为人形机器人装上“方向盘”｜光明“企”明星

在深圳市光明区的办公室里，操作人员身着轻便的穿戴设备，做出旋转拧紧的动作；几乎同步，远在大洋彼岸的美国亚特兰大，一对机械臂灵活复刻操作人员的动作，将“手”中的硅胶反应柱精准对接并旋转拧紧。这不是科幻电影场景，而是艾欧智能（深圳）有限公司自主研发的TeleXperience遥操作系统的真实演示。

2025年5月底举办的WBCD双臂机器人挑战赛上，正是这项“跨洋操控”技术，让成立仅两年的艾欧智能从全球88个参赛队伍中脱颖而出，作为唯一跨国遥操作参赛队伍获得最佳应用奖。

“当下的机器人还需要‘方向盘’。”艾欧智能创始人陈相羽的比喻直指行业痛点。这位拥有腾讯、小鹏技术背景的创业者，将目光投向具身智能的“幕布”后方：破解机器人“数据荒”，以“数据养料”为具身智能“进化”踩下“油门”。

 让机器人先“上岗”，再学会“自走”

WBCD双臂机器人挑战赛上，艾欧智能完成了生命科学实验挑战中一系列高精度任务：安装硅胶柱、操作透明试管、执行多步复杂动作等，全流程稳定执行，引发全场关注。

近年来，随着人工智能与 robotics（机器人学）的深度融合，具身智能——即具备物理交互能力、能在真实世界自主行动的智能体——已成为全球AI产业的新增长极。波士顿动力、特斯拉等科技巨头加速人形机器人硬件迭代，国内也涌现出大批机械臂、移动机器人企业，然而“全自动化仍停留在概念阶段，就像10年前的自动驾驶。”陈相羽的判断道出了行业共性困境。

在他看来，人形机器人要实现真正的自主行动，必须经历“人在环”的过渡阶段——就像当前L2、L3级别的自动驾驶需要人类随时接管，面对高度复杂和动态的物理世界，机器人自主决策能力仍显不足，在未来3-5年内仍需依赖遥操作技术完成复杂任务。

“拿自动驾驶来比喻具身智能，现在是车造出来了一部分、且不是特别稳定，我们做的是‘方向盘’和‘油门’，把这些搞定，‘车’才能在路上跑起来。”陈相羽介绍，艾欧智能的解法是以“遥操作设备+数据采集+管理平台”的“三位一体”产品矩阵，搭建机器人的“健身房”。

“方向盘”指通用机器人遥操作系统TeleXperience，通过穿戴动捕设备捕捉人体动作数据，再经深度优化的传输技术实现跨地域实时操控。“目前机器人还不能真正做到自主行动，而遥操作技术则为其提供了转化为生产力的手段。”陈相羽说，TeleXperience可以实现跨地域作业、人机分离、异地协同等功能，显著提升了机器人使用的灵活性和经济性。

这种技术落地的紧迫性，与现实需求高度契合：工厂招不到人，年轻人宁可不工作也不进厂——陈相羽认为，这正是遥控机器人的现实土壤。在具身智能尚未完全成熟的当下，危险作业、远程打工、24小时无人便利店等场景，正是遥操作技术用武之地，“通过遥控形式让它先干活，数据采集出来才能训练机器人。”

 具身智能的“训练食谱”正在生成

2024年10月推出至今，TeleXperience已服务多家头部机器人企业，并入驻了北京人形机器人数据训练中心、上海异构人形机器人训练场。这一市场渗透速度，印证了具身智能产业对“过渡技术”的迫切需求。

不止当“方向盘”，艾欧智能的产品也可成为“油门”——用于采集具身智能数据“金字塔尖”的机器人交互数据。在具身智能的发展逻辑中，数据如同人类的“肌肉记忆”，是训练机器人自主决策的基础，能“教会”它们如何在真实生产生活场景中行动。但不同于文本、图像数据的易获取，机器人与物理世界互动的动态数据因场景复杂、采集成本高而极度稀缺。

艾欧智能的独特之处在于提供数据的全流程服务，不仅提供多种形式的机器人数据采集，还会提供数据处理、标注以及最终的模型部署，形成“采集-处理-训练”闭环。

目前，艾欧智能的开源数据集已有超过50万条数据，覆盖了数十个场景、技能，涉及数百种被操作对象，包括视觉、运动学、触觉和声音数据以及自然语言标注。这些数据正成为训练机器人“肌肉记忆”的关键养料。

尽管前景广阔，陈相羽对行业挑战有着清醒判断。“机器人商业化可能比自动驾驶更难。”他直言，如同特斯拉完全自动驾驶服务面临的购买力瓶颈，企业对机器人数据服务的付费意愿仍需培育。

公司落地光明区，陈相羽看中这里低密度、低成本、高效率的创业环境，为初创企业提供了“轻装上阵”的空间，“我们有5分钟通勤的生活圈，周末能爬山，可以心无旁骛做技术。”这支平均年龄28岁、集结东京大学、北京大学和哥伦比亚大学等顶尖人才的团队，在光明科学城找到了技术深耕的静谧土壤。

为何对人形机器人充满信心？“人形机器人是最能适应人类世界的构型，因为这个世界始终是为‘人’设计的。”陈相羽说。而艾欧智能的“方向盘”与“油门”，正让这场“适应”之旅加速向前，从光明驶向未来。

撰文：王悦