北京
當人形機器人賽道擠滿巨頭和資本時，29 歲的彭銳選了一個不太一樣的切入點：仿生柔性機械臂。
彭銳是香港大學機械工程系博士。19歲那年他拿了全國大學生電子設計競賽一等獎和RoboCon全國一等獎，21歲加入大疆做機器人嵌入式開發，博士期間以獨立第一作者在Nature子刊發表了機器人方向的研究成果。從本體設計到底層控制，從感知決策到智能模型，他幾乎把機器人技術棧的每個關鍵環節都走了一遍。
2025年3月，他創辦了擎羽科技。團隊成員來自斯坦福、清華、普林斯頓等高校以及大疆等科技公司，平均年齡26歲，最年輕的成員僅19歲。
這家年輕公司近期完成了由順為資本與五源資本聯合投資的Pre-A輪融資。成立至今，擎羽已完成四輪融資：2025年7月獲得奇績創壇種子輪投資；2026年1月完成由德迅投資領投的天使輪融資；3月完成由東方富海領投的天使+輪融資及由德迅投資領投的Pre-A輪融資。??
順為資本對此給出的判斷是："擎羽科技的繩驅柔性機器人有望突破傳統剛性機器人在安全性與部署成本上的限制。同時，該路線天然適配具身模型訓練，可實現末端軌跡與硬件解耦，并以少量真機數據合成大規模有效仿真數據，緩解數據瓶頸。"
擎羽的技術布局可以拆成三個環節：柔性硬件、數據飛輪、跨本體模型。三個環節是遞進的，柔性硬件給出差異化的物理能力，數據飛輪把這種能力轉化成訓練燃料，跨本體模型再把積累的經驗泛化出去。
硬件是起點。核心產品是一臺自重 750 克起步的繩驅柔性機械臂。繩驅這條路本身不算新，但它長期卡在實驗室里出不來。根子在于微型驅動模組的工程化一直沒走通：驅動單元怎么做得足夠小、繩索張緊機構怎么保證不松不斷、柔性體的控制精度能不能達到實用的水平，這三件事，沒有一件能從論文直接變成產品。擎羽的路子是自研緊湊型驅動模組，把電機、減速機構和張力補償塞進一個有限空間里，最終機械臂維持 5:1 的負載自重比和單關節 35 公斤承重，自重壓到了公斤級以下。
柔性結構帶來的控制挑戰同樣不小。受力時的彈性形變、繩索的摩擦非線性，都會讓末端的實際位置偏離理論值，而且偏離量隨工況變化。擎羽的辦法是在仿真里建高保真的柔性體動力學模型，拿少量真機數據做參數標定后遷移，目前操作成功率在 95% 以上。另外產品走的是模塊化路線，10厘米到2米都可以定制，同一套驅動和控制架構能適配形態差異很大的本體，這給后面的跨本體模型訓練留了硬件接口。
硬件之上是數據飛輪。擎羽的數據來源有三條線：不同應用場景的行業機器人操作數據，覆蓋多樣化的任務和環境條件；通過遙操作和示教采集的人類操作軌跡，人類策略對任務變異的泛化能力往往優于算法生成的路徑；自有機器人在實際部署中產生的回流數據，這部分數據不經過仿真，直接來自真實世界。三條線匯到一起，用來迭代訓練跨本體模型。模型變強，部署成功率就上去了，能進的場景就更多，回流數據就更多，循環就這么轉起來。
不過飛輪能否持續運轉，取決于數據管道能否維持足夠的多樣性和質量。數據規模增長帶來的邊際收益遞減，是這一類系統的共同挑戰，擎羽目前還處于飛輪的早期階段。
飛輪指向的終點是跨本體通用智能模型。"跨本體"指的是同一個模型能夠驅動不同形態、不同自由度、不同規格的機器人執行任務，這比跨視覺、跨語言更困難，因為機器人的物理形態直接決定了它與環境交互的全部條件。
擎羽的思路是在軌跡規劃層和硬件執行層之間做一層解耦，模型只輸出跟硬件無關的操作意圖和末端軌跡，由各本體自己的控制器把抽象指令翻譯成關節驅動信號。這么一拆，接入新形態的機器人只需要搞定控制器層，模型核心不用動。理論上看，具身智能跨場景部署的麻煩會少很多。
這一思路與硅谷的Physical Intelligence存在交集，PI同樣強調用多本體數據訓練統一模型。區別在于，擎羽想把跨本體從訓練階段延伸到推理部署階段，讓同一個模型實例直接跑在不同的硬件上。難度顯然更高一截，目前還沒有公開的第三方驗證。
整體來看，擎羽的三個技術環節是串行的鏈條，柔性硬件提供差異化的物理能力，數據飛輪把這些能力轉化為訓練燃料，跨本體模型將積累的經驗泛化。但同樣值得理性看待的是，三個環節目前都處于驗證期，硬件的量產一致性、飛輪的數據轉化效率、模型在復雜真實場景下的魯棒性，都需要更長的運行時間和更大的部署規模來給出答案。（本文首發鈦媒體APP，文 | 智客Zhiker，作者｜郭虹妘，編輯丨楊林 ）
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