苏度科技：虚实融合，攻克机器人操作“最后一公里”

机械臂伸向一只透明水杯。没有预先编程的动作序列，也没有人工示教——它观察、调整角度，然后稳稳抓起。

这是苏度科技sudo R1系统的现场演示。据悉，该系统在训练中未使用真实世界示教数据，全部基于仿真数据完成训练，可对训练中未出现过的物体实现零样本泛化操作。

图：sudo R1抓取透明水杯演示

2025年5月，苏度科技注册成立。同年11月，核心团队从硅谷集结归国，上海主体正式启动运营。自成立起，苏度坚持以“通用性”为终极目标，不妥协于垂直场景的短期诱惑。从技能模型到自研本体，苏度要搭建的是可规模化的物理智能基础设施。

从“听懂”到“做到”

苏度的核心技术是软硬一体、虚实融合的全栈自研架构。研发副总裁徐泽祥解释，当前具身智能的最大瓶颈不在“听懂指令”，大语言模型已解决这一层，真正的卡点在于“把任务做出来”。抓取、放置、装配等物理交互，才是需要攻克的“最后一公里”。

苏度路线的价值在于底层原子技能可组合、可复用，上层任务规划则开放给开发者与行业伙伴，基于苏度硬件平台构建应用。

从单一“抓取”泛化模型扩展到10类工业技能并覆盖工业与商业多场景，苏度只花了三个月。

公司从一开始即设定99%以上技能成功率为商业化准入门槛，拒绝80%水平的演示级产品。任务级成功率则按客户具体业务场景定义，严格验收。

这套标准的意义在于原子级技能一旦稳定，便可通过工业SOP编排，逐步解锁复杂工位。

图：苏度机器人在工业场景中的应用

虚实融合、软硬协同，从产线走向场景

数据层面，苏度坚持虚实融合的技术路线，以大规模高质量仿真数据降低对现场采集和人工示教的依赖。今年发布的全栈自研sudo R1系统，验证了仿真驱动路线走向规模化应用的可能性。

CEO韩铮表示，苏度坚持先跑通通用物理智能的底层范式，再进行规模化扩张。“通用性是终点，可靠性是起点。”范式验证成功，规模化是水到渠成的结果。

硬件方面，苏度自研机器人本体，推出工业重载与泛商业轻载两款机型，硬件团队与AI团队紧密协同。硬件副总裁陈润泽表示，3C、锂电、汽车等行业的技术外溢为具身智能提供了供应链基础，苏度首先要做好集成商。

但他同时指出，人类历史上从未有一款产品如此深入地与人协作，对感知、灵巧性、算力与功耗都提出了现有供应链难以完全满足的要求。因此苏度也要在基础性创新上做牵头人，把终端场景需求翻译成技术参数，推动供应链前沿技术落地。

商业化方面，苏度已在宁德时代等头部工业客户产线完成落地验证，解决传统自动化难以覆盖的“零碎、长尾”高难场景。2026年世界人工智能大会上，公司现场复刻了与宁德时代合作的电池模组装配流程，展示了精密装配与多机协同能力。

耐心资本的战略选择

国寿健投公司旗下国寿股权公司自2026年1月投资苏度科技，并在后续轮次持续加码。国寿股权表示，这不是追逐热门赛道，而是基于对具身智能长期战略价值的判断，人工智能从数字世界延伸到物理世界的重要方向。

国寿看重的，是苏度的三点特质：团队稀缺性、技术路线前瞻性、产业落地能力。

投后赋能上，国寿带来的远不止资金。依托险资生态，主动对接康养、制造等真实场景，明确提出“不做单工位演示，要做可复制的整体解决方案”。同时以严谨而有弹性的管理体系输入组织建设经验，不催促过早商业化。

抓取、装配，这些看似简单的动作，恰恰是机器人走向真实产线的最后一道门槛。能否跨过去，决定着具身智能是停在演示台，还是真正进入工厂走入现实生活。

苏度，正以虚实融合的技术路线和自研本体，一步步拆解这道门槛。

本文来源：中国金融信息中心 陆家嘴金融网

作者：邹青霖

审核：刘令仪

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编辑：刘思乐

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