養老機器人進國家戰略背後：誰在“最難場景”裏鍛造AI機器人？_風聞

星塵智能不是第一家進入康養場景的人形機器人公司，卻是少數敢於從最複雜的一線服務任務切入，並且基於自研軟硬協同優勢，開始建立“場景–數據–模型–服務”閉環的團隊。

在行業“看熱鬧多、做難事少”的現狀下，星塵所堅持的“軟硬一體＋場景閉環”打法，不僅是工程能力的體現，更是一種產業戰略的定力和務實。它不是在做“功能秀場”，而是構建一種可以在真實世界中運行、進化、複製的機器人基礎設施。

作者|鬥鬥 

編輯|皮爺 

出品|產業家 

2025年，智能養老服務機器人，正在迎來一次政策驅動下的加速拐點。

6月9日，工業和信息化部辦公廳、民政部辦公廳聯合發佈《關於開展智能養老服務機器人結對攻關與場景應用試點工作的通知》，明確提出：圍繞失能照護、情感陪護、日常輔助等關鍵應用場景，推動機器人產品從“能用”向“好用、易用、敢用”邁進。

通知指出，要求產品在家庭、社區、養老機構等環境中展開連續不少於6個月的實戰驗證，並設定了嚴格的產品部署與驗證門檻。

這是官方首次以試點任務書的方式，系統性推進養老機器人從“樣機展示”邁向“場景融入”的關鍵一跳。

但與此同時，浮到水面之上還有一個更為現實的問題：面對高門檻的試點驗證和多維指標的標準化挑戰，誰有能力真正從中跑出？或者説，怎樣的機器人產品才能真正為養老產業賦能加持？

一個事實是，儘管機器人企業早已將養老場景視為“剛需入口”，但截至目前，真正實現規模部署和正向循環的項目仍屬鳳毛麟角。

回顧這幾年，大量機器人項目在養老場景的落地多數止步於“演示層面”：搬運、送物、迎賓……基礎功能尚能覆蓋，但對真實護理流程的深度嵌入遠遠不足。大多數項目缺乏持續的數據迴流，導致“場景驗證→算法迭代→產品演進→規模複製”的鏈路斷裂，難以形成真正的產業閉環。

這也正是此次政策文件劍指的核心問題之一：不僅要試，更要“試得住、推得動”，並最終走向“產品通用、能力泛化、驗證合格”的規模階段。

“其實養老行業還是非常歡迎‘科技’的加入的，具身智能機器人能夠輔助我們解決一些效率問題，成為幫手。”深圳市養老護理院副院長王圓圓告訴產業家。

與之對應的一個消息是，早在前幾日，深圳市養老護理院就迎來了一位機器人“實習生”——星塵智能的AI機器人助理Astribot S1，其通過和養老護理院的戰略合作，已經搶先一步將機器人部署進入養老機構執行任務。

這是走在機器人行業發展前列的一次“實戰聯姻”。在這場“聯姻”背後，一些更為務實的細節是：人形機器人不再只是展會上“驚豔一刻”的演示，S1接下來將深入養老院一線，執行真正的看護任務，為構建一套可落地、可複製、可推廣的服務閉環打下基礎。

通用機器人的產業化路徑，正在出現新樣本。

一、康養場景：

一個機器人“難啃的硬骨頭”

機器人作為智慧康養的理想載體，天然適合承擔複雜交互與操作任務。實際上，這也是當前許多機器人企業重點佈局的方向之一。

相關數據顯示，‌2024年，中國養老機器人市場規模已突破300億元，預計2025年將達到500億元，年複合增長率超過30%。

國家政策對康養機器人行業的支持力度也在不斷加大。例如，《人形機器人創新發展指導意見》明確提出到2025年實現人形機器人批量生產，並在醫療、養老等民生領域推廣示範應用。‌

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然而，現實卻不容樂觀，康養場景的實際使用環境挑戰重重，過往的失敗案例也屢見不鮮：比如日本某知名養老機器人企業因系統故障導致多名老人跌倒受傷，引發全球對AI養老技術的信任危機；新加坡某養老院引入的陪伴機器人三個月就被老人集體"打入冷宮"。

本質上，當前康養機器人在功能與場景匹配方面仍存在顯著不足。大多數機器人採用的是固定動作套路和離線編程，僅支持迎賓、送餐、清掃等預設流程，無法識別老人的面部表情、語音語調，更無法感知遠程親屬的呼叫需求；任務上，一旦環境變化或任務升級，便需要頻繁人工干預；安全性上，也多沿用工業防撞標準，因體積與慣性較大，輕則誤碰，重則可能引發事故。

這種高複雜度的場景，使得機器人落地困難重重。

那麼，一個真正理想的康養機器人，應該具備哪些能力？

“第一是自然的人機交互，第二是對複雜環境的任務適應能力，第三是極致的安全保障。”星塵智能聯合創始人方科告訴產業家。

在他看來，養老環境的複雜性要求機器人擁有多模態、持續自然的交互能力，能夠在大廳、病房、康復室等多場景之間無縫切換任務；執行諸如收納、餵飯、送藥、輔助訓練等精細操作時，不僅要動作柔順，還需保證高精準度；在硬件設計與控制算法上，則必須實現力控的安全機制。

換句話説，機器人不僅要有聰明的大腦、靈活的身體，還必須具備良好的易操作性和環境適應性，在複雜、多變的康養場景中能夠持續穩定地開展工作。

但這並不是目前市面上大部分機器人企業具備的能力。從更大的視角來看，當前市面上多數服務機器人，仍停留在“功能建設”的早期階段，缺乏“軟硬協同、持續演化”的能力，難以勝任康養這一高要求場景。

能看到的事，這並不是一件容易的事，唯有從交互、場景、任務、安全四維度同步突破，才能讓機器人真正融入康養產業場景。

難題怎麼破？

二、被看見的星塵智能背後：

一個“場景+數據”的機器人閉環體系

上午9點，深圳市養老護理院，禮堂一側的空地上，一位滿頭銀髮的奶奶正笑意盈盈地跳着舞，而與她互動的“舞伴”卻是一台靈活轉動着關節的人形機器人。

這是星塵智能打造的AI機器人助理Astribot S1，在這裏，它被賦予了新的身份：AI護工。

不同於以往展示性的“迎賓型”人形機器人，S1在這裏將被真正“用”起來，開始承擔真實服務任務。

“不管是簡單的語言交流，還是肢體交流，甚至老人和家人遠程視頻交流，交互大模型都能一併承載。”星塵智能聯合創始人方科説道。

據瞭解，星塵智能與深圳市養老護理院的合作將基於聯合訓練基地開展常態化駐場運行、真實嘗試探索測試。接下來雙方將通過在生活輔助、健康監測、情感陪伴等一系列應用中進行創新實踐。

可以理解為，這是一張養老場景的具身智能“新答卷”。

“我們的元技能可以不斷地進行復制，這使機器人越來越聰明。”方科告訴產業家。通過這種方式，星塵智能S1機器人將逐步建立起在上述養老等場景中處理多任務的泛化能力。

還不僅如此，比如基於星塵智能突破性開發的AI系統DuoCore的快慢協同，機器可以擁有媲美人類的「本能反應 + 深度思考」雙智能維度，從而實現在複雜環境、複雜情況下進行合理應對操作行為的可能。此外，其展現出強大的抗干擾與自適應韌性，能在保障安全的前提下成功應用突發變化，確保監護的持續穩定與可靠。

這也意味着，相較於其他行業產品，星塵智能的產品能力天然可以更好地適配康養這類複雜場景。

此外，在最重要的底線——安全能力上。星塵智能為S1關鍵部位配備了全球首創的繩驅技術，該技術以仿人肌肉結構和控制邏輯，實現毫秒級延遲與毫秒級軌跡精度的肌肉級控制力，使S1在保障服務效率的同時，更加輕柔、安全。

此外，據瞭解，這次與深圳市養老護理院的戰略合作，將使S1在真實服務中不斷調用技能，同時採集交互、任務與環境數據，這些數據又將反哺模型與算法，形成“場景—數據—模型—服務”的閉環系統。

可以發現，星塵智能的優勢，似乎並非某一顆技術“釘子”。而在於在技術之上的“軟硬一體”的全棧技術模型，以及其從場景驗證到規模複製的商業打法。正是基於這套“軟硬一體＋場景閉環”的打法，其建立起的恰是一個從技術驗證到商業化規模複製的正向飛輪。

“我們軟硬件耦合的能力，讓機器人既能夠在場景中像人一樣去完成任務，同時在場景中還可以不斷地提取數據訓練模型，並在模型場景中得到一個復現。這種重聯合優化的能力，是我們未來在很長一段時間內一個很重要的競爭壁壘。”方科所表示。

三、康養場景，

正在成為通用機器人的“最優產業跳板”

一個更為真實的表達是，“康養場景正在成為通用機器人的‘最優產業跳板’”。

從數據角度看，康養場景天然具備高度複用價值。與工業機器人高度定製化不同，養老場景中所產生的人機交互數據與複雜操作數據、環境數據，具備較強的遷移潛力。不僅可以服務社區養老，還可以延展至醫療、家政、教育等多個領域，構建起“通用—專屬”的混合數據體系，為AI能力遷移提供底層支持。

但也恰如前文所説，這也更是一個難的事。對機器人企業而言，其必須具備足夠強的“軟件+硬件“全棧能力，以及在安全、技術等多個維度有足夠的積累，才能真正切入進這個產業，否則是會給企業帶來巨大損失。

“這種難而正確的事，其實從我們一開始設計這個機器人的時候就是想做的。”方科告訴產業家。

實際上，從星塵智能的產品能力來看也恰是如此。不論是AI系統DuoCore的類人腦快慢協同，還是S1的“最強操作”能力，還有機器人的安全性突破等等，都在印證着星塵智能的最初路徑定位——在最複雜的場景中，做最正確的事。

這種選擇一定程度上也帶來的是長期正向反饋，不僅在企業，也更在行業。

比如，星塵智能與公立養老機構的深度合作以及後續的不斷正向驗證和反饋，也恰在構成着前者的重要背書，有助於其後續拓展至更多養老機構乃至家庭場景。

再比如，在行業層面，在兼顧交互體驗、安全規範與可靠性的一體化方案下，星塵智能與深圳養老院共建“設備–數據–模型–服務”閉環，或將為機器人行業提供一套可複製的落地路徑與標準制定路徑。

甚至，當機器人在康養場景實現穩定服務後，其能力可迅速拓展至教育輔導、應急救援、公共服務等需人機協作的複雜領域，形成“硬件—算法—數據—生態”的四維聯動，推動通用機器人走向更廣闊的社會空間。

方科告訴我們，“機器人不是簡單的替代人，而是要為人創造更多的增量價值。”實際上，這也是星塵智能寫在城裏第一天的願景——讓數十億人擁有AI機器人助理。

這次在“養老場景”的落地也恰是這個願景的真實寫照。即在推動機器人走向通用的路程中，星塵智能通過在這一賽道的深耕，不僅為自身奠定了通用機器人技術與商業閉環的堅實基礎，也為整個服務機器人行業進行了從“專用”走向“通用”的先行實驗嘗試。

寫在最後：

需要明確的是，人形機器人仍處於發展初期，操作、行為數據等存在一定的不足，這些是制約着人形機器人產業化落地的首要問題。可以看到的是，越來越多的人形機器人企業也在積極推動自家產品進入工業、養老等場景“實習”。

星塵智能不是第一家進入康養場景的人形機器人公司，卻是少數敢於從最複雜的一線服務任務切入，並且基於自研軟硬協同優勢，開始建立“場景–數據–模型–服務”閉環的團隊。

在行業“看熱鬧多、做難事少”的現狀下，星塵所堅持的“軟硬一體＋場景閉環”打法，不僅是工程能力的體現，更是一種產業戰略的定力和務實。它不是在做“功能秀場”，而是構建一種可以在真實世界中運行、進化、複製的機器人基礎設施。

這些理念和真實的佈局如今正在構成着星塵智能不斷發展的正循環。比如，在本次智源大會開幕式上，Physical lntelligence聯合創始人兼CEO Karol Hausman就再次在演講中提及星塵智能S1機器人產品，並展示相關動作。

機器人行業現在很熱，熱的不只是融資數字，還有公眾的期待與想象。但當潮水退去，真正留下來的，不是那些博眼球的概念，而是那些能真正站穩腳跟、跑通商業模型的實踐者。

這，就是星塵智能正在做的事情。