松延动力的“大脑”拼图

技术概念与场景落地、产品迭代与规模交付、资本热度与行业争议之后，具身智能的下一“战”会在哪里发生？团队组建、数据采集、模型发布……在推出to C产品Bumi（小布米）、多款通用人形机器人及商用仿生机器人之后，松延动力创始人姜哲源给出的答案是“智能”——在模型层打造足够聪明的机器人大脑，而松延也正在推进关于这一机器人“大脑”的种种布局。

9月15日，松延动力成立三周年。旗下通用具身智能品牌Scalabot在这一天发布HERON架构第二款模型Context Reinforcement Action Model（CRA），距离其首款世界模型亮相仅过去一周。姜哲源向北京商报记者表示，三年前，公司从人形机器人最底层的本体和运控切入，在一个机器人尚无太多稳定行走案例的行业里，选择从短板开始补足；三年后，本体成本已被压到行业低位、量产能力跑通B端、C端交付，公司进一步布局“具身大脑”。

逻辑并不复杂——木桶能装多少水，取决于最短的板，而现在该补的下一块便是智能。从本体、运控到智能，松延动力通向通用具身智能的版图似乎正在一块一块拼合，但放之于更大范围的行业市场，真正的考验或许才刚刚开始。

晚到但踩点？

坐标北京、上海、杭州、深圳……具身智能行业火热的几年，跑出声量与产量的具身智能团队并不少见，来自中国团队的具身智能模型也时常登上行业各大榜单。

外界有质疑认为，松延动力在2026年这个被定义为“人形机器人量产元年”的节点才宣布集中资源攻坚大脑，多少有些后发。

姜哲源向北京商报记者解释，2023年创业之初，全行业能稳定行走的人形硬件屈指可数，本体运控是最紧迫的短板，谈论更高天花板的智能“没那么紧迫”。至少对松延团队而言，这三年更多的工作在于补硬件——成本、可靠性、精度、运控，逐项打磨到他认为合格的水平：比如耐久度，机器人本体不能是耗材，至少要用一两年不坏；自由度、力矩、重复定位精度要够用；底层运控要能支撑操作类算法。达到基准线之后，大脑才成为必选项。另一个考量是技术路线的收敛。2023、2024年各家思路较为分散，松延在内部探索与持续观测中，等到行业方向相对清晰后选择进场。

对于已经积累了一段时间的具身智能模型团队，姜哲源认为，过去三年整个行业更多处于探索和试错阶段，真正形成复利沉淀的成果还相对有限。他也梳理了行业目前普遍面临的几个挑战——过度依赖真机数据、模型与单一本体绑定较深导致跨机型迁移困难、仿真验证与真机表现之间存在差距、演示效果与数据基建投入不够匹配——松延的策略是数据基建和模型同步进行，尽量少走弯路。