揽月动力双足机器人：科技硬功夫让太空梦想落地
当多数具身机器人企业还在深耕工业落地场景时，有团队已经将目光投向了更远的太空——他们试图用高泛化的控制架构与毫秒级高频力控技术，把机器人送上“星辰大海”，而这条路径的起点，却是先在工厂里把技术跑通。
随着航天事业与商业航天行业的蓬勃发展，太空正在成为具身智能值得提前布局的长期应用方向。发展太空需要大量生产力支撑，卫星维护、在轨组装、空间设施建设等任务都需要稳定的作业能力，而载人航天成本高、风险大，机器人自然成为替代人类完成太空工作的最佳选择。
不过，让机器人在太空中完成任务远比将地面设备送入轨道复杂。微重力环境降低了机器人对抗自身重力的负担，但并未降低操作控制的难度：空间机械臂运动产生的反作用力会传递至航天器本体，影响平台姿态与位置；机器人还要同时面对热真空、辐射、材料老化、润滑失效、原子氧或月尘侵蚀等特殊环境问题。除此之外，太空的算力与电力规模远不及地球，机器人可供支配的仅为内置算力芯片，难以开展大规模训练；太空零重力、微重力环境下的物理与操作真机数据也难以获取；同时太空通信环境不稳定，延迟最低可达数百毫秒，人类远程兜底介入难度极大。
因此，太空具身机器人需要一套对训练和数据要求更低、操作鲁棒性更强的解决方案，这也是相关团队一直探索的方向。
针对这些挑战，该团队研发了基于约化模型的物理AI架构RACE（Reduced-order Adaptive Control Engine，约化自适应控制引擎）。与当下主流依靠数据堆砌、通过智能涌现寻找泛化可能的范式不同，研发团队认为物理世界的变量组合无穷无尽，有限的算力与成本无法支撑全面的数据采集，因此选择从执行层入手，通过约化模型提取影响任务结果的核心物理因素，将高维度的机器人系统映射为可实时求解的低维表示。
这套分层系统中，视觉语言模型负责环境感知、对象识别与任务规划，RACE则承担实时物理控制，根据载荷、接触状态与外部扰动持续调整输出，让机器人无需长期预训练就能适配新物体与新环境，大幅降低了对训练数据与算力的要求，完美适配太空有限的资源条件。这种设计让机器人不再需要对有限场景反复练习、死记硬背，而是通过理解物理规律实现举一反三，对预训练的要求更低，上层任务规划的负载更轻，同时物理执行能力更强。
这套技术首先在工业柔性生产场景中落地验证。该团队的首款双轮足人形机器人L1，目前正在国内头部工厂开展POC验证。以分拣任务为例，尽管工序看似简单，但不同型号产品的尺寸、重量各不相同，同一条产线一天需要切换十几次生产参数，传统方案单次切换就要花费30到40分钟，多年来产线自动化始终难以推进，工厂用工规模居高不下。
该团队的技术通过提取任务的关键物理约束，将复杂的信号变化抽象为参数化数据库，切换任务时无需大量手动参数输入，大幅降低了算力消耗，提升了部署与响应速度。目前已有多家合作工厂提出总计千台级的部署需求，随着L1在真实工业场景中持续接受验证，团队将积累更多可靠性与工程化数据，为后续推进太空任务的环境适应性验证打下基础。
除了高泛化的控制架构，高频力控技术是布局太空的另一核心优势。太空基建需要完成精细复杂的操作，要让机器人的操作接近人类水平，高频力控是不可或缺的技术。人类的反射弧对应的力控频率约为500Hz，当前多数具身机器人的力控方案仅能达到200Hz左右，而该团队的技术已经能够实现1000Hz的控制频率，底层架构甚至支持2000Hz，这一参数不仅让控制周期达到毫秒级，更实现了多关节协同、状态估计、力反馈与整机运动控制在同一套实时系统中的稳定运行。
该团队曾用L1开展实验：让机器人抱箱移动，测试人员不断向箱内加入不同重量的物品，包括数斤重的平底锅，面对突发的重量与冲击，L1无需经过强化学习或额外模型训练，仅依靠本体的高频力控就能快速调整姿态与手臂力量，始终保持箱体稳定。基于这项技术推出的L1机器人，可负重25kg并完成移动，具备抗干扰、爬坡能力，支持高位抱夹与精细力控，能够有效降低太空操作的失误率。目前该团队已经与多家航天相关机构达成合作，探讨机器人参与太空基建的可能性。
将机器人送入太空听起来充满浪漫色彩，但背后需要解决大量现实的工程问题。除了高泛化架构与高频力控，太空环境中的冷热交替、磁场干扰等不确定性，仍需要大量工作验证。当前市面上专注于太空探索的具身企业寥寥无几，该团队正在将这个原本属于科幻的概念拉回地面，用扎实的技术落地将其变为现实。
与只贩卖概念的团队不同，该团队将落地作为第一优先级，希望通过工业场景的盈利与客户认可，证明自身技术路径的正确性与可靠性。目前该团队已经完成Pre-A轮数亿元融资，投资方涵盖产业与财务资本。
从工厂到太空，需要跨越的不仅是应用场景的切换，更是一整套产品化、可靠性与任务验证体系。团队已经迈出了第一步，未来将通过更多可复现的实验数据、客户交付与航天合作进展，证明这条技术路径的可行性。最动人的科幻，从来都是用最扎实的科技一笔一画写就的，而该团队正在用工业场景的落地成果，为太空机器人的未来打下坚实基础。
