào)，公司同樣建立了遙操作、UMI 和第一視角等真實數(shù)據(jù)源。在內(nèi)部，這被定義為“虛實融合”的路線：以仿真擴大數(shù)據(jù)規(guī)模，以真實數(shù)據(jù)補充任務(wù)信息和現(xiàn)實反饋。然而，這條訓(xùn)練路徑下的模型能力是否穩(wěn)定可遷移，還取決于本體結(jié)構(gòu)、傳感器、運動控制和算力部署能否與模型協(xié)同。

韓錚回憶，早在 2022 年，他和公司董事長兼 CTO 蘇昊討論機器人創(chuàng)業(yè)時，也曾考慮只做“大腦”，將模型提供給第三方機器人本體。但這一想法很快被否定：現(xiàn)有機械臂、底盤和人形機器人，與蘇度要驗證的新模型、新架構(gòu)并不完全匹配；新的具身智能范式，也對硬件、傳感器、運動控制、算力、數(shù)據(jù)采集和部署方式提出了新的要求。

選擇“軟硬一體”，只是蘇度構(gòu)建全棧能力的第一步。

為了驗證一套完整、可迭代、可規(guī)模化的具身智能范式，公司將自研范圍延伸至硬件設(shè)計、核心部件、仿真平臺、數(shù)據(jù)鏈路、訓(xùn)練系統(tǒng)、模型算法、運動控制、評測體系、供應(yīng)鏈整合，以及面向客戶和開發(fā)者的工具系統(tǒng)。徐澤祥認為，數(shù)據(jù)、模型、本體、控制、仿真和部署，任何一環(huán)缺失，最終驗證的都只是局部能力。

這套體系也體現(xiàn)了蘇度對自身位置的判斷。韓錚更愿意將公司定義為一家“硬件加軟件的平臺工具型公司”：提供機器人硬件、底層基礎(chǔ)模型、封裝好的技能和開發(fā)工具，讓上層模型公司、行業(yè)應(yīng)用團隊、自動化集成商和客戶研發(fā)團隊在此基礎(chǔ)上構(gòu)建應(yīng)用。

韓錚將其稱為“機器人的 Coding”。在他的設(shè)想中，機器人應(yīng)用也將進入可編程、可調(diào)用、可組合的階段，底層操作能力由蘇度完成封裝，開發(fā)者和行業(yè)伙伴負責構(gòu)建上層應(yīng)用。

平臺化能力最終仍要在商業(yè)部署中接受驗證。蘇度科技商業(yè)副總裁張校珩將機器人進入商業(yè)場景分為三個階段：演示階段驗證機器人能否完成任務(wù)；概念驗證階段驗證其能否在客戶現(xiàn)場穩(wěn)定運行；部署階段則要驗證研發(fā)團隊離場后，機器人能否持續(xù)工作。

進入客戶現(xiàn)場后，高成功率只是基礎(chǔ)。生產(chǎn)節(jié)拍、連續(xù)運行、異常識別與恢復(fù)、換線適配和系統(tǒng)集成能力，共同決定機器人能否進入客戶的生產(chǎn)與經(jīng)營體系。

制造業(yè)客戶還面臨一個容易被忽視的問題：工件信息和工藝數(shù)據(jù)具有高度敏感性。工件的類型、規(guī)格、材料和流轉(zhuǎn)方式，往往涉及產(chǎn)品設(shè)計、供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)與生產(chǎn)計劃；技能如何組合、以何種順序執(zhí)行、出現(xiàn)異常時如何調(diào)整，則沉淀著客戶最核心的工藝 know-how。

如果機器人公司需要進入現(xiàn)場，完整采集生產(chǎn)流程并進行后訓(xùn)練，客戶就必須向外部暴露部分供應(yīng)鏈和核心工藝，也會產(chǎn)生數(shù)據(jù)安全與長期供應(yīng)商依賴的顧慮。蘇度強調(diào)零樣本泛化、高成功率、開發(fā)者工具和任務(wù)編排能力，正是為了將通用技能與客戶工藝解耦：蘇度提供穩(wěn)定、可泛化的底層技能，客戶則在本地完成技能組合、順序編排和任務(wù)配置。

這也構(gòu)成了蘇度跨行業(yè)擴展的基礎(chǔ)。制造業(yè)、零售商超和餐飲門店的流程不同，底層所需的抓取、約束放置、移動以及技能調(diào)度能力卻具有共通性。客戶保留工藝和任務(wù)流程的編排權(quán)，蘇度則降低進入不同場景時的遷移與交付成本。

在實際商業(yè)化路徑上，蘇度優(yōu)先進入少數(shù)具有代表性和行業(yè)牽引力的頭部客戶場景。更高的要求、更完整的流程和更真實的約束，可以檢驗通用技能的穩(wěn)定性與適用邊界，并幫助團隊將共性需求沉淀為可復(fù)用的技能、標準接口和開發(fā)工具，再向同一行業(yè)的腰部客戶及相似場景復(fù)制。

蘇度并不回避早期交付的復(fù)雜性，而是先在頭部客戶現(xiàn)場把場景吃透、把工具打磨出來。“今天的交付和駐場，是為了讓未來的交付不再依賴駐場。”張校珩說。

按照規(guī)劃，2026 年下半年，蘇度將重點跑通“底層技能模型＋上層開發(fā)者工具”的商業(yè)范式，在多個行業(yè)頭部客戶中完成早期概念驗證和少量機器人落地，同時建立供應(yīng)商、集成商、渠道商和開發(fā)者生態(tài)。到 2027 年，更大規(guī)模的落地將更多由渠道商、集成商和開發(fā)者共同推動。

與技術(shù)和商業(yè)路徑相伴的，是蘇度逐步形成的多元股東結(jié)構(gòu)。自成立以來，公司已完成多輪融資，最新一輪融資后估值超過人民幣 200 億元。投資方既包括寧德時代溥泉資本、阿里巴巴、騰訊、百度、螞蟻戰(zhàn)投、小米、蔚來、歌爾等產(chǎn)業(yè)資本和科技企業(yè)，也包括高瓴創(chuàng)投、IDG 資本、藍馳創(chuàng)投、云鋒基金、綠洲等市場化投資機構(gòu)，以及國壽股權(quán)、孚騰資本、國開投資等國家和長期資本。

不同類型投資人的持續(xù)參與，分別從真實場景協(xié)同、基礎(chǔ)模型與平臺生態(tài)、商業(yè)模式和規(guī)模化潛力，以及長期技術(shù)與產(chǎn)業(yè)價值等維度，構(gòu)成了對蘇度當前發(fā)展路徑的共同判斷。

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一群相信“難而正確”的人

蘇度的另一層特殊性，藏在團隊里。

韓錚認為，蘇度最核心的競爭力，是一群長期圍繞物理智能問題工作的人。這家公司還很年輕，但核心團隊并不是臨時拼成的。“蘇度搭建核心團隊實際用了接近 10 年。”韓錚說。

這支團隊的源頭，來自蘇昊過去近二十年在機器學(xué)習(xí)、語言和物理智能等方向上的積累。蘇昊是一個喜歡做“難而正確的事”的人，在他的身邊逐漸聚集起一批有著共同信念的人。有些成員從本科階段開始進入他的視野，后來去海外訪問、深造，再進入學(xué)術(shù)界或工業(yè)界。公司許多核心成員，也與蘇昊有多年學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)合作。長期的合作關(guān)系，讓他們在創(chuàng)業(yè)之前，就已經(jīng)形成了對物理智能問題的共識和信任基礎(chǔ)。

這對具身智能公司尤其重要，它需要的不是單一類型人才，而是機器學(xué)習(xí)、3D 視覺、仿真、機器人控制、硬件工程、數(shù)據(jù)系統(tǒng)、產(chǎn)品和商業(yè)化能力的組合。韓錚認為，真正要解決物理智能的核心問題，必須把這些分散在不同領(lǐng)域的人放進同一個系統(tǒng)里。

從實驗室和大公司研究團隊，變成一家創(chuàng)業(yè)公司，這支隊伍也在學(xué)習(xí)新的組織方式。在過去一年里，招聘是韓錚投入最多的事情之一。具身智能方向的人才競爭正在變得激烈，只要聽到某個關(guān)鍵人才有一點可能性，他愿意立刻去約見，為此“全世界到處跑”。

在組織文化上，蘇度保留了很強的研究氣質(zhì)。韓錚說，公司愿意讓核心研發(fā)人員在動手之前充分討論、充分表達，也允許團隊為真正重要的問題承擔合理的探索成本。但蘇度的研究并不是脫離場景的自由發(fā)揮。研發(fā)人員從提出問題的第一天起，就會同時思考客戶真正需要什么、技術(shù)如何進入產(chǎn)品，以及一套能力未來能否穩(wěn)定部署和規(guī)模復(fù)制。

蘇度真正稀缺的地方在于，深入技術(shù)無人區(qū)探索和將復(fù)雜技術(shù)轉(zhuǎn)化為可靠產(chǎn)品，并不是由兩撥人分別完成，而是集中在同一批核心研發(fā)人員身上。他們既有能力提出新問題、創(chuàng)造新范式，也愿意深入客戶現(xiàn)場，理解節(jié)拍、穩(wěn)定性、成本和部署方式等具體約束。換言之，他們做的不是為了展示技術(shù)有多復(fù)雜、看起來有多前沿，而是把真正前沿的技術(shù)做成真正有用的產(chǎn)品——不是只做“fancy”的技術(shù)，而是做有用的“fancy”技術(shù)。

但對落地的重視，并不意味著為了速度犧牲成熟度。蘇度不能接受為了融資、市場聲量或外部壓力，把尚未準備好的系統(tǒng)硬推給客戶。正是這種對技術(shù)邊界和客戶價值的克制，讓蘇度此前保持低調(diào)，沒有急于制造聲量，而是在等待一個關(guān)鍵時刻。

WAIC 就是這個時刻。

韓錚判斷，今天的具身智能行業(yè)仍處在“百團大戰(zhàn)”階段，大量公司和資源涌入，但隨著技術(shù)范式逐漸清晰，行業(yè)會走向更明確的分工：少數(shù)團隊負責提供穩(wěn)定可靠的底層模型、硬件和開發(fā)工具，更多團隊在上層探索多模態(tài)模型、垂直行業(yè)應(yīng)用和真實場景部署。

從長遠來看，蘇度希望成為具身智能時代的底層開發(fā)平臺，把機器人最底層、最復(fù)雜、最難規(guī)模化的操作能力封裝起來，交給更多開發(fā)者、客戶和行業(yè)伙伴使用。未來，做一個機器人應(yīng)用，不應(yīng)該從造硬件、訓(xùn)練底層模型開始，如同移動互聯(lián)網(wǎng)時代的開發(fā)者不需要先造一臺手機、再寫一個操作系統(tǒng)。

借著 WAIC 首秀，蘇度展現(xiàn)了通用具身智能正在從單點能力，走向可調(diào)用、可組合、可復(fù)制的底層平臺。機器人能力一旦能夠像軟件能力一樣被封裝和分發(fā)，就有機會進入更多工廠、門店、服務(wù)場景，最終進入真實世界的日常運轉(zhuǎn)。

點個“愛心”，再走 吧