发布时间：2026-04-13 13:17:40 点击量：
当全网都在追捧人形机器人的行走、抓取表演，各大厂商争相炫耀其“聪明大脑”时，一场更深刻的技术变革正在悄然酝酿：机器人，正从“看见”世界，走向“理解”世界。
近日，宸境科技发布全栈技术矩阵，没有炫目演示，没有刻意营造的未来感，一套名为“感知基础设施”的软硬一体化解决方案，成为整场发布会的核心。这背后，是宸境科技对机器人产业的独特判断：真正的技术突破，不在于让机器模仿人类形态，而在于赋予它理解和交互物理世界的“空间智能”。
记者采访宸境科技首席科学家、阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI）机器人系助理教授左星星。这位从谷歌、加州理工学院走出的学者，正试图用“软硬一体”的“空间智能”技术，破解具身智能场景落地的关键难题。
当下的具身智能赛道，群雄逐鹿：有的深耕机械结构优化，有的打磨运动控制精度，有的沉迷大模型驱动的动作生成。而宸境科技，选择了一条与众不同路。
在左星星博士看来，宸境科技最大的差异在于——是以“空间智能”为核心驱动力来构建具身智能体系的。
很多公司是从‘机器人本体’出发，而我们的路径是从‘空间理解’出发，再延展到具体动作与操作能力。”左星星说到。机器人真正进入现实世界，不只是“看见”，而是“读懂空间”。
真正拥有空间智能的机器人，则能够持续理解自身状态、周围三维结构、物体关系、动态变化，以及这些信息和任务目标之间的联系。它不是在执行单条指令，而是在一个不断更新的、可计算的空间模型中行动。这会带来一个很重要的变化：未来我们与物理世界的交互方式，可能会从“手动控制设备”转向“向空间提出意图”。
例如不是告诉机器人每一步怎么走，而是告诉它“把这个区域整理好”“把这个物品送到那里”“保持这条通道畅通”，它会基于对空间和任务的理解，自主完成规划与执行。那时候，机器人不再只是工具，而更像是一个能够理解环境语义和空间约束的物理代理。
这一切并非堆砌技术概念就能实现，而是对机器人技术底座的建构。据悉，宸境科技在空间智能领域已沉淀多年，从底层感知硬件设计、空间建模算法，到可计算的语义空间表达，已形成完整的能力体系。
宸境科技为何要重点发力“空间智能”基础设施？这来源于左星星跨越学术与产业的深度洞察。
从加州理工学院的理论研究、谷歌的工程实践、MBZUAI的前沿探索、到加入宸境科技，左星星的职业生涯，始终围绕一个核心问题：人工智能技术如何真正走进物理世界？“学术界关注创新边界，产业界看重可持续价值，两者结合，才能找准技术落地的方向。”他说。
在他看来，具身智能要真正落地，必须解决三大核心难题：开放环境中的稳定感知与理解、复杂操作的智能决策、长期运行的工程可靠性。而当前行业的一大痛点在于大量机器人企业在底层感知、建图、导航上“重复造轮子”——这不仅拉长了产品开发周期，还推高了成本和不确定性。
“这就像每个开发者都要自己造电厂，门槛太高了。”左星星打了个比方，“如果空间智能能成为标准化、高适配的平台，中小企业就能直接在上面做应用创新，不用再花几年时间打磨基础感知模块。”
他认为，这种转变将带来行业“化学反应”：更多团队能参与进来，探索细分场景应用；产品迭代速度会大幅加快，进而催生“长尾应用爆发”，让机器人走出实验室，走进更多真实场景。
“我们推出了Insight智能相机、TinyNav高性能导航算法库以及RoboSpatial空间感知软件平台，就是要打造模块化、开箱即用的软硬一体化空间智能解决方案。”左星星介绍。
在他看来，算法决定技术上限，硬件决定应用边界，而系统工程能力，决定了技术规模化落地的速度和稳定性——而这些，正是宸境科技的核心竞争力。
因为机器人不是运行在服务器里的模型，而是运行在真实物理世界里的系统。只要它要进入真实场景，算法就不再是抽象代码，而是会受到镜头视场、传感器噪声、结构振动、算力功耗、散热、通信时延这些具体硬件条件的约束。
在左星星看来，具身智能要真正进入产业时代，关键已不再只是让机器人“动起来”，而是让其能够在开放环境中稳定感知、理解并与复杂场景和多样化物体可靠交互。这背后不仅需要对系统稳定性的感知与理解能力，也需要面向操作与交互的决策能力，以及长期稳定运行的工程可靠性。真正标志产业化到来的，不只是能力上的突破，更是技术是否能够实现规模化交付。
很多时候，行业会把“算法”和“硬件”拆开看，但在具身智能里，这两者其实是相互定义的。一个好的感知算法，需要建立在对传感器物理特性的深刻理解之上；而一个好的专用硬件设计，也必须围绕算法真正需要的数据质量、时延预算和部署环境来做取舍。离开硬件谈算法，最后往往停留在 Demo；离开算法谈硬件，也容易变成参数堆砌。
这也是为什么我们认为，无论是纯粹的算法公司还是硬件厂商，如果希望解决具身智能落地具体场景问题，就必须打破边界，深入理解对方的逻辑。”因为最终交付给客户的不是论文结果，而是一个在复杂环境里可以长期稳定运行的系统。
谈及为何从顶尖科研机构走向创业一线，左星星表示，自己始终关注的核心问题，是“人工智能如何真正进入物理世界”。在他看来，近几年具身智能正处于从学术探索走向产业落地的关键阶段。
学术研究与产业实践的双重身份，也让左星星对行业发展形成了更立体的判断。他认为，学术视角有助于把握前沿趋势，避免短期主义；产业实践则不断用真实世界中的算力、成本、可靠性和部署约束校准研究方向，让技术从一开始就面向落地。两者结合，才能更稳健地在技术突破与商业价值之间找到平衡。
左星星认为，除了感知之外，可靠的交互能力与长期稳定运行能力是下一个需要解决的难点。
感知解决的是“机器人能否理解世界”，但产业化真正考验的是，机器人能否在不完美信息下持续做出安全、有效、可预期的动作。现实世界和实验室最大的差别，就在于它不会配合你：物体摆放是混乱的，人会突然介入，环境会持续变化，任务目标也会随时调整。机器人必须在这些不确定性下保持可控交互，这其实比“看见世界”更难。
再往工程上看，真正的大规模落地不是靠一次惊艳展示，而是靠成千上万次平稳运行。也就是说，行业接下来不仅要提升能力上限，更要提升可靠性的下限。这个问题既涉及操作策略、决策机制，也涉及安全冗余、异常恢复、持续学习和运维体系，这也是具身智能带来的行业机会。
左星星认为，这是一条高度交叉的赛道，具身智能不是科学家和工程师的“专属领域”，而是需要全社会参与。“不仅需要技术人才，也需要理解应用场景、参与产品和生态建设的各类人才。随着开源工具和平台不断增多，进入门槛大幅降低，更多人将有机会以不同方式参与这一领域，共享技术发展带来的成果。
未来的机器人，不应是实验室里被精心呵护的展品，而应是能像水电煤一样融入物理世界的基础设施回到物理世界的基本面，去死磕那些枯燥的稳定性下限、严苛的工程约束和标准化的交付体系。
左星星和他的团队，正试图用“空间智能”这把钥匙，去重构人与物理世界交互的底层逻辑。这或许不是一场关于“酷炫”的表演，但这无疑是通往真实世界的一张门票。（受访者供图）
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