按需购买Token服务：降低企业AI使用门槛
2025/12/24 0:44:02
摘要：AI 驱动的具身智能企业 TARS Robotics 成功研发出可进行手绣的人形机器人，现场演示穿针引线、双手协同绣制标志的精细长序列任务，以亚毫米级精度、自适应力控突破柔性材料操作难题。该突破核心依托 DATA-AI-PHYSICS 三位一体解决方案，通过 SenseHub 采集真实场景数据、AWE 2.0 具身 AI 模型学习通用技能、T/A 系列机器人精准执行，构建完整技术闭环；企业成立不足一年获两轮天使融资共 2.42 亿美元，为线束装配等复杂柔性制造任务提供自动化路径，加速智能制造升级。
引言：柔性制造的 “精细操作魔咒” 破解，TARS 手绣机器人打开自动化新赛道
在智能制造升级的浪潮中，柔性制造因适配多品类、小批量的市场需求，成为行业发展的核心方向。但长期以来，以手绣、精密线束装配为代表的超精细柔性操作，始终是自动化领域的 “未解难题”—— 这类任务需同时满足亚毫米级精度控制、动态自适应力控、双手协同操作，且要应对柔性材料的形态不确定性，传统自动化设备因缺乏对物理世界的精准感知与灵活适配能力，难以突破这一瓶颈。
TARS Robotics 研发的手绣人形机器人，正是对这一行业困局的历史性突破：通过穿针引线、双手协同绣制标志的现场演示，验证了机器人在超精细柔性操作领域的可行性。这一突破不仅依托独特的 “DATA-AI-PHYSICS 三位一体” 解决方案构建了完整技术闭环，更让柔性制造全流程自动化的目标更近一步，为智能制造升级提供了全新的技术范式。
一、TARS 手绣突破的关键信息与技术脉络
1. 事件核心脉络与关键成果
核心维度 | 具体信息 | 行业背景 | 核心价值 |
事件主体与成果 | TARS Robotics（AI 驱动具身智能企业）演示可手绣的人形机器人，完成穿针引线、双手协同绣制标志的精细长序列任务，实现亚毫米级精度、自适应力控与柔性材料双手协同操作 | 柔性制造中，超精细柔性操作（如手绣、精密线束装配）长期依赖人工，自动化率不足 10%； 传统机器人难以应对柔性材料的动态特性与高精度操作要求 | 首次攻克柔性制造核心自动化瓶颈，验证机器人可适配超精细柔性场景，推动柔性制造全流程自动化 |
核心技术方案 | 采用 DATA-AI-PHYSICS 三位一体系统： 1. 数据层（SenseHub）：采集真实世界操作数据； 2. 算法层（AWE 2.0 具身 AI 模型）：学习通用精准物理控制技能； 3. 执行层（T/A 系列机器人）：“数字 - 物理间隙最小化” 设计，稳定转化 AI 能力 | 传统自动化方案多为 “单一硬件 + 固定算法”，数据采集碎片化、模型泛化能力弱、硬件执行精度不足，难以适配复杂柔性场景 | 构建 “数据 - 算法 - 硬件” 协同闭环，解决传统方案的碎片化问题，提升技术的可复制性与规模化能力 |
技术突破核心指标 | 1. 精度：亚毫米级（满足穿针、绣制的精细定位需求）； 2. 操作：自适应力控（适配丝线、布料等柔性材料，避免拉扯或断裂）； 3. 协同：双手协同完成长序列任务（穿针→引线→绣制连贯执行） | 这类指标是超精细柔性操作的核心门槛，此前行业内无机器人可同时满足 | 树立超精细柔性操作的自动化技术标杆，为同类任务提供能力参考 |
企业发展与融资背景 | 2025 年 2 月 5 日成立，不足一年实现核心算法落地与机器人平台性能持续升级； 获两轮融资：蓝驰创投等 1.2 亿美元天使轮，后续 1.22 亿美元天使 + 轮 | 具身智能与柔性制造自动化领域研发投入大、周期长，企业需强资本支撑；行业优质项目受资本青睐 | 资本加持为技术迭代与规模化落地提供资金保障，加速技术从实验室走向产业应用 |
核心应用延伸方向 | 除手绣外，可拓展至精密线束装配、微型电子元件焊接、高端纺织刺绣等复杂柔性制造任务 | 这些任务是汽车、电子、纺织等高端制造业的核心环节，人工操作效率低、误差率高，亟需自动化升级 | 拓宽机器人的产业应用边界，为多行业智能制造升级提供技术解决方案 |
2. TARS 技术方案与传统柔性制造自动化的核心差异
对比维度 | 传统柔性制造自动化方案 | TARS DATA-AI-PHYSICS三位一体方案 | 对行业的启示 |
操作精度控制 | 精度多在毫米级以上，难以满足亚毫米级精细操作需求 | 实现亚毫米级精度，精准匹配手绣、线束装配等核心需求 | 突破精细操作精度限制，拓展自动化在高端制造的应用 |
柔性材料适配 | 需针对特定柔性材料单独调试参数，适配性差，泛化能力弱 | 通过真实数据学习与自适应力控，可灵活适配不同柔性材料（丝线、布料、线束等） | 降低多品类柔性制造的自动化适配成本，提升通用能力 |
双手协同能力 | 多为单臂操作，或双臂机械协同（无智能决策），难以完成复杂长序列任务 | 双手智能协同，可连贯完成 “穿针 - 引线 - 绣制” 等长序列任务，具备任务规划能力 | 突破机器人操作的 “单步骤局限”，适配多环节复杂柔性任务 |
技术迭代方式 | 单一任务需重新研发算法、调试硬件，迭代周期长（数月） | 基于预训练模型与真实数据积累，新任务仅需少量微调，迭代周期缩短至数周 | 提升技术迭代效率，降低企业自动化升级的研发成本 |
数据利用价值 | 数据采集碎片化，难以形成复用价值，模型优化缺乏数据支撑 | SenseHub 采集全域真实数据，为 AWE 2.0 模型提供持续优化动力，形成 “数据 - 能力” 正向循环 | 凸显数据对具身智能的核心价值，构建技术壁垒 |
3. 手绣任务的技术难度与 TARS 的突破要点
技术难度维度 | 具体挑战 | TARS的突破路径 | 突破价值 |
精度控制 | 穿针需针尖与针孔亚毫米级对齐，绣制需精准控制针脚间距与深度 | 依托机器人高精度传感器与定位算法，结合 AWE 2.0 模型的精准控制能力，实现亚毫米级操作 | 验证机器人在极端精细操作场景的适配能力，接近人类手工精度水平 |
力控适配 | 丝线柔软易断、布料易变形，需动态调整拉扯力度与绣制压力 | 机器人搭载自适应力控模块，AWE 2.0 模型实时分析材料反馈数据，动态优化操作力度 | 解决柔性材料操作的 “力度失控” 痛点，避免材料损坏与操作失误 |
双手协同 | 穿针需一手持针、一手引线，绣制需双手配合调整布料位置与针线角度，动作连贯无中断 | 构建双手协同控制算法，通过 AWE 2.0 模型规划动作序列，实现双手操作的精准同步 | 突破机器人 “单臂操作为主” 的局限，具备复杂任务的多肢体协同能力 |
长序列任务稳定性 | 手绣是多步骤长时程任务，需保持全程操作一致性，避免中途失误 | 依托技术闭环的稳定执行能力，SenseHub 实时反馈操作状态，AWE 2.0 模型动态修正偏差 | 证明机器人可胜任长时程复杂柔性任务，具备工业级应用的稳定性 |
二、DATA-AI-PHYSICS 三位一体为何能突破柔性操作瓶颈？
1. 核心逻辑：构建 “数据 - 算法 - 硬件” 全链路协同，弥合数字与物理世界鸿沟
柔性制造自动化的核心难点，在于数字世界的算法决策与物理世界的柔性操作存在 “适配鸿沟”—— 传统方案多拆分数据、算法、硬件环节，导致协同效率低、操作稳定性差。TARS 的三位一体方案，正是通过全链路协同弥合这一鸿沟：
数据层（SenseHub）：以 “人中心” 采集真实场景操作数据，涵盖不同柔性材料、操作环境、任务流程的全域数据，为算法学习提供 “贴近真实工业场景” 的基础素材，避免实验室数据与实际应用脱节；
算法层（AWE 2.0 具身 AI 模型）：基于海量真实数据学习通用化的精准物理控制技能，而非针对单一任务硬编码，具备对不同柔性场景的快速适配能力，实现 “一次训练、多场景复用”；
执行层（T/A 系列机器人）：“数字 - 物理间隙最小化” 设计让硬件可精准响应 AI 模型的决策指令，将算法能力稳定转化为物理操作，避免 “算法优秀但执行偏差” 的问题。
三者形成的协同闭环，让机器人具备 “感知 - 决策 - 执行” 的完整具身智能能力，从根本上解决了传统方案在柔性操作中的碎片化问题。
2. 技术闭环的核心价值：符合 Scaling Law，实现能力持续升级
TARS 构建的 “数据生成 - 智能决策 - 物理执行” 技术闭环，核心优势在于符合 Scaling Law（缩放定律）—— 随着数据规模的扩大与模型架构的优化，机器人的智能水平与泛化能力将持续提升：
正向循环机制：SenseHub 采集的真实操作数据持续喂养 AWE 2.0 模型，模型优化后提升机器人的执行精度与效率，执行过程中又会产生更多高质量数据，形成 “数据积累 - 模型升级 - 能力提升 - 数据再积累” 的正向循环；
可复制性与规模化：闭环架构具备通用性，无需为不同柔性制造任务重构技术体系，仅需通过数据微调即可适配新场景，为技术的规模化产业应用提供可能；
专家背书印证：TARS 首席科学家丁文超提到，“依托 SenseHub 的海量数据与 AWE 2.0 模型的引导，多场景任务成功率已实现跃升，未来将随数据规模扩大与模型迭代实现更多突破”，直接印证了技术闭环的升级价值。
3. 资本加持的战略意义：加速技术从实验室走向产业
TARS 成立不足一年即获得两轮共 2.42 亿美元融资，这一资本热度背后，是行业对柔性制造自动化突破的迫切需求与对其技术路径的认可：
研发投入保障：具身智能与精细柔性操作技术研发需大量资金投入（传感器研发、模型训练、硬件迭代等），融资为技术持续迭代提供资金支撑；
规模化落地加速：资本助力企业快速推进技术验证、生产线适配与市场拓展，缩短 “技术突破 - 产业应用” 的周期；
产业链资源整合：强大的资本背景有助于 TARS 整合上下游资源（如柔性材料供应商、制造企业合作），推动技术方案的标准化与产业化。
三、TARS 的突破为何能改写柔性制造自动化格局？
1. 破解行业核心痛点：推动柔性制造从 “半自动化” 迈向 “全自动化”
长期以来，柔性制造虽实现部分环节自动化，但精细柔性操作环节仍依赖人工，形成 “自动化断点”，制约整体生产效率提升：
痛点破解：TARS 的突破填补了精细柔性操作自动化的空白，可实现从材料处理、精细加工到成品组装的全流程自动化，消除 “自动化断点”；
效率与质量双提升：人工精细操作存在效率低、误差率高、疲劳导致质量波动等问题，机器人可实现 24 小时稳定作业，误差率控制在亚毫米级，同时降低人工成本；
市场适配能力升级：机器人的通用适配能力可快速响应多品类、小批量的市场需求，帮助制造企业提升市场竞争力，适应消费市场个性化趋势。
2. 拓展机器人产业应用边界：打开千亿级柔性制造自动化市场
此前，机器人的应用多集中在工业装配线等结构化场景，柔性制造的精细操作领域因技术门槛高，成为机器人应用的 “空白地带”：
市场空间扩容：柔性制造广泛覆盖汽车（精密线束装配）、电子（微型元件焊接）、纺织（高端刺绣）、奢侈品（精细加工）等多个高价值行业，全球市场规模超万亿，其中自动化升级需求对应的市场规模超千亿；
应用场景延伸：除工业制造外，该技术还可拓展至高端服务领域（如精密医疗辅助操作），进一步拓宽机器人的产业应用边界；
行业示范效应：TARS 的技术路径为其他企业提供可复制的参考，推动行业整体向精细柔性操作自动化升级，激活千亿级市场潜力。
3. 降低制造企业自动化升级门槛：推动智能制造普惠化
传统柔性制造自动化方案存在 “定制化程度高、研发成本高、迭代周期长” 等问题，中小企业难以负担，导致智能制造升级存在 “鸿沟”：
成本降低：TARS 的方案基于通用模型与数据微调，无需为企业单独定制全套系统，降低企业自动化升级的研发成本与准入门槛；
效率提升：技术迭代周期缩短，企业可快速适配新的生产任务与产品品类，提升升级效率；
普惠化推进：中小企业可借助这类标准化、低成本的自动化方案实现升级，推动智能制造从大型企业向中小企业渗透，促进全行业制造水平提升。
四、推动智能制造进入 “具身智能赋能柔性制造” 新时代
1. 重塑柔性制造自动化技术路径
TARS 的突破让行业明确 “具身智能 + DATA-AI-PHYSICS 协同” 是柔性制造自动化的核心方向：
技术路线转型：行业将逐步告别 “单一硬件 + 硬编码” 的传统路径，转向 “数据驱动 + 通用模型 + 精准执行” 的具身智能路径；
研发重心转移：企业将更多资源投入到真实场景数据采集、具身 AI 模型研发、高精度传感器与柔性执行机构的研发上；
跨领域融合加速：推动 AI、机器人、材料科学、制造工艺等多领域的深度融合，形成新的技术创新生态。
2. 带动上下游产业链协同升级
TARS 的技术突破不仅是单一企业的成果，更将带动柔性制造自动化上下游产业链的协同升级：
上游：推动高精度传感器、柔性执行机构、特种材料等核心零部件的研发与产业化，提升国内核心零部件的自主可控能力；
中游：催生一批基于具身智能的柔性制造自动化解决方案提供商，形成产业集群效应；
下游：制造企业的自动化水平提升将推动产品质量升级，增强我国制造业在全球高端市场的竞争力。
3. 加速智能制造与 “中国制造 2025” 战略衔接
TARS 的突破契合我国智能制造升级与 “中国制造 2025” 的战略目标：
助力产业升级：推动我国从 “制造大国” 向 “制造强国” 转型，提升高端制造领域的自动化水平与核心竞争力；
缓解用工压力：精细柔性制造环节对人工技能要求高，招工难、用工贵问题突出，机器人替代可有效缓解这一压力；
绿色制造推进：机器人的精准操作可减少材料浪费，提升资源利用效率，契合绿色制造的发展理念。
五、技术规模化落地的潜在阻碍与突破方向
1. 核心挑战与应对策略
挑战类型 | 具体表现 | 应对策略 | 预期效果 |
技术规模化适配 | 目前手绣任务验证了技术可行性，但不同行业的柔性制造任务（如线束装配、电子焊接）差异大，规模化适配难度高 | 1. 构建行业专属数据采集模块，丰富不同行业场景数据； 2. 优化 AWE 2.0 模型的泛化能力，开发行业定制化微调工具 | 2026 年前完成汽车线束装配、电子元件焊接等 3 个核心行业的适配验证 |
复杂场景抗干扰能力 | 目前演示多在可控环境下完成，真实工业场景存在振动、粉尘、光线变化等干扰，可能影响操作稳定性 | 1. 强化 SenseHub 的环境感知与抗干扰能力； 2. 优化模型的实时修正算法，提升动态环境适配能力 | 2027 年前实现复杂工业环境下的稳定操作，任务成功率保持在 90% 以上 |
硬件成本控制 | 亚毫米级精度的传感器、柔性执行机构等核心硬件成本高，难以满足中小企业的规模化应用需求 | 1. 推动核心硬件的国产化与量产，降低采购成本；2. 优化硬件设计，在保证精度的前提下简化结构，控制制造成本 | 2028 年前将适配该技术的机器人硬件成本降低 40%，提升中小企业适配意愿 |
行业标准适配 | 不同行业的柔性制造有专属质量标准与操作规范，机器人操作需符合行业合规要求 | 1. 与行业协会合作，建立机器人柔性操作的行业标准； 2. 开发合规性验证模块，确保操作符合行业质量要求 | 2029 年前推动形成 3 项以上行业核心标准，加速技术合规化落地 |
六、未来展望：2025-2030 具身智能赋能柔性制造的演进路径
1. 短期（2025-2026）：技术验证与行业试点
完成核心行业（汽车、电子、纺织）的柔性制造任务适配验证，推出针对性的自动化解决方案；
与 3-5 家头部制造企业建立战略合作，开展小规模生产线试点，收集产业应用数据优化技术；
持续迭代 AWE 2.0 模型与 T/A 系列机器人，提升操作精度与稳定性。
2. 中期（2027-2028）：规模化落地与产业渗透
实现核心行业解决方案的规模化推广，服务 100 + 制造企业，覆盖千条以上柔性生产线；
降低技术方案成本，推出适配中小企业的轻量化版本，推动智能制造普惠化；
拓展至医疗辅助、高端服务等非制造领域，拓宽技术应用边界。
3. 长期（2029-2030）：生态成熟与全球引领
构建 “具身智能基础模型 + 行业解决方案 + 核心硬件” 的完整产业生态，形成技术壁垒；
主导全球柔性制造自动化领域的技术标准制定，提升国际话语权；
实现机器人在柔性制造全场景的普及应用，推动智能制造进入全新阶段，助力我国成为全球高端制造核心枢纽。
七、结语：具身智能打破柔性制造桎梏，开启智能制造新征程
TARS Robotics 通过手绣机器人实现的技术突破，不仅是具身智能领域的一次历史性跨越，更是对柔性制造自动化瓶颈的精准破解 —— 它证明超精细柔性操作的自动化并非 “不可能”，通过 “DATA-AI-PHYSICS 三位一体” 的技术路径，机器人可具备接近人类的精细操作能力，为柔性制造全流程自动化提供了可行方案。
此次突破的核心意义，在于推动智能制造从 “结构化工业场景” 向 “复杂柔性制造场景” 深度渗透，让机器人真正融入高端制造的核心环节，助力我国制造业实现高端化、智能化升级。尽管仍面临规模化适配、成本控制等挑战，但 TARS 的技术路径已为行业指明方向，资本的加持与产业的需求将加速技术的迭代与落地。
未来，随着具身智能技术的持续升级与产业生态的不断完善，柔性制造将彻底告别 “人工依赖”，进入 “全自动化” 新时代，而 TARS 的此次突破，正是开启这一时代的关键里程碑，为全球智能制造的发展注入新的强劲动力。
END