一家不做硬件的机器人公司，才有机会成为“安卓”

Jack2026-08-212421机器人技术及应用

60款！

这是桥介数物调试过的不同构型足式机器人的数量，按创始人尚阳星的说法，在这个数字上，目前桥介已经是全球第一。

在2026世界机器人大会上，桥介数物带着今年6月发布的RoboCraft AI亮相京东展台，并在京东智能机器人产业生态大会与产业链上下游伙伴共同探讨具身智能技术与产业应用的下一步发展，同时参加产业加速计划启动仪式。早些时候，公司宣布完成一轮亿元级融资，领投方是中国移动旗下的链长基金，老股东复星创富、深创投跟投。

一家成立刚满三年的深圳公司，已经是人形机器人赛道里运动控制领域的隐形冠军。可它现在要讲的故事，比运动控制大得多。

尚阳星把公司的新定位改成了通用机器人操作系统研发商。

在采访中，尚阳星解释原因：“机器人行业最大的痛点，是每换一台新机器人，很多团队都要重新解决怎么站稳、怎么走、怎么部署。行业在不断重复，让机器人重新学会走路。”他们想解决这件事情。

从运动控制做到头号玩家，再去升级去做操作系统，这条路到底该怎么走？这是尚阳星花了三年想清楚的一件事，答案或许藏在他对操作系统这四个字的重新定义里。

01.

操作系统，先拆成三层

在尚阳星看来，通用机器人操作系统，不是装在人形机器人上那台计算机里运行的操作系统，而是对机器人这个新硬件的底层能力做的一层封装。

它要干的活，和电脑里的操作系统一样，是把底层能力变成接口和交互界面，让懂应用场景但不懂电机、不懂运控的人，也能让机器人动起来。

这套系统被拆成三层。最上层是Task，任务是目标，比如把一张桌子收拾干净。中间是Skill，技能是能力，比如把杯子拿起来，人可以拿，装了机械臂的机器狗也能拿。最底层是Motion，运动，这是桥介正在做的那一层，它负责把机器人最底层的硬件差异消化掉，让人形机器人不管是谁家造的，挥手、取物这类动作都能落成同一套抽象。

三层的关系，尚阳星用了一个他自己的类比。Motion层相当于电脑操作系统的内核，是整座大厦的地基。今天写机器人应用，大多数人还在从电机层面写，这在他看来，就像写计算机代码从二进制开始写一样，非常不可思议。操作系统要做的，就是把这些不可思议的东西一层层封装掉。

三层里，Motion是桥介选定的根据地。这里全身运动绕不开，也是各家硬件差异最大的地方。把这一层做透，向上才有Skill和Task可以生长。

这正是他和ROS等传统操作系统的差别所在。ROS是一套面向机器人开发者的通信协议，是个社区，也是个标准，但它没有把运动能力真正封装起来。

正如尚阳星提到，现如今一个应用开发者拿到了ROS，还需要学机器人知识吗？能让机器人听他的话跳舞吗？答案是没有。运动能力的封装，只有训练运动基座模型才做得出来。协议管的是通信，管不了怎么动。

而桥介数物要做的操作系统，是让开发者只需要说清机器人要做什么动作，不再去管每个电机的扭矩怎么控制。

那么，这件事，凭什么得由桥介来做？

02.

为什么必须站到第三方

尚阳星的判断是，通用机器人操作系统，天生就该由第三方来做。

他见过16家找他做运动控制的公司，算法工程师在做几乎完全相同的工作，每家工程团队六到七成的人力，花在解决和别家一模一样的问题上。

同样的剧情，半个世纪前Unix出现前的大型机行业演过，二十年前Android出现前的手机行业演过，最后都靠一套跨硬件的操作系统收场。

未来人形机器人的下游应用场景非常多，理论上什么活都能干，不可能有一家公司把所有应用都做完。上游本体厂商的数量，也不会只有一家，按产业规律至少有5家以上。下游应用开发者多，上游本体厂商也多，中间就空出一个位置。

应用开发者写一个应用，希望它在宇树、智元、众擎这些不同的机器人上都能跑，他需要的是一个中立的平台，而不是某一家硬件厂商自带的工具。试想一下，开发一款应用需要学习几个“原厂”平台，这对于开发者来说也是很大的负担。

这个判断，解释了桥介数物为什么坚持不造硬件。尚阳星说，如果要造整机，公司早就造了，不会等到今天。

造了硬件，就有了立场，就很难再让别家的本体厂商放心把机器人和数据交过来。

而应用开发者这群人，未来肯定不止用一款本体，为了服务好他们，桥介必须保持中立。

中立的代价，是拒绝诱惑。

公司成立之初，有投资人放话，“只要你做硬件，我们就投你。”硬件，当时更好融资，也更容易站到行业中心。运动控制，专门投的人不多。

尚阳星选了后者。他从一开始就认定，中国做硬件的人很多，也很擅长，运动控制更难，供需更不平衡。尚阳星说，“本体厂商卖的是机器人，我们帮他们把机器人卖得更好，也帮买机器人的人用得更好。”

所以桥介和宇树、智元并不在同一张牌桌上。在尚阳星看来，宇树的UniStore，更像是围绕自家硬件生态的应用商店，靠硬件出货和用户入口取胜。智元的LinkCraft，是零代码内容创作平台，服务自家机器人体系里的文娱、商演场景。

桥介做的，是第三方、跨本体的Motion层基础设施，它更关心同一个动作、同一个技能，能不能在不同机器人之间复用。

牌桌不同，但要坐稳这把椅子，得先把基础设施铺出来。这是桥介过去一年真正在做的事。

03.

三件基础设施，把经验变成产品

在机器人大讲堂看来，桥介其实为通用机器人操作系统搭了三件基础设施。

运动控制通用模型，跨本体全身运动数据工厂，还有通用机器人运动能力开发平台RoboCraft AI。前两件是后台，最后一件是前台，也就是开发者真正会摸到的东西。

这三件事，都是从过去三年的项目里长出来的。

桥介最早做运动控制，服务本体厂商，帮他们把机器人从0做到1。可运动控制这件事，机器人长得不一样，动作不一样，每做一个项目都不那么标准。做一百个项目，就是一百个孤例。从2025年开始，团队想把这件事做成标准化产品，先把过往经验沉淀下来，再让用户自己造了机器人，用平台快速获得一流的运动能力，不再需要桥介人工去调。

数据工厂是其中最重的一笔投入。运动控制的数据在行业里尤其稀缺。

为此，桥介自己建了一座全身动捕数据工厂，几十个人每天采集全身动作数据，早期规划一个月产能1000小时。工厂今年6月初投入使用，首批数千小时有效训练数据已经产出，产线正迈向产能爬坡。

但尚阳星估计，要到几十万小时才够。这些数据喂给运动基座模型，解决的是动作泛化的问题，数据越多，机器人跟踪新动作就越准。

他把这种转变说得很直白。“我们过去是项目制服务，今天把它变成了产品。项目制收费高，但一次性。平台化前期收费少，按每台机器人收license。”

RoboCraft AI是这个产品的名字。它的定位，就是通用机器人OS的Motion层，是机器人运动能力的Foundry。开发者接入、建模、硬件检查、训练、部署、资产管理的全流程，都被塞进了这个平台。平台今年6月发布，已有数十家租赁表演企业自助跑通部署，现已全面放开线上注册，兼容宇树G1、智元X2、众擎PM01、加速进化T1这些量产机型。

上一代产品桥介引擎，证明了动作开发可以被平台化。RoboCraft AI是升级后的完整形态，从动作生成工具，变成了面向开发者的运动能力基础设施。

基础设施有了，能不能兑现，要看数字。而桥介手里，恰好攒了一组很硬的数字。

04.

成效，用数字说话

运动控制行业的一个老问题，是交付太重。

传统项目制里，一个新本体或复杂动作从开发到真机部署，常见的情况是要数周到数月，靠多名控制、算法、部署工程师反复调试。桥介内部的对标口径，是3个月、5人团队。

RoboCraft AI想把它压缩成另一组数字。三个月，压成一周。五个人，压成一个。一名普通软件工程师，一周内让一台新机器人实现一流水平的运动能力，周期缩短接近90%，人力投入大幅下降。成熟本体做一个新动作，几分钟。

全新本体，桥介最快的纪录是三天半，让一款非量产双足机器人站稳、开步行走并完成项目交付。

这些效率不是凭空来的，是60款机器人的调试经验堆出来的。跨本体这件事，中国造的足式机器人最多，国内外几年时间，已经有很多公司都找桥介合作开展人形机器人运控项目。差异怎么消除、系统怎么适配，这些经验桥介攒了很多。

渗透率的爬升，写在世界机器人大会的名单里。2024年，27家参展的人形机器人厂商里11家是它的客户。2025年，50多家人形机器人参展企业里16家用了它的方案。到2026年的WRC，具身智能企业超百家，桥介服务的客户数字来到了40多家。

商业化的数字，同样硬。机器人大讲堂获悉，桥介成立首年就实现盈利，2024年在没有全职销售的情况下，通过项目制交付做出800多万营收，2025年实现多倍增长。它的运动控制方案已部署在60种不同构型的机器人上，累计服务40多家机器人厂商，客户覆盖百亿估值的机器人创业公司、新能源汽车头部公司、家电厂商。

项目制下，复购是更关键的信号，算法要迭代、或者推新机型时，客户就会再次下单。资本也认，成立以来完成约七轮融资，从奇绩创坛、正轩投资、复星创富，到深创投、瑞丞基金，最新一轮是这个月由中国移动链长基金领投的亿元级PreA+++轮，老股东复星创富、深创投追加。

尚阳星把运动控制拆成两种能力。在他看来，Demo能力是花长时间在一台机器人上做出效果，量产能力是在各种不同机器人之间快速复现同样的效果。

数字硬，是过去三年的战果。但要撑起操作系统这个定位，桥介还需要一个别人短期内复制不了的东西。这个东西，我们认为藏在跨本体里。

05.

跨本体，是当下核心的壁垒

竞争是一个新兴行业不可避免的问题。尚阳星判断，未来一定不止桥介一家做这个方向，操作系统这条赛道会越来越拥挤。但桥介操作系统的差异化壁垒，他认为在跨本体能力上。

跨本体听起来简单，做起来是苦活。不同机器人的运动能力不一样，有的厂商训了这个动作，有的没训，有的硬件强，有的硬件弱。桥介要做的是给所有机型训练一个跨本体的运动基座模型，把大家的运动能力拉齐。通信协议的统一，只是这个工作里最简单的一部分，真正难的是让模型适应不同的硬件。

这使得最难跨越的地方，本质上是在Sim2Real Gap。仿真里能跑，真机上不一定能跑，几十上百个参数里有一个没对齐，表现就掉一截。尚阳星说，“Sim-to-Real 这个领域全是‘玩具不响的一千零一种原因’ ，电机的、关节模组的、和地面交互的、全身结构件的。”桥介的解法之一，是做一个关节模组的数据库，把大家常用的关节模组都收录进来，在测功机上提前测好特性。本体厂商上传机型时，选用了哪家关节模组，仿真里的误差就提前消解掉。

数据库之外，团队还在探索真机强化学习，让机器人放到真机之后持续学习，不再依赖提前建模。尚阳星说，这是前沿方向，但有机会做出来。

这条壁垒，一端连着60款机器人的实战经验，一端连着一个正在变大的生态。而生态，才是操作系统真正的终局。

06.

未来，从动作到生态

桥介给生态画了一张三层蓝图。动作商城，解决可复用的运动片段，走、跑、转身、表演。技能商城，解决参数化、可组合的原子能力，搬箱子、开门、分拣。应用商城，解决面向场景的完整任务，工厂巡检、仓储搬运、商场导览。从动作到技能到应用，一级比一级离用户近，一级比一级难。

尚阳星清醒地知道，今天还远没到App Store的时刻。机器人的应用丰富程度还不够，撑不起一个成熟的应用商城生态，这会慢慢构建出来。但他确信方向是对的，就像电脑和手机市场一样，有应用开发者的地方，就存在为开发者提供工具的结构性机会。今年5月，尚阳星在中国移动合作伙伴大会上做了十分钟演讲，题目是《人形机器人行业的Unix时刻》，他的判断是，这个时刻正在发生。

应用开发者从哪里来，他的答案是，从场景里来。一家乐园，过去用人表演，有导演编排舞台剧，现在想用机器人替代，导演不懂机器人，但懂舞台。把工具做得足够简单，这样的人，加上普通的软件工程师，就能做专业的机器人能力开发。这个群体，是桥介最想服务的一批人，也是生态粘性最强的用户。