在人形机器人领域，有个反常识的现象：一只手，可能比一台机器人更值钱。

高自由度灵巧手的价格能到5万美元一只——几乎是一台人形机器人的价格。一些专注灵巧手的公司，估值甚至高于做整机的机器人公司。

这不是市场炒作，而是因为手确实是最大的瓶颈。马斯克说过：“人形机器人最大的瓶颈不是腿，是手。”

最近出圈的何小鹏，也对手的重要性颇有感触：“机器人进工厂之后，不到一个月，手就坏了。一只手（的成本）可以请一个工人几年，而一个机器人需要两只手”。

这听起来有点反常识。现在已经能跳1米高、奔跑速度突破3.6米/秒的机器人，怎么会被两只手难住？但事实就是如此残酷——灵巧手的耐用性，成了整个行业最头疼的问题。

斯坦福大学有一个项目：前后用坏了4只其他企业的灵巧手，而星动纪元的XHAND1，只用了1只。这不是4倍的差距，而是"能用"和"不能用"的本质区别。全球市值TOP10的科技巨头里，有9家都在用星动纪元的机器人。唯一不是客户的那家——大概就是特斯拉——对全栈自研有着同样的执着。这个细节透露出一个关键信息：在灵巧手这个卡脖子的环节上，中国公司跑在了前面，做出了世界级的产品。

11月20日，全栈具身智能企业星动纪元宣布完成近10亿元A+轮融资，由吉利资本领投、北汽产投战略投资。这是汽车产业资本对具身智能企业的单笔最大投资记录。在此之前，吉利资本只投资过宇树科技一家机器人公司。这次重注星动纪元，释放的信号很明确：汽车制造这个对精度、可靠性要求极高的场景，开始认真考虑人形机器人了。

但星动纪元的路径不只是做一只手。他们从一开始就选择了“软硬一体”全栈自研——既做“聪明的大脑”（具身大模型ERA-42），也做“好用的身体”（人形机器人本体和灵巧手）。而这一切的突破口，恰恰是从一只“不会坏”的手开始的。

2023年，马斯克在展示Optimus二代时说过一句话：“人形机器人最大的瓶颈不是腿，是手。”当时很多人不理解——腿不是更复杂吗？要支撑全身重量、要保持动态平衡、要适应各种地形，这些难道不比手更难？

现在整个行业都懂了。腿的问题是难，但至少路径清晰——波士顿动力摔了几百次，最后还是站起来了。但手的问题不一样，它难在一个很隐蔽的地方：不是做不出来，而是做出来之后“撑不住”。

问题出在传动方式上。目前市面上主流的灵巧手，大多采用腱绳传动——就像人手里的肌腱一样，用绳子拉动手指运动。这个方案看起来很仿生，但有个致命缺陷：在长时间疲劳使用和大负载工况下，腱绳长度会发生变化，仅需一个月或几周时间就会出现精度损失。

什么概念？一个机器人两只手，在工厂里每天分拣包裹8小时，不到一个月，手就开始“不听话”了。抓取位置偏了、力度控制不准了、有些动作突然做不了了。这在实验室里或许还能接受——反正经费充足，坏了就换。但在真实的商业场景里，这就是灾难。

今年三季度，星动纪元团队去浙江的一个物流客户现场部署机器人。那是9月，室内温度已经45-46度。干活的都是年轻人，日结工资，因为没人愿意长期干。“机器人能做的哪怕只是供包、扫个码，这样的场景也很有价值。”团队成员说。

这样的场景，创始人陈建宇见过太多。冬天冷得要命、夏天热得受不了的仓库，一天要重复上万次动作的分拣工作，年轻人宁愿送外卖也不愿意进厂的车间。“人口红利很快就过去了，劳动力缺口会越来越大。这不是未来的问题，现在就有很多企业主动找上门说有工作找不到人干。”

这些真实的场景，让陈建宇意识到一件事：如果机器人连续工作一个月就要停机维修，那它根本无法真正替代人力。你不能指望一条产线每个月都因为机器人的手坏了而停工。

所以星动纪元选择了一条看起来“笨”但管用的路：全直驱。

最大负载25公斤，最大握力80牛顿，100万次开合寿命。换算一下，就是让机器人的手每天开合3000次，也能连续用一年不坏。而且这个“不坏”不是理论值，是在全球顶尖实验室、在严苛的商业场景里真实验证过的。

当然，这个方案也有代价：更重、更复杂、成本更高。但在高自由度灵巧手这个赛道上，星动纪元发现了一个关键洞察：那些真正要把机器人用起来的客户，在乎的不是便宜，而是“好用”。

"为什么这么多头部科技公司选择我们？"陈建宇的回答很直接，“因为他们不计代价追求最高性能，而我们被验证为性能最强。”

这不是自卖自夸。“全球市值TOP10的科技公司里，有9家都在用我们的机器人。他们的诉求很明确——为未来的研发、应用做准备。”星动纪元的团队人员说。

这不是随便买几台回去做兴趣项目。“这些公司的测试非常严格，是按照标准的找供应商的方式去测试的。”就像他们在采购任何一个关键零部件一样，该过的流程一个不落，该做的测试一项不少。“有些公司明确告诉我们在做某些场景的应用研发，有些出于保密没透露，但他们的测试标准一点不含糊。”

所有客户都是先买一对手或一两个机器人验证。“跟所有买回去的产品对比，在各种场景下测试，确认好用之后才会复购。”去年底开始合作的客户，平均已经复购4次。

用真金白银投票，这是产品力最诚实的证明。

而数据会说话：400牛米的关节扭矩、25rad/s的转速、单手25公斤的负载能力——这些硬指标比特斯拉Optimus和Figure都要更强。在首届世界人形机器人运动大会上，星动纪元的全尺寸人形机器人星动L7拿下跳高冠军、创造跳远世界纪录，靠的就是硬件性能的爆发力。

“我们强调的是研发能力。”陈建宇承认，“特斯拉背后的工程化支撑、量产能力确实更强，但那个我们会快速补齐。研发这一块，我们确实自己做出了更高性能的机器人。”

这种自信不是凭空来的。从电机、减速器到关节模组全部自主研发，硬件自研比例超过95%。这意味着他们不受制于国外供应链，能根据AI算法与客户的需求快速迭代硬件。

有意思的是，正是这些大公司的严苛测试，帮星动纪元发现了很多内部测试发现不了的问题。

"我们自己内部会做很多测试，设定各种标准，必须达到才能出货。但毕竟还有很多是我们没有考虑到的。"实验室的测试再全面，也很难覆盖真实世界的所有情况。温度、湿度、粉尘、震动、连续工作时长、极限负载、意外碰撞——这些变量的组合是无穷的。

"客户做了各种各样的测试，特别是量上去之后，确实测出了我们内部根本测不出来的问题。"这些问题有些是边界条件下的bug，有些是长时间运行后才会暴露的隐患，有些甚至是设计时没想到的使用方式。

客户发现问题、反馈、星动纪元分析、解决——这个循环在过去一年里转了无数次。"这些反馈极其有价值，帮助我们提升了产品力，也解决了很多bug。"

这也解释了为什么星动纪元的灵巧手和机器人能在短短一年多时间里，从一个新产品变成全球顶尖实验室的标配。出货量超过400台，遍布MIT、斯坦福、伯克利、CMU、哥伦比亚大学。配合星动纪元的ERA-42具身大脑，星动XHAND1已经学会使用不同工具完成100多种复杂灵巧操作——拿起螺钉钻钻紧螺钉、用锤子敲打钉子、把倒放的水杯扶正再倒水、用剪刀剪纸、转动门把手开门。

在2025年的机器人学习大会上，依托星动XHAND1开发的多篇学术成果被收录，其中来自斯坦福大学、卡耐基梅隆、哥伦比亚大学的论文被提名最佳论文。这些论文的共同点是：它们都需要一只真正能用、真正稳定的灵巧手来验证算法。

但如果只是追求性能，星动纪元不会走到今天。支撑这家公司的，还有一种务实和责任感。

"现在我们的价格肯定是很高的，因为全用最贵的。"陈建宇说得很坦率，"但现在降本手段都没怎么用。你先要根据真实场景需求定义好产品，把这个跑通，配合模型真的能控制机器人把活干好，达到真实需求的标准，这个产品才成立。你直接把价格打下去，干不了活，也没意义。"

这是一种很清醒的产品哲学。在中国制造的语境里，"降本"几乎是一种本能反应。但陈建宇很清楚优先级："关键是先证明好用，耐用，再谈便宜。"

这种超前的策略，贯穿在星动纪元从技术路线到商业策略的每一个选择里。

他们从一开始就选择了端到端VLA（视觉-语言-动作）的路线。不是因为跟风——事实上，当星动纪元在2024年9月全球首次提出分频VLA架构时，大部分公司还不知道怎么做。

"这不是说一开始有10条技术路线摆那里，不同公司选择不同的路线最终收敛于最有效的路径。"陈建宇说得很直白，"而是大部分公司一开始根本就不知道怎么做，只是看到懂行的做出了成果，才一拥而上去效仿。"

言下之意很清楚：星动纪元是引领者，不是跟随者。

更关键的是，星动纪元选择的是一条更彻底的路：不是在传统机器人上“叠AI”，而是从零开始为AI设计机器人。

传统的做法是先有机器人硬件，再有控制算法，最后在上面加一层AI做决策。这就像在功能机上装个安卓系统——能用，但别扭。星动纪元的逻辑反过来：既然未来机器人的大脑是AI，那硬件就应该从一开始就为AI的需求设计。

ERA-42的学习方式更接近语言大模型——语言模型是在海量文本里学会了文字世界的规律，ERA-42是在海量视频和交互数据里学会了物理世界的规律。它学的不是"在场景A用动作B"，而是"力与运动本身的基本规律"。

这赋予了星动机器人极强的泛化能力这就是为什么星动L7能做到既能跳舞又能分拣——不是因为它记住了"跳舞的动作库"和"分拣的动作库"，而是因为它理解了"运动"和"操作"的本质，然后根据任务需求自己生成动作。从双足行走到上半身操作，从大动作到灵巧操作，都在同一个统一模型下获得能力。

硬件自研比例超过95%不是为了炫技，而是为了配合这套"原生AI"的逻辑。每个关节的扭矩、每个电机的响应速度、每个传感器的位置，都要让AI"用得顺手"。算法需要什么样的硬件反馈，硬件就提供什么样的接口；算法迭代了，硬件也跟着快速调整。

这也是星动纪元能在高自由度灵巧手和全身控制上快速进展的原因——当别人还在想"怎么让AI控制这个机器人"时，他们已经在想"怎么让机器人天生就适合AI控制"。

全球能同时驱动全尺寸双足人形机器人全身及五指灵巧手的端到端VLA具身模型，一共只有四家—中国的星动纪元，美国的特斯拉、Figure和英伟达。这个名单本身就说明了问题。

而这些技术突破的背后，是ERA-42通过基于大规模视频数据的预训练，只需采集少部分数据，就能让灵巧手学会执行新的操作任务的能力。这是真正的泛化能力——不是针对每个任务都要重新训练，而是学会了“理解物理世界”，然后自己琢磨怎么完成新任务。

举个例子：团队只用红黄蓝方块做了简单的抓取训练，结果机器人能成功抓取从未见过的胡萝卜、茄子等各种形状的物体。这不是记住了"怎么抓胡萝卜"，而是理解了"抓取"这个动作的本质。

技术的积累，最终会在市场上得到验证。2025年，灵巧手市场发生了一次彻底的分化——这不是某个单一事件导致的，而是技术积累到一定程度后的必然结果。

一边是低自由度手（10个自由度以下），彻底变成了红海。价格从2万元杀到1万元，有些厂商甚至开始"卷颜色"。这个市场年出货量破万台，出现了一些经典的爆款设计，但本质上已经沦为"演示玩具"。

另一边是高自由度手（12个自由度以上），第一次从实验室走向规模化应用。价格保持在1万美元以上，最贵的5万美元一只。

星动纪元的星动XHAND1是这个趋势的一个缩影。2024年11月推出“电竞手”，2025年5月推出“精灵手”，一年多时间供货全球顶尖实验室和具身智能厂商。依托星动XHAND1的相关论文陆续发表，越来越多的研究者开始转向高自由度手的研究，星动XHAND1成为了具身智能灵巧操作的基础设施。

这个转变背后的逻辑是：夹爪的研究空间收窄了。PI和谷歌的Gemini团队用夹爪做出了一些"大力出奇迹"的研究，新兴的创业公司把夹爪的策略优化到了极致。但除了触觉方向，夹爪在机器人学习领域已经很难产出高影响力的成果了。

所以星动纪元选择站在高自由度这一边，不是因为它“更高级”，而是因为他们很清楚自己要做什么：一个真正能走进工厂、走进仓库、走进家庭的通用机器人。而在人类的世界里，到处都是为五指手设计的工具、为五指手设计的门把手、为五指手设计的操作界面。

你可以让机器人适应人类的世界，也可以让人类的世界重新适应机器人。星动纪元选择了前者——这条路更难，但一旦走通，机器人就能无缝接入现有的所有场景，而不需要改造整个世界。

市场的分化，也反映在融资上。

2023年种子轮，数千万元，世纪金源领投；2024年1月天使轮，超亿元，联想创投领投PreA——这是典型的早期VC和CVC布局，看中的是清华背景、技术团队和端到端路线的前瞻性。

2024年10月Pre-A轮，近3亿元，清流资本、元璟资本、阿里巴巴联合领投——开始有互联网产业巨头进场。到了2025年11月A+轮，画风彻底变了：近10亿元，吉利资本领投，北汽产投战略投资。

这笔钱的逻辑完全不同。吉利资本此前只投资过宇树科技一家机器人公司，这次重注星动纪元，不是因为看好"机器人赛道"这么简单，而是因为他们需要一个真正能用的解决方案。

汽车制造的复杂度和精度要求，远高于大多数场景。一条产线上有成百上千道工序，每一道都有严格的质量标准。如果机器人用一个月就出问题，整条产线都得停。这种场景容不得"差不多"，只能要"真能用"。

而北汽产投的加入，释放了另一个信号：产业资本带来的不只是钱，还有真实的应用场景和订单。各个企业都有自动化升级的需求，有些甚至写明了几年内智能化率必须达到多少。

至此，除了一众知名VC外，星动纪元背后已经汇聚了阿里巴巴、海尔资本、吉利资本、北汽产投、联想创投等产业方投资阵容。这些产业方将与星动携手，加速人形机器人在3C电子、厨电、家电、物业、物流等领域的产业化落地。

从技术验证到商业验证，从实验室到产线，从VC的钱到产业巨头带着订单来的钱——这个转变，标志着人形机器人行业正在跨越一个临界点。

2025年快结束的时候，星动纪元的仓库里堆满了等待发货的机器人。今年海外业务占了一半——MIT、斯坦福、全球TOP10科技巨头，他们买的主要是开发平台，拿回去做研发、验证算法、测试性能。

但明年的画风会不一样。

“明年国内占比会大幅上升。"陈建宇说。不是因为海外市场萎缩，而是因为真实场景落地会先在国内跑通。在国外部署一个物流仓库、调试一条制造产线，成本太高、周期太长。"我们会先在国内把场景跑通，然后再复制到海外去。"

物流场景已经花了定金，星动已经发布仓储物流解决方案，全球首次把端到端VLA落地到仓储物流，还有好几个子场景在逐个攻克。明年还会进入汽车制造、3C电子。这意味着机器人的角色在转变——不再是实验室里的研究对象，而是产线上的生产力工具。

从卖平台给开发者，到小批量交付真实场景，再到明年的规模化落地——这是一个清晰的商业化路径。陈建宇说得很直白：“明年就不再是卖科研、卖表演了，是在真实工业里能用的产品，规模化的市场。”

技术还在快速进化。“你看两年前的机器人，再看现在，完全是小儿科。模型的scaling效果可能会有巨大飞跃，商业化会从验证期进入规模期，特斯拉等巨头的量产计划也在加速。”

窗口期还会持续很久——陈建宇的判断是至少5年。但真正的分水岭就在明年：从“能不能用”到“用多少台”，从实验室到产线，从验证到规模化。

星动纪元用了两年时间走到这里。而更大的故事，才刚刚开始。