新智元報道

【新智元導讀】太硬核了！全球首個搭載AI大腦的防爆機器人，正式接管加油站。自主定位、擰蓋、提槍、注油，全套動作行云流水，24小時無休作業，具身智能終于在高危場景一戰封神。

具身智能，竟然能給車加油了。

是真車、真加油站、24小時不間斷的那種——開油箱蓋、取槍、注油、收槍、關蓋，全套動作機器人自己完成，車主掃碼下單、在線支付，全程不下車。

加油站的現有設施，一寸未改。

這是2026年4月起，國內某城加油站每天上演的真實場景。

干這件事的，是「若愚攬月01」。

全球首個搭載機器人大腦系統的防爆機器人，驅動它的，是「若愚九天」機器人大腦。

不缺機器，缺的是一顆「大腦」

「加油機器人」這個賽道，其實早有玩家。

早期的入局者，大多是傳統廠商轉型過來的。機器人被「釘」在一個機位上，裝一條滑軌，設定好固定程序，機械臂沿著預設軌跡重復動作。

這是從「場景+AI」出發的解法。

若愚代表的「AI+場景」路線，帶的是「智能原生」的基因。

攬月01的本事，是被現實需求一點點喂出來的，哪里有真正難啃、又值得啃的活兒，若愚九天的大腦就往哪里長。

沒有任何動作是被寫死的。面對再復雜、再陌生的環境，大腦都能做到極速泛化、敏捷落地。

那這顆大腦要證明自己，得挑一個什么樣的場景？邊界要夠清晰，好衡量成不成；難度要夠高，撐得起「真本事」三個字。

智能加油，就是它選中的第一個考場。

這看似尋常「小事」，但能不能在真實加油站里24小時跑通，拼的正是「大腦」的實力。

具體到加油這個場景，有兩件事，預設程序搞不定，得靠一顆會判斷的大腦：

一是，要在開放環境里自己拿主意。

車停歪了、油箱蓋卡了、注油口型號不一樣、有人突然靠近——這些長尾狀況沒有預案，只能靠機器人大腦當場判斷、當場處置，必要時毫秒級停下。

二是，要把一條十幾步的長鏈路一次跑通。

停車引導 → 自助下單結算 → 開外蓋 → 開內蓋 → 取槍 → 插槍 → 注油 → 收槍 → 關蓋 → 復位，每一步都卡在毫米級容錯里，環環相扣，錯一步、整條鏈路就崩。

這些，恰恰是「固定機位+預設程序」永遠邁不過去的坎，也正是一顆真正的機器人大腦該解決的問題。

這顆大腦，叫「若愚九天」

讓攬月01率先把智能加油全流程跑通的，正是若愚九天機器人大腦。

若愚九天機器人大腦深度整合了具身感知、具身規劃、具身執行三大模塊。底層架構是大語言模型與三維解碼器的端到端耦合，視覺、語言、空間、動作、力覺五路多源信息，在一套模型里深度融合。

機器人看到的、聽到的、摸到的、要做的，第一次被裝進同一個思考過程。

這套架構直接拆解了具身智能長期的一個老大難問題：長序列復雜任務。

「若愚九天」的解法，是引入世界模型。

它會「想」一步：這一槍插下去，注油口對不對？這蓋子旋下去，會不會過緊？

配合一套目標驅動的分層觀測-動作精煉框架，以任務終態（油加滿、蓋關好、費用結清）為最高層錨點，逐層向下分解中間過程，再結合歷史動作記憶，對動作序列做由粗到精的優化。

落到工程架構上，這是一套快慢雙系統。

快系統（System 1）負責實時控制、力控閉環與異常制動，讓大腦「干得對」；慢系統（System 2）負責多模態理解、長程規劃與監督評估，讓大腦「想得清」。

整套系統跑起來，機器人能基于視覺變化和力覺反饋，實時識別自己的真實操作狀態，并據此動態調整下一步決策。每一幀動作，都在被大腦審視。

它的護城河，是「腦+體」合一

聰明的大腦，只是若愚的一張牌。

今天的具身智能賽道，玩家的能力分布各有側重：有的在機器人本體上積累深厚，模型側還在追趕；有的專注做大腦，本體的工程化還在補課。

若愚押注的是另一條路：大腦和本體一起做，讓兩者深度融合。

大腦負責想清楚每一步，本體負責干穩每一個動作。兩頭自己都捏在手里，彼此咬合，一顆大腦的智能才能真正落到真實工況里、變成可靠的作業。

在若愚重點布局的特危場景下，其本體設計上的技術實力，最直觀的體現便是防爆能力。

加油站屬于易燃易爆工況，攬月01的整機拿到的是Ex db eb ib mb IIB T4 Gb，一次集齊隔爆、增安、本安、澆封四重防爆方式。

配套的協作機械臂，達到更高的Ex db IIB T5 Gb。

整機與機械臂雙雙過認證，是業內首批拿到雙防爆資質的機器人——能做到這一步，靠的是本體結構、密封、力控一整套過硬的工程設計。

一顆會思考的大腦，加一具進得了高危現場的硬本體。

這是若愚把智能加油這件事跑通的底氣，也是它最難被復制的地方。

一顆「可遷移」大腦，多個場景適用

但智能加油，只是這顆大腦率先落地的一個場景，不是唯一一個。

在若愚的判斷里，本體不是主角。它是大腦落地的載體，會隨場景被改造。真正可遷移、可復用的，是那顆機器人大腦。

在底層技術架構里，「若愚九天」實現了大腦與小腦的明確分工。

大腦屬于決策層，負責感知環境、理解任務、制定全局規劃；

小腦則屬于執行層，負責把大腦的規劃分解成一系列可執行的技能，并驅動機器人完成具體動作。

小腦所執行的技能庫包含兩類，既有通用的原子技能，也包含針對特定場景的定制技能。

分層架構的好處也在此顯現：換一個工況，不必重訓大腦，只要給小腦換上一套對應的隨身技能集，原子能力就能被「泛化」進具體作業。

加油站如此，巡操、港口同樣如此。

支撐這套遷移能力的，是一條主流且自洽的技術路線：VLA+世界模型，外加云-邊-端協同的整體架構。

2026年初，團隊算法專家作為研究方之一，在一篇發表論文中提出了一套名為H-GAR的框架，并拿下AAAI 2026 Oral。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2511.17079

它把「機器人該怎么動」這件事，拆成了一條由粗到精、目標錨定的鏈路：先在腦子里生成目標狀態和高層動作草圖，再用歷史動作記憶和中間觀測，一層層把動作精煉到位。

直白講，機器人在動手之前，會先在腦子里「把這件事干完一遍」，預演每一步的后果，再回過頭來修正自己真正要下發的動作。

面對智能加油這種長序列、高危的復雜任務，這套「后果預測+安全約束」的機制，正是它敢一次插槍到位、卡澀就退回重試的底氣。

有了這套可遷移的大腦，智能加油，就只是它落地的第一站。

在第四屆鏈博會現場，攬月01站上中石油展臺，換了一身本領。

面對模擬油氣場站里的配電柜，大腦先「讀懂」現場，再動手。自主導航到達工位后，視覺系統掃描柜門把手與面板狀態，大腦實時生成操作策略。

力控自適應拉開柜門，逐一精準操作內部斷路器、按鈕和旋鈕開關，每一步執行完自動復檢狀態，確認無誤才進入下一步。

「巡」和「操」一氣呵成。

面向港口集裝箱的扭鎖拆裝，若愚在探索智能拆裝方案，依托若愚九天的集群調度與多機協同，打通料箱取鎖、對位安裝、拆卸回庫全鏈路。

至于身體長什么樣，則完全由場景決定。未來要不要做成人形，取決于落地工況的真實需求。

而這一切，最終會匯成一個數據飛輪：大腦驅動本體進場作業，作業產生數據，數據訓練讓大腦更聰明，更聰明的大腦又能進入更復雜的工況。

決定一家機器人公司能走多遠的，不是它的本體長什么樣，而是它的大腦能遷移到多少場景。若愚從一開始，就選了最難的那一頭——把大腦，做到真正的通用。

成立三年，憑什么干成了這件大事

最后一個問題：憑什么是一家成立剛滿三年的公司？

答案，藏在一條融資線、一條學術線里。

2023年，若愚由哈工大（深圳）孵化成立，僅用三個月自研多模態大模型即登頂OpenCompass。

天使輪、天使+輪兩輪融資，均由上市公司東方精工連續領投。可見，產業資本用真金白銀，押注「大腦落地」。

更加硬核的底牌在于全明星團隊：

董事長聶禮強是MIT TR35、IEEE Fellow/IAPR Fellow，并斬獲達摩院青橙獎；創始人兼CEO孫騰，人工智能專業博士；COO江隆業，前奧比中光科技集團高級副總裁，擁有豐富產業化落地經驗；首席科學家張民，摘得2025年度吳文俊人工智能科技進步獎特等獎。

截至2026年6月，公司累計申請專利40余項，并入選深圳市「機器人+」典型案例、36氪「2026最具價值成長企業100」。

若愚的每一步，都精準踩在了產學研爆發的節點上。

沒有掌聲的地方

Figure要進每個家庭，Optimus在算兩萬美金的量產價，Physical Intelligence在讓機器人大腦學會從未教過的任務。而若愚走的，是一條并不性感、卻能幫到很多人的路——特種作業。

加油站、油氣場站、港口碼頭，這些地方沒有掌聲，沒有直播，沒有圍觀的網友。

但具身智能下半場的硬仗，可能恰恰要從這些沒掌聲的地方打響。

當機器人接管了加油站之后，那些原本要在油氣里苦熬的加油工，終于不用再聞著苯系物過日子了。

把人從有害環境里換出來，和把人從飯碗里擠出去，是兩碼事。

攬月01接手的，是偏遠站點的夜班、油氣濃度高的作業區、一旦出事就毀掉一個家庭的高危崗位。這種活，本來就不該由人來扛。

若愚的選擇標準只有一條：哪里危險、哪里繁瑣、哪里重復到沒人愿意干，就先去哪里。

而這條「最不性感」的路，藏著若愚最大的野心。

從第一天起，若愚就把自己定義成一家「做大腦」的公司。

本體會隨場景被改造、被替換，真正沉淀下來、可遷移可復用的，永遠是那顆機器人大腦。

回看每一輪計算平臺的更替，定義一個時代的，從來都是跑在硬件之上的系統內核。

PC時代，機箱千差萬別，真正劃陣營的是Windows和Linux。

智能手機時代，機身年年換代，定義體驗的是安卓和iOS。

到了機器人和具身智能時代，這個位置，目前還空著。

若愚要填的，正是這個位置，把這顆大腦，做機器人時代的「智能內核」。

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