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蓄力助跑，仅凭一次尝试，星动纪元 L7 就以 95.641cm 的成绩，创下人形机器人跳高世界纪录。
171cm 的身高，65kg 的体重，即便是普通人也未必能蹦出来这么高、这么标准的超级玛丽跳。
尽管本届世界人形机器人运动会上不乏各类「翻车」名场面，吸引了不少眼球，不可忽视的是，无论是跑步、跳高还是跳远，这些项目都深度考验了机器人「算法+硬件」高度耦合的能力。
与此同时，在本届运动会中夺冠次数最多的宇树科技，其创始人王兴兴在世界机器人大会论坛上的发言，却因对当前热门的 VLA 路线提出质疑，而被不少人称为「炸裂发言」甚至「暴论」。
同样作为冠军团队的星动纪元，其创始人陈建宇却对 VLA 表达出与王兴兴不同的态度。
观点分野的背后，实则是两家公司对「如何让机器人变得更强大」这一目标，所采取的不同实践路径——一条是「硬件先行」，另一条是「软硬一体、垂直整合」。
1、垂直整合和硬件先行的观念分野
两位创始人的背景差异，在一定程度上预示了两家公司的不同发展方向。
王兴兴是典型的工程师思维，宇树科技也因此走上了「硬件先行」的道路；而陈建宇作为清华交叉信息研究院的教授，更具科学家视角，因此星动纪元选择了「软硬一体」的垂直整合路线。
双方最显著的观点差异在对「VLA 是否可行」的判断上。
陈建宇把 VLA 当作一个广义范式来理解，只要模型能把视觉、语言、行为整合并在物理世界执行就属于 VLA。
他认为，随着生成式世界模型与强化学习的加入，端到端方法的能力正在被逐步证明。
因此星动纪元持续投入于软硬一体、端到端 VLA、强化学习与世界模型的融合研发，并在去年发布了端到端原生机器人大模型 ERA-42。
王兴兴对当前机器人大火的 VLA 路线持怀疑态度，倾向于将更多资源投向「世界模型/视频驱动」路线。
他认为如果模型只是表面地把视觉、语言和行动拼接起来，却没有稳定的世界表示与预测能力，这样的系统在真实世界交互时会暴露出短板，例如对数据质量和多样性的过度依赖、对长期规划和因果推理能力不足等。
其次，在「模型-数据-硬件」的权重判断上，两家公司也有鲜明差异。
陈建宇坚持模型架构是第一位，但数据的多样性与质量、硬件设计同等关键，三者共同决定机器人的性能上限，因此星动纪元走的是软硬一体、同步推进的路线。
同时他也把如何用更少真机数据达到训练目标作为重要工程问题，并设计了数据金字塔与「预训练 + 真机微调」两阶段训练的策略。
王兴兴更强调模型决定数据，即要先把模型范式搞清楚，避免将过多资源浪费在无效的数据收集或硬件上。他觉得现阶段模型设计仍是瓶颈，模型能力不足会导致对数据量或数据种类的盲目追求。
同样，对于「开源和生态」，陈建宇和王兴兴的关注点也有些差异。
陈建宇重视开源生态能带来的协同作用，星动纪元有了仿人机器人强化学习框架 Humanoid Gym 及生成式大模型 VPP 等开源成果，认为开源能带动生态繁荣并受益于社区迭代。
王兴兴关注更多的是构建可复用的数据与模型资源，以及大规模分布式算力的工程实现，即更在意「如何让模型在多台机器人、多场景下可复制」。
最后是在商业化节奏上，两人对于短期落地的判断也有所不同。
陈建宇倾向于 B 端场景先行，逐步过渡到家庭场景的路径。他透露星动纪元已经在部分真实的工业场景进行部署，目前已经达到了 70% 多的人的效率，预计明年能达到 90% 左右。
这种选择背后是对技术成熟度和市场接受度的务实考量，同时也符合软硬一体技术的迭代需求。
王兴兴则采取了更加多元化的商业化策略。他毫不避讳地表示，宇树科技的机器人目前主要还是干表演、参加格斗比赛，因为眼下干实际工作的本事，确实还不到家。
这种选择是基于对技术发展阶段的清醒认知，既然机器人暂时还无法胜任复杂的实际工作，不如先在娱乐展示场景中积累技术、资金和市场关注，等待技术拐点的到来。
值得一提的是，两家在商业发展上也处在不同节点。
宇树离 IPO 只有临门一脚，需要一些「小步快跑」的策略维持经济性支撑，例如最近宇树发布了新品人形机器人 R1、四足机器狗 A2，同时也预告了一款全尺寸的人形机器人。
星动纪元则是在今年完整搭建起「人形机器人-服务机器人-灵巧手-机器人大模型」这样的全栈式体系。
2、区别于「宇树模式」的端到端闭环架构
区别于宇树的「硬件先行」路径，星动纪元走的是「软硬一体、端到端 VLA + 强化学习 + 世界模型融合」的路线。
宇树模式强调硬件自研的核心地位，通过提升关节电机扭矩、优化机械结构等方式为机器人身体奠定高性能基础。
而星动纪元则更倾向于将硬件与软件视作一个整体系统，认为唯有双向深度耦合，才能释放人形机器人在复杂环境中的最大潜能。
事实上，人形机器人的作业本质已经决定了软硬件耦合发展的需求。
人形机器人要在复杂、动态的现实环境中完成抓取、搬运、行走等任务，这些任务既依赖复杂的感知，也依赖高带宽的运动执行。
如果只专注「脑」或「身体」，都难以形成可落地的闭环，只有将「感知-决策-执行」的工程链路闭环并持续迭代，才能在复杂的真实世界中保持稳定表现。
其次，端到端的即时反馈与高频控制也具备显著优势。传统分阶段的「感知—规划—控制」架构存在阶段延迟与信息丢失情况，难以实现人类式的「看到马上做、实时修正」反馈回路。
端到端策略可以把「视觉-语言-动作」耦合在一个学习体中，使机器人在遇到突发干扰时能快速适配，尤其在需要高频、细粒度动作的任务中优势明显。
从商业化角度看，完全押注「先做大脑」的公司将面临漫长的交付周期；而采用软硬一体、并行推进的策略，则能通过客户与落地场景获取宝贵的数据与工程反馈，反哺模型迭代。
星动纪元目前已在国内 B 端市场实现落地，通过真实场景数据验证产品，形成技术闭环，从而兼顾研究进展与商业需求。
在将抽象理论转化为工程实践的过程中，星动纪元构建了自下而上共五个层级的技术系统：
硬件层包括自研关节模组、直驱电机、减速器、灵巧手等。以跳高冠军 L7 为例，其关节峰值扭矩、转速与自由度等参数均体现出高动态动作的设计取向。硬件自研不仅为实现高性能，也为获取更高质量、可重复的真机训练数据。
实时控制层包含了低延迟驱动、关节级高频控制器与动力学的在线求解模块。
星动纪元在这一层既使用传统控制理论的稳定性保障手段，也集成了强化学习，用于学习高维度运动策略。这种混合策略能在保证机器人在安全与稳定的运动前提下，扩展可学动作的上限。
感知与世界模型层融合了多模态感知例如视觉、触觉、深度等，并运行生成式的世界模型。目前星动纪元已经在尝试将生成式模型与世界模型结合，用于未来预测、认知与行为生成，即用模型去想象未来并据此产生动作。
协同端到端 VLA 大模型 ERA-42 与高层决策层则把视觉、语言和动作整合为端到端策略，覆盖从场景理解、任务解析到动作输出的闭环。
高层策略可借助预训练的视觉语言模型与生成式模块，再在真机上通过强化学习微调以实现任务特化。
数据工程与训练平台层包含仿真环境、数据标注及分布式训练集群。这些层级连成链条，形成了从硬件到模型、从仿真到真机、从开源到商业场景的「闭环加速器」。
而在这一体系的支持下，星动纪元已收获了阶段性工程成果：
L7 跳高夺冠，是其在「动力学设计、关节控制、算法整合」工程能力的实证。
灵巧手已进入稳定量产阶段，成本与稳定性显著优化，与 VLA 控制整合实现手指高频细粒度控制，从实验室样机迈向了工业级产品。
发表运控强化学习、世界模型融合与生成式 VLA 相关论文，开源 Humanoid Gym 与 VPP 等项目，推动行业协作。
在仓储搬运、巡检、文娱演示等工业场景完成商业化验证，今年已累计交付超 300 台产品，另有上百订单在量产中，全球市值前十的科技公司中有 9 家为其客户。
星动纪元的闭环体系及其成果，展示了技术落地的一种可能。而这也恰恰是当前行业「百家争鸣」的一个缩影。
而将视野从一家公司的实践拉升至整个行业，不难发现，在陈建宇与王兴兴看似迥异的选择背后，映射出的正是整个行业对于人形机器人未来的共同信仰。
3、分歧背后更多的是对行业的共同信仰
尽管陈建宇与王兴兴在技术路径和商业策略上存在明显差异，但在一些根本性问题上，二人有着高度共识。
他们都相信人形机器人是 AI 技术的终极载体之一，能够影响人类社会生产和生活方式。
王兴兴预测，人形机器人的「ChatGPT 时刻」正在临近，快则一两年，慢则三五年，届时机器人将能够在一个完全陌生的环境中，听懂各种复杂指令并顺利执行。
陈建宇也认同从机器工人到家庭伙伴的渐进式发展路径，认为「最终杀手级的应用，一定是在家庭里面」。
他们对技术本质的理解也有异曲同工之处，即具身智能的本质是「感知-决策-执行」的闭环，而非简单的软件或硬件突破。
王兴兴认为机器人最重要的还是 AI，而不是机器人的本体，但这并不意味着硬件不重要，而是指智能水平已成为当前的主要瓶颈。
陈建宇则通过软硬一体的实践，证明了硬件性能边界对智能能力的关键制约，只有足够灵活的手才能执行复杂的操作任务，只有足够强大的运动能力才能支持广泛的工作范围。
在软硬协同的重要性上，两人更是不谋而合。陈建宇虽然强调软件的主导性，但始终承认硬件性能决定了模型的发挥上限；王兴兴虽坚守硬件先行，却也在积极引入大模型提升机器人的自主决策能力。
这些共识背后，是行业对「机器人是系统工程」的共同认知，没有强大的模型，硬件只是一堆精密的机械；没有可靠的硬件，模型只能是实验室里的算法。
从当前的技术现状到理想的通用具身智能，人形机器人行业仍需跨越多个发展阶坎。通过陈建宇和王兴兴的观点，或许可以勾勒出行业未来发展的可能路径：
短期（1-3 年）：端到端 VLA、世界模型、视频生成等不同技术路径将并行迭代、相互借鉴融合；领先企业将在特定工业场景实现小批量落地，验证商业化可行性
中期（3-5 年）：可能迎来「ChatGPT 时刻」，技术突破提升通用能力，行业逐渐形成统一技术标准，应用场景从工业扩展到物流、医疗、零售等多个商业领域
长期（5-10 年）：有望进入家庭成为「家庭伙伴」，但需解决安全性、可靠性、交互自然性等问题，技术也需持续突破迭代
事实上，陈建宇已经将世界模型视为 VLA 范式下的一个重要演进方向，而王兴兴也并不完全否定端到端方法的价值。
未来，多元技术路径也可能在行业发展过程中逐渐融合。端到端 VLA 模型可会吸收世界模型的预测和推理能力，提高在陌生环境中的表现；世界模型也可能借鉴 VLA 的架构设计，提升实时交互能力。
世界上没有两片完全相同的树叶，在这场具身智能竞争中没有一家企业在战术、范式和工程焦点完全一致。
在范式尚未完全收敛的当下，分歧越多，越可能引导行业找到通向正确结果的「捷径」。
当实践检验与范式反思并行的同时彼此验证，行业才能既快速落地，又不会过早陷入技术僵化。
从技术积累到产业化，从赛场的一次冠军到变成家里一个可靠的助理，这个过程必然是长期且充满不确定的。
未来几年或许会是最具戏剧性也最关键的阶段。只有在不断反思底层范式的同时，把「技术-商业」闭环跑通合法的配资平台有哪些，二者合力才能让人形机器人变成可持续的生产力。
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