星海图押注机器人大脑,用真实数据、顶尖模型和自研本体,走一条更慢但更深的具身智能路线。高继扬要打的是一场无限游戏。

2026年,人形机器人行业的分层,越来越明显了。

一类公司在比机器人跑得快、跳得高、Demo视频能不能刷屏。

另一类公司在想一个更底层的问题:机器人到底怎么才能更聪明?

前者容易被看见。后者更难,但可能更接近终局。

6月16日,星海图开了一场全球开发者大会:发布新一代VLA基础模型G0.5,公布世界模型Fast-WAM与全身控制基础模型,双足人形机器人Kengo亮相,还启动了100万小时真实数据计划。

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表面上看,星海图是在一次性亮出模型、本体、数据和生态。

但我在现场却感受到,这更像是高继扬开启了一场「无限游戏」。

因为模型公司往往不太懂硬件,而硬件公司很难补上大脑。高继扬偏偏要把这两件事放在一家公司里做。

这就是星海图引发我关注的地方。

一、星海图看的不是有限游戏

过去2年,外界对星海图的认知并不统一,有人说星海图是硬件公司,有人说它是数据公司。

高继扬正面回应了这个问题,他的定义也给得很清楚:星海图是一家具身大脑企业。

因为在高继扬的逻辑里,整机、供应链、数据、开发者生态,都是服务于具身智能基础模型。

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这和很多机器人公司的打法完全不一样。

比如运动能力超强的宇树,已经在开发者市场、展演娱乐市场和出货层面跑出了很强的优势。

高继扬也承认,宇树在展演娱乐市场遥遥领先。但星海图看到的不是这一局。

高继扬判断,今天机器人真正成熟的市场,主要还是开发者、科教研和展演娱乐。但真正面向生产力的市场,还没有展开。

这意味着,真正的大赛还没开始,星海图不是只想赢一场有限游戏。

在《有限与无限的游戏》这本书里有一个说法:有限游戏的目标是赢,无限游戏的目标是让游戏继续下去。

放到机器人行业里,卖出一批机器、做出一个刷屏视频、完成一个高难动作,都是有限游戏。

但让机器人持续获得真实数据,持续迭代模型,持续进入真实场景,最后形成一个越用越聪明、越聪明越有用的系统。

这才是无限游戏。星海图赌的,就是这个。

二、大脑不是凭空长出来的

为什么高继扬这么强调“大脑”?

他在采访时有句话说得很直接:没有大脑的驱动,形体就是破铜烂铁。

这话不好听,但准确。

今天行业里不缺机器人身体。双足、轮式、四足、机械臂、灵巧手,各种形态都在出来。

但真正的问题是:它们到底能不能干活?

这才是具身智能的核心。

所以星海图这次把G0.5、Fast-WAM和全身控制基础模型一起拿出来,真正释放的信号是:星海图要把机器人从“会动”往“会干活”推。

但大脑不是凭空长出来的。它要靠数据,尤其是真实数据。

行业里有人讲仿真,有人讲合成数据,也有人讲类脑。每条路线都有道理。

但高继扬的判断很务实:在百万小时之前,看不到用仿真数据的必要性。

为什么?

因为真实数据是最高质量的数据。仿真做得再逼真,也复现不了真实物理世界里摩擦力、光照变化以及操作手感。具身智能要涌现,也只能靠真实世界的数据。

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问题是,具身智能到今天还没有自己的“互联网”。真实世界里的动作、对象、场景、本体数据,过去没有被系统性、大规模地采集过。

所以星海图又和亦庄共建“亦数智能”,启动100万小时超高质量真实数据计划。

这个动作,比发布一个机器人更重要。

因为机器人行业最后拼的是谁能建立数据飞轮。

高继扬把数据拆成四个维度:动作、对象、场景、本体。

做什么动作,操作什么对象,在哪个场景里做,用什么身体去做。

这四个维度铺得越满,机器人越有可能泛化。

三、造身体、结硬寨、打呆仗

在机器人领域,很多技术型的创业者容易有一个问题:太爱技术本身。

但高继扬更像一个战略型实用主义者。

这一点,和他从曾国藩身上获得的启发有关。

曾国藩厉害的地方,不是聪明,而是能成事。建组织、带团队、筹粮饷、整合资源,在现实约束里一点点拿结果。

高继扬身上,也有这种成事逻辑。所以星海图自己做整机,补供应链,做数据,做模型,做开发者生态。

Kengo的发布,则让星海图的拼图更完整了。

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过去星海图给人的印象,更多是R1系列以及具身基础模型。

这次Kengo出来,让星海图补上了双足人形机器人这块。

但高继扬对Kengo的表述很克制。他说星海图做双足人形机器人,不是为了像人,而是因为非结构化场景需要像人一样的结构才能进入。

先把身体造扎实,再让身体回到真实世界采数据,最后把数据喂给大脑。

这条路慢,重,苦,也不容易讲得性感。但这是长坡厚雪。

四、无限游戏也有硬问题

当然,星海图这条路也不是没有风险。

恰恰因为它选的是一场更长的游戏,所以它要面对的问题也更硬。

比如双足人形机器人这件事,星海图自己也说得很坦诚:今天在这个品类里,它还是追赶者。真正难的是,在真实场景里长期稳定地跑起来。

再比如真实数据。

押注真实数据,这个方向我是认同的。但真正决定价值的,还是有效数据、稀缺数据、高质量数据。否则数据规模越大,噪声也可能越大,最后变成另一种负担。

还有商业化。

从开发者市场走向生产力市场,不是一个自然过渡,而是一场硬仗。开发者愿意陪你调试,真实客户不会。真实客户只看一件事:你能不能稳定干活,能不能帮我省钱,能不能让我愿意持续付费。

但这些问题,并不改变我对星海图的判断。恰恰相反,越是这种长链条、重交付、慢验证的事情,越能看出一家公司的底层能力。

五、最后拼的是进化能力

写到最后,我觉得星海图最值得看的是它选择了一场更难、更长的游戏。

有限游戏里,大家比谁先赢一局。无限游戏里,真正重要的是谁能一直进化。

具身智能最后拼的是谁能拿到真实数据,谁能训练出真正可用的大脑,谁能让机器人在真实世界里持续创造生产力。

星海图赌的不是一台机器人,而是机器人变聪明的那套系统。

如果具身智能真有一个“长坡厚雪”的机会,大概率不在最热闹的地方。

而在那些愿意把头伸到土里、把大脑训出来、把身体造扎实的人手里。