有这样两个问题:
球拍与球总价 1.1 美元,球拍比球贵 1 美元,球多少钱?
所有玫瑰是花,有些花会凋谢→有些玫瑰会凋谢?这个逻辑对吗?
题1:球0.05美元(而非0.1美元),球拍1.05美元,总价1.1美元。题2:有逻辑漏洞,「有些花」未必包含玫瑰,推理无效。可能大部分人都在秒回中犯错了。诺贝尔经济学奖得主丹尼尔・卡尼曼在《思考,快与慢》一书中揭示了背后的秘密:
人类大脑始终被系统 1(快直觉)与系统 2(慢理性)双系统支配——前者用百万年进化的本能快速决策,比如快手拿住即将滑落的餐盘,后者在试错中重构认知,比如反复调整和优化洗碗方式。
如果机器人也能模仿人类大脑这种思考和认知模式呢?
思考者 Thinker
高度类人的大脑 快慢系统破解认知密码
人类飞速抓住餐盘的肌肉记忆,机器人能有这样的下意识吗?
答案:Yes.
上图中,星尘智能DuoCore系统让机器人有了「下意识」动作,直接跟随被挪动的玩具走,行为高度类人。
快系统——机器人的本能引擎,给予机器人毫秒级的物理直觉,让机器人具备直觉动作本能反馈,由视觉到动作构成的实时反应链,让机器人具备动作记忆般的本能。
当人类面对需要清洁的餐具时不断升级清洗方式,机器是否能够也如此「吃一堑长一智」?
答案:Yes!
上图中,星尘智能机器人在抽屉干扰时停下来「思考」,将放物品的任务重构为多个步骤子流程。这种深思熟虑正是认知到行动的闭环。
慢系统——机器人的反思大脑,赋予其认知重构能力,当任务流被打乱时,机器人能像人类一样拆解目标到规划路径再到验证策略。
星尘智能基于诺贝尔经济学奖得主丹尼尔・卡尼曼的「双系统理论」,突破性开发DuoCore快慢协同系统。首次让机器人拥有媲美人类的「本能反应 + 深度思考」双智能维度。
此外,区别于传统 AI 的「数据投喂式」学习,DuoCore系统通过模拟人类技能迁移机制,实现跨场景的「元技能」迁移。
视频中,「元技能」就像百万个不同乐高零件,可以组合拼插成1:1比例的布加迪超跑。元技能可以被「乐高化」存入库中,按需组合泛化。
这样机器人可以像人一样,将学过的旧经验迁移到新场景,无需从零开始学习,少样本迁移,解决了学习新技能、新任务时数据成本过高的问题。
行动派 Doer
高度类人的操作 知行合一的最佳载体
肌肉级力控:创新绳驱传动和仿生关节结构,直接模仿人类肌肉和用力方式。毫秒级延迟与毫米级轨迹精度,实现专家级力控。
高度类人性能:7自由度手臂、10m/s末端加速度、±0.3mm重复精度,以高度类人的灵活、敏捷和精准性,完成做饼泡茶、叠衣清洁等复杂精细任务,也能在跳舞、奏乐和投篮上复刻专家级操作。
安全共生设计:S1自研刚柔混合动力学模型,为每一个动作系统配置完善的安全机制,确保机器人在执行任务、采集数据、尝试新行为时「不伤己、不伤人、不伤环境」。
这就是星尘智能「Design for AI」软硬件一体化架构设计的初衷。在探索人机协同的终极命题中,以人类认知与行动逻辑为蓝本,打造的「会思考的行动者」与「能行动的思考者」,这是星尘智能对于思考者(Thinker)与行动派(Doer)双重特质的定位。正如「知者行之始,行者知之成」的哲学智慧,当认知与执行共生,就像S1机器人的思考与行动共振,这种从「数据→模型→本体」的全链路闭环,真正让「知行合一」从哲学理念转化为可量化的生产力提升。我们不会对「硅基智能」揠苗助长,真正的技术敬畏,在于守护每个从笨拙到熟练的进化瞬间 —— 就像人类从蹒跚学步到直立行走。星尘智能相信,每一次试错都是智能进化,每一次不完美尝试都是突破的伏笔。我们始终相信,我们正将百万年进化的生存智慧,转化为可迭代的技术语言——让机器人既能继承人类本能反应的进化红利,也能通过数据闭环实现每天的智能进化。