穹徹智能盧策吾：從刮黃瓜到冰淇淋球，人形機器人的“手感革命”

【環球網科技報道 記者 李文瑤】“為什麼選擇讓機器人刮冰淇淋球？因為它代表着機器人操作中極致的難度。”面對記者關於場景落地的疑問，穹徹智能創始人盧策吾表示，機器人在使用冰激凌勺時動作輕柔得像在觸碰易碎品——這恰恰是機器人領域最難攻克的“持續接觸操作”。

在2025世界機器人大會的採訪中，這家成立不到兩年卻已站上人形機器人技術前沿的初創公司，向外界展示了其技術路線的底層邏輯。

在盧策吾看來，機器人操作可分為兩類：一類是常見的抓取等“靜態死鎖操作”，物體狀態固定如“一錘子買賣”；另一類則是“持續接觸操作”，如刮黃瓜、刮鬍子、擦桌子、處理食材，機器需在毫秒級動態調整施力方向與強度。

“刮一次冰淇淋球需要30～40釐米的連續接觸，過程中冰淇淋狀態、刀具阻力每秒變化上千次。一旦某個節點計算崩壞，誤差就會像滾雪球般累積。”盧策吾以團隊最新突破舉例。當傳統方案還在依賴預設軌跡時，穹徹智能通過自研的VLA架構，讓機器人即時感知壓力與切向力，跳出軌跡範式的限制。

這種被行業稱為“手感學習”的技術，正在食品加工領域打開突破口。比如要用機器人處理三文魚的場景——去鱗時需感知魚皮彈性，切片時要規避軟骨阻力，每個動作都是對持續接觸能力的極端考驗。

“但不是所有場景都要堆砌硬件。就像我們展示的電器化機器人，成本足夠低，但能覆蓋大部分家務。”盧策吾強調，家庭場景的落地關鍵在於技術能力與人類預期的匹配。他認為：“這是一個漸進過程，但整理衣物、基礎清潔等功能已經就緒。”

談及行業融資困境，“錢少意味着你無法同時驗證多條技術路線，必須用科學遠見做抉擇。”盧策吾坦言，這倒逼企業領導者必須具備頂尖的技術判斷力——就像穹徹選擇通用模型而非行業垂直模型。他認為：“要用通用模型做底座，到具體行業再做適配，這樣才能降低場景切入成本。”

“我們選擇通用模型底板戰略。就像培養大學生，他學醫、學工程都很快；若只培養小學生，轉型成本極高。”在盧策吾的規劃中，通用模型配合低成本行業數據再訓練，才能實現商業化速度最大化。

面對中美技術路線差異，盧策吾認為“重算法還是重工程”是偽命題。“硬件供應鏈中國獨當一面，AI人才儲備雙方各有優勢，最終比拼的是系統整合能力。”他透露，穹徹已實現用語言大模型（LLM）的骨幹網絡訓練機器人模型，對強化學習、環境交互等核心模塊進行了重構。