前段时间，在北京亦庄举办的「人形机械人半程马拉松」运动引发全民热议。有人对机械人在赛事中展现出的耐力和稳定性体现赞赏；虽然，也有人因机械人频繁摔倒、出状况而感应失望，究竟，这和短视频里那些跳舞、跑酷、侧空翻的机械人形成了巨大反差。

角逐跑成这样，是不是说明近几年围绕机械人、具身智能的热议是一场炒作？谜底肯定不是简单的「是」或「否」。

但除此之外，另有一个问题越发值得讨论：如何打造一个真正可以走入现实世界的机械人？

更庞大、更智能的具身智能机械人需要建立在上一代具身智能完成商业闭环和真实世界数据闭环的基础上。」这是我们从具身智能从颐魅者、推行科技首创人兼 CEO 卢鹰翔口中获得的看法。而他所做的事情，就是打造这样一个商业和数据闭环。

如果你在苏州、深圳、上海等所在过机械人送的外卖，那你可能见过推行科技的机械人。它们和行人、自行车、电动车一起穿行、过马路，还会自己进小区、坐电梯，把外卖、商品送到用户手里。

推行科技的初代物流机械人，可以在庞大的交通情况中穿行。

推行科技的第二代移动操作机械人Carri Flex，增加了灵活的上肢操作能力。

重要的是，这是一个商业化水平很是高的机械人。在实际运营历程中，它们会和人类骑手一起在商家门口期待接单，履约率考核标准也和骑手一致。由于履约率很是高（已达 98.5%），在一些高价值场景中，它们拿到的酬金已经可以笼罩自身的本钱，做到了单个机械人盈亏平衡。

从容错性高、技术可及的场景入手，在具身智能生长早期就把机械人大宗投入现实世界，实现商业化运营，并基于机械人的实际商用构建数量和富厚度逐渐进阶的数据飞轮，这就是卢鹰翔所说的「上一代具身智能的商业和数据闭环」。以此为基础，推行科技将逐步打造更庞大、更智能的具身智能机械人，并将它们投入更多场景。

那么，这个商业加数据闭环是怎么实现的，具体如何推进？我们和卢鹰翔以及推行科技另一位联创、CTO 龙禹含进行了多次相同，旨在揭秘一条现阶段可行且后续可连续的具身智能生长路径。

在今年的 GTC 大会上，英伟达高级研究科学家 Jim Fan 提到了具身智能的「数据金字塔」看法。

金字塔的塔尖代表的是真机数据。这部分数据很是重要，包括 Jim Fan 导师李飞飞在内的许多人都相信，机械人的智能水平也像生物进化一样，需要在不绝与真实物理世界爆发互动、适应更庞大的情况的历程中逐渐进化。虽然，这部分数据也很是稀缺，需要通过机械人的大规模安排来实现。

也有一些公司建立了自己的「数据工厂」，让机械人在人工搭建的场景中与数据收罗师协同作业，逐条积累数据。但这种方法不但本钱高昂，并且人工搭建的场景在富厚度上天然保存局限性，这种局限性不可制止地会对机械人在真实世界中的泛化能力爆发负面影响。

不过，除了真机数据，合成 / 仿真数据和互联网级的通识数据也是通用泛化具身模型逊必须的。从 ChatGPT 走红至今，这两类数据的价值已经被充分认可，尤其是在语言模型的演进历程中，互联网通识数据的有效利用已成为提升模型能力的焦点基础。

但在具身智能领域，互联网级的通识数据仍处于真空状态。填补这一空白，是推动机械人能力稳定泛化至真实庞大场景的要害前提，也是迈向通用智能高阶能力的必经之路。针对这一行业痛点，推行科技自研了「骑手影子系统」，构建了笼罩多种任务类型与情况变数的高密度人类行为数据集，从基础上提升了机械人在开放物理世界中的泛化能力与可靠性。相较仍困于数据瓶颈的行业现状，推行科技已率先完成通识级数据体系的构建与验证，形成显著的技术竞争力。

ChatGPT 能够通过学习海量人类对话数据，掌握语言的纪律和模式，从而实现自然流畅的对话。特斯拉 FSD 则通太过析和筛选人类驾驶数据，择优学习驾驶决策和操作，进而实现自动驾驶。同样地，物流机械人也可以借助人类骑手的骑行和操作数据，学习自主应对种种交通情况、取放种种包装袋等技术，从而实现高效送外卖，这即是推行科技所打造的「骑手影子系统」的事情原理。

在之前的采访文章（拜见《跟骑手学习送外卖，这家具身智能公司的机械人已经上岗挣钱了》）中，我们详细介绍过这个系统 —— 它主要通过装置在外卖骑手电瓶车上的车载硬件收罗三种要害数据：情况数据（摄像头收罗的路况、障碍物等视觉信息）、定位数据（通过 RTK 技术收罗）以及驾驶数据（骑手在特定情况下的操作，如踩油门、刹车或转向）。系统获取这些数据后，通过模仿学习和强化学习算法让机械人学习人类骑手的行为，从而使机械人能够在庞大多变的都会情况中自主导航。这是「骑手影子系统」的 1.0 版本。

如今，这个系统已经进化成了「2.0」。除了电瓶车，它还可以将骑手的头盔、外套转化为动捕设备，纪录人类骑手如何开关门、拿放外卖以及其他更庞大的操作轨迹，从而为加上「上肢」的机械人积累操作行为数据。

这种数据收罗方法最显著的优势在于「量大管饱」：中国骑手平均每人每天跑 100-200 公里，一个普通超市前置仓的 15-20 个骑手一个月就能爆发凌驾 10 万公里数据，一年可达近 200 万公里。所以，依靠这一模式，推行科技平均每日即可收罗数万公里的骑行行为数据用于具身模型训练，在短短两三年的时间内就积累了数千万公里的行驶数据，数量级相当于海内头部自动驾驶公司的历史路测数据积累总和。

在推行科技 2024 年开始安排包括上肢数据收罗设备的「骑手影子系统」2.0 版本以来，不到一年时间积累的上肢轨迹数据也抵达了近百万条，收罗效率和本钱效率远超其它方法。别的，推行科技所收罗的数据在场景类型、任务结构、操作目标等方面与机械人实际训练需求高度一致，具备强目标导向性与时空连续性，优于互联网视频等数据源中常见的碎片化、弱结构化内容，这些与机械人实际训练目标高度匹配的数据能更有效地驱动模仿学习与强化学习历程。

通过这种立异的数据收罗方法，推行科技有效地解决了具身智能领域普遍面临的「数据魔咒」问题，为其机械人技术的快速迭代和商业化落地提供了可靠的原质料包管。

从「三原色」到「回环反响」：走入现实世界的机械人如何随机应变？

骑手的行为数据蕴含着富厚的信息，推行科技的数据闭环平台可以对骑手的行动行为进行自动剖析及标注。龙禹含提到，推行科技通过对海量骑手配送历程中的上肢行为数据的深入剖析发明，看似庞大多变的骑手递送任务，实际上都由三个焦点原子任务排列组合而成 —— 按按钮、推拉门以及拿放货，就像是颜色里的「三原色」。值得注意的是，这三个原子任务通常仅需骑手使用右手进行单臂操作即可完成。

基于这一发明，推行科技乐成界说了具备单臂操作能力的 Carri Flex 机械人，首次将具备上肢操作能力的机械人产品乐成安排于真实开放的物理世界。在此基础上，推行科技进一步对机械人在真实场景中的效劳数据进行收集，以训练可支持双臂协同等更为庞大任务且可靠性能抵达商用标准的具身模型。

能将机械人安排于真实效劳场景的要害是他们结构的行为树 VLA（Vision-Language-Action）模型。和许多 VLA 模型一样，这个模型使用 VLM 结合实时感知信息和目今任务来生成具体原子任务，此后通过一个行动模型将原子任务转化机械人的枢纽轨迹。

和古板 VLA 结构差别的是，行为树 VLA 使用 LLM 进行高层任务计划，可将高级指令（如，前往某店取单）转化为一个行为树结构。行为树将凭据目今任务状态向 VLA 模型宣布子任务（如，行进至某店，开门，于柜台上取货等）。行为树将接收 VLM 任务状态解码器通过回环反响逻辑输出的任务状态信息，从而改变行为树目今所处的子任务分支。

这个反响使得 LLM 能够了解到任务的实际执行情况。如果遇到问题或者情况爆发变革，LLM 可以基于这个反响调解或重新生成行为树，从而解决 VLA 模型在追求局部最优的历程中忽略了具体任务可行性的问题，使得模型在泛化场景中坚持对齐，提高了整个系统的适应性和可靠性。

以 Carri Flex 机械人为例，其典范任务之一是在电梯间的外卖桌上安排外卖袋。然而，当桌面已被其他外卖占满这一特殊情况爆发时，如果模型未经过类似场景的专门训练，基于模仿学习的 VLA 模型可能因为泛起漫衍外（Out-of- Distribution，OOD）场景而爆发行为退化现象，进而可能陷入无法恢复的执行失败，这在真实商业应用中是不可接受的。而在客户实际需求中，理想应对方法通常涉及任务层级的反响机制与战略调解，例如将外卖转移至四周空旷区域，或通过电话通知收件人等。

推行科技针对这一类现实问题，在模型中构建了多层级反响机制，使机械人能够在不确定情况中做出更切合人类预期的灵活应对，确保任务的稳定交付与用户体验的一致性。

廉价、量大、质优的数据获取方法和可靠的模型为推行科技实现一条可落地、可连续的具身智能生长路径提供了可靠基础。目前，他们已经和海内三家头部全国性即时配送平台同时告竣业务相助，完成了近 10 万单配送

并且，由于数据是从庞大、多元的人类运动场景中收罗而来，推行科技训练获得的模型具有较强的泛化能力，可以实现「?脑多形」和「?脑多栖」的安排。「?脑多形」指的是他们的模型不但可以在自己的机械人身上安排，还可以泛化到四足机械狗平台和古板阿克曼底盘。「?脑多栖」指的是除了陆地情况，他们的模型还可以直接在静水船只上发挥作用（不需要为水面训练投入特别数据收罗和调试本钱），从而拿到了渔业养殖场景超百台订单（用于自动洒药及投料）。

之所以能够取得这些结果，除了路线的选择，推行科技的人才储备也发挥了重要作用。推行科技团队曾于卡内基梅隆大学国家机械人工程中心卖力研发 CHIMP 人形救援机械人，并获美国国防高级研究计划局 DARPA 机械人挑战赛全球第二名。他们的机械人是其时将 8 个角逐任务全部完成并获得 8 分满分的三个机械人作品之一，也是唯一一个在失误摔倒后，没有借助人力自行恢复站立，继续完成任务的。

除此之外，团队还曾卖力研发全球第二型获批美国加州 OL318 「全无人」牌照的 L4 级自动驾驶乘用车，这一配景为团队提供了搭建「骑手影子系统」的技术灵感和工程基础。

可以说，推行科技所选的具身智能路线，以及目今已经研发出的 Carri Flex 等机械人，在多年前就已经埋下了种子。

在外洋，也有一些机械人公司在做和推行科技类似的事情，好比 Hinton 担当照料的 Vayu Robotics。他们所在的市场有着诱人的前景，人力本钱、递送用度高达海内的五到十倍，保存巨大的运力缺口。不过，卢鹰翔提到，和这些公司相比，推行科技的「国情优势」越创造显，因为我国有着庞大的骑手步队和更庞大的都会末端情况，能够以更高的效率训练出强泛化能力的机械人。在综合考虑这些因素后，推行科技计划进军外洋，为全球用户提供效劳。

和机械人马拉松一样，具身智能的生长注定是一场连续多年的长跑。虽然在养老、家政等备受关注的场景中，机械人体现尚未抵达预期，但在都会角落里，配送机械人已默默完成了数万单真实订单。推行科技的故事告诉我们，不必追求一步登天的技术突破，而是先在真实情况中找到商业闭环，再以此为基础逐步迭代。这种务实的进化路径，或许才是具身智能走向未来的最短捷径。

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