【环球网科技综合报道】2026世界机器人大会的展馆里，人形机器人无疑是全场焦点。走进展厅，几乎每一家本体厂商都在展示自家机器人的行走、表演与交互能力。但在桥介数物创始人兼CEO尚阳星看来，热闹的表象之下，行业仍在反复解决同一个底层问题——"让机器人重新学会走路"。
"每换一台新机器人，很多团队都要重新解决怎么站稳、怎么走、怎么部署到真机。"这位1999年出生的年轻创业者，选择了一条与多数同行不同的路：不造本体，而是搭建一套跨本体的运动能力底座，目标是成为人形机器人时代的"操作系统"。
锚定操作系统：从运动控制出发的产业判断
桥介数物正在从运动控制基础设施研发商向通用机器人操作系统研发商迈进。但在尚阳星的表述里，这更像是一次"升级"，而非"转型"。
"创业最开始的时候，我们想回答的问题就是未来。"尚阳星回忆，当时人形机器人市场刚刚起步，大家都在自己造本体，"很多人奔着苹果这个目标去"。但他和团队想追问的是：在人形机器人领域，存不存在一个像安卓或微软这样的机会？
这个朴素的想法，成为桥介数物创业的起点。尚阳星研究生阶段深耕足式机器人运动控制与强化学习，运动控制自然成为切入方向。"当时只是大概觉得，运动控制最终能够走向那个第三方的、类似于操作系统的位置。"
经过三年多的实践，这个想法逐渐清晰。尚阳星给出了他对"通用机器人操作系统"的定义：它本质上是一个综合应用开发平台，把机器人底层能力封装起来，为应用开发者提供开发工具。
目前，桥介已在Motion层完成布局，形成运动控制通用模型、跨本体运动数据工厂与RoboCraft AI开发平台三者联动的基础设施体系。尚阳星解释，RoboCraft AI是前台入口，负责机器人接入、动作开发与部署；数据工厂采集真实人体动作数据，通过强化学习训练运动基座模型；通用模型则将不同构型人形机器人的底层硬件差异封装起来，让开发者无需感知硬件区别。
"我们想实现的效果是，在这台机器人上做的动作，换到另一台上也能用。"尚阳星说，这样上层应用开发就可以实现复用。在他的蓝图中，Motion层是整个操作系统最底层的基础，未来感知、操作、语言等能力都将基于这一层逐步封装进来。
开发范式之变：把运动能力做成标准化平台
当底层底座搭建起来，它首先改变的，是机器人运动开发的方式。
在传统项目制开发中，一款新本体的运动能力落地往往需要5名专业工程师耗时3个月。RoboCraft AI将这一过程压缩到1名普通软件工程师一周内完成。在尚阳星看来，这不仅是效率提升，更是开发范式的变化。
"今天要组装一个人形机器人，供应链已经越来越成熟了。"尚阳星举例，一些拥有自有IP和特定场景的团队，比如主题乐园，希望定制身高尺寸不同于标准机型的机器人，但运动控制工程师成本高、开发周期长。有了平台之后，这类团队可以更快完成运动能力的迭代，甚至能在仿真环境中提前验证机器人需要多少关节和扭矩，反过来指导硬件设计。
对大型团队而言，平台同样有价值。"大型团队可能涉及好多种不同的机器人，每个构型今天都需要从头训练一遍。"尚阳星说，如果有工具能让新构型机器人快速具备稳定的运动能力，整个研发流程都会提速。
支撑这一平台的，是桥介自建的跨本体全身运动数据工厂。与行业内常见的机器人遥操作数据采集不同，桥介采集的是真实人体动作数据，再在仿真环境中通过强化学习训练模型。"人体和机器人天然有差异，没办法直接复制过去使用。"尚阳星解释，正因为需要经过强化学习和重定向，数据天然可以迁移到不同本体上，"在全身运动控制这个领域，数据孤岛问题不存在"。
在强化学习过程中，模型还会获得从错误中恢复的能力。数据工厂也会专门采集从地上爬起来这类恢复动作，以提升机器人在真实场景中的稳定性。
当被问及桥介的核心壁垒时，尚阳星没有强调某一项单一算法，而是指向一个完整的系统工程："从收集数据到最终部署到实物，这是一个完整流程，每个环节都不能出错。"他说，数据、训练代码、真机参数设置，任何一个环节出问题，最终都只表现为"真机上表现不好"，而排查到底是哪个环节的原因，本身就需要消耗大量时间和精力。
目前，桥介的运动控制方案已在50多款不同型号的机器人本体上完成落地。尚阳星坦言，客户选择合作的原因很直接——"在效果同样的情况下，我们时间更快"。他也提到，当前仍会遇到一些挑战，比如同一款机型不同批次之间存在硬件差异，需要额外花时间调试覆盖。
押注规模化：中立第三方的生态逻辑
技术底座之上，商业模式的选择同样是一次战略判断。
桥介数物早期以项目制交付运动控制方案，成立首年即实现盈利。RoboCraft AI发布后，公司开始探索以License授权为核心，结合服务费与订阅制的新模式。
"项目制比较难规模化。"尚阳星直言这一转型的核心逻辑，"未来如果机器人规模上量，我们没办法跟着一起发展起来。"他希望尽快将公司的增长与机器人产业的整体规模绑定。但他也坦言，平台化模式前期收费更少，"如果长期机器人始终没办法起量，那我们这个方案肯定赚得更少"。
在尚阳星看来，存量项目客户与增量平台用户之间的资源平衡，"很难有一个一以贯之的原则，只能根据实际情况判断"。他承认，这一选择"存在一定的尝试成分"，而推动这次转型的，正是他本人。
与商业模式转型并行的，是桥介坚持的"中立第三方"路线。宇树UniStore、智元LinkCraft等平台同样在布局开发者生态，但尚阳星认为三者底层逻辑不同：前两者绑定自有硬件，而RoboCraft AI定位第三方跨本体的Motion层基础设施。
他举了一个具体场景：一个主题乐园采购了不同品牌的机器人做舞台剧表演，需要同时编排这些机器人的动作。"如果每家工具都要学一遍，资产之间没办法复用，用一个第三方平台就更好。"未来工厂等场景同样可能涉及多种型号机器人，开发者也希望动作资产能够跨平台复用，而非绑定某一家硬件。
谈及这一定位与华为智能汽车解决方案模式的相似之处，尚阳星认为从"不做终端、做底层赋能"的角度看有些相近，但他也提出了核心差异：汽车下游应用场景相对单一，不存在大量应用开发者，垂直整合可以做得很好；但人形机器人下游应用场景众多，"很难说只针对一个场景做"，因此更需要第三方的开放平台。
在生态布局上，桥介规划了动作商城、技能商城、应用商城三层演进路径，分别对应原子动作、复合技能和垂直应用。尚阳星将其类比为计算机领域中底层库与上层应用的关系——不同层级对应不同难度的开发，而一个完整应用往往需要混合调用各层能力。
"今天需要做最大投入的，是把机器人底层能力做得更完善。"尚阳星说，当前机器人运动能力的泛化性和精准度仍需提升，其次是尽快补齐感知和操作能力。公司接下来将从全身移动操作切入，比如弯腰搬箱子、打开车门坐上车等需要全身协调配合的任务——而这恰恰是桥介从全身运动控制出发的优势所在。
清醒前行：技术理想与产业现实的平衡
在产业判断之外，这位年轻创始人也有着自己的清醒。从实验室的强化学习研究到产业底层基础设施创业，尚阳星对科研成果向工程化转化的卡点有切身感受。
"最大的卡点是，从技术角度出发，很多时候我觉得不需要考虑到底有没有人买，觉得这个技术有必要存在，就会去研发。"尚阳星坦言，创业过程中需要不断平衡技术冲动与投入产出，"不然有时候还是有一些冲动，希望研发更加长远的技术"。
但他也认为，实验室的研究经历对创业帮助很大，至少在做技术决策时"能更加清楚一些"。
作为国内机器人赛道最年轻的创始人之一，尚阳星对后来者没有给出热血的鼓励。"创业还是挺难的，比想的更难一些。"他停顿了一下说，"我觉得主要还是得喜欢这件事情。如果不喜欢，遇到困难肯定很难坚持。"
在2026世界机器人大会的展馆里，人形机器人的产业热度仍在攀升。对于尚阳星和桥介数物而言，从运动控制到通用机器人操作系统的路才刚刚开始。Motion层的底座已经搭起，感知与操作能力正在补齐，三层生态蓝图徐徐展开。当被问及最终想做成一家什么样的公司时，尚阳星的回答简单而坚定："我们想做的，是通用机器人时代的操作系统。"
在人形机器人从概念走向量产的关键节点，产业既需要造本体的企业，也需要搭底座的企业。尚阳星和桥介数物选择了后者，而时间将检验这条中立第三方路线的长期价值。（心月）
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