在2026年世界人工智慧大會（WAIC）的具身智慧展區，各家機器人公司爭相展示做咖啡、拍照、跳舞等炫技動作，但一家成立僅一年的公司——蘇度科技——卻以另一種方式吸引了大量關注。其展台前，幾台機器人安靜地執行著抓取物品、雙手配合用布包裹物品、將零件插入對應孔位等看似基礎的任務，但動作的穩定性、成功率和泛化性令人印象深刻。
這並非蘇度科技首次技驚四座。今年4月，該公司首次公開了全棧自研的具身智慧平台 #sudo R1。在一段60分鐘的演示影片中，機器人連續抓取了百餘件此前未見過的物體，包括透明玻璃杯、反光金屬件、柔軟布料和不規則形狀玩具等，成功率接近100%。6月，在ICRA和CVPR等國際會議上，面對現場觀眾隨機擺放的物品，該系統依然保持了極高的抓取成功率。
蘇度科技成立僅一年便獲得200億元估值，其背後的技術團隊是核心支撐。創始人蘇昊是復旦大學浩清特聘教授、通用物理智慧研究院首任院長，曾主導建立ShapeNet和PointNet等影響三維視覺發展的基礎工作，並持續推動SAPIEN、ManiSkill等機器人模擬平台建設，其Google Scholar引用量超過15萬次。聯合創始人兼CEO韓錚擁有微軟亞洲研究院和AI創業經驗，研發副總裁徐澤祥曾任Adobe Research研究科學家。
此次WAIC展台上，蘇度展示了從單臂操作到多機協作的十餘項技能，涵蓋精準放置、柔性物體操作、雙手協同、移動抓取和自主導航等場景。研發副總裁陳潤澤介紹，蘇度將機器人的基礎能力單元定義為“原子能力”，認為機器人應像人類一樣通過積累基礎能力來應對複雜任務，而非針對每個任務重新訓練。蘇昊在WAIC主論壇演講中指出，物理智慧真正缺少的不是更多孤立的任務演示，而是“把散落的知識聚合”起來，形成對物理世界的系統理解。
在資料路線上，蘇度選擇了一條與眾不同的路徑：讓機器人首先在模擬世界中大規模積累經驗。團隊構建了完整的資料生成管線，每天能生成百萬級規模的資料。蘇度採用“模擬訓練 + 真機輔助”的虛實融合路線，以大規模模擬資料為基底，讓機器人掌握底層能力，同時結合精細真機資料提升模型在真實環境中的適應性。這種路線使得底層原子技能可以像積木一樣組合複用，快速遷移到新任務場景。
硬體方面，蘇度展出了一隻自研的22自由度直驅靈巧手。該靈巧手採用直驅方案，使控制輸入與關節響應之間更加直接，提高了力控能力。手指末端還設計了類似指甲的結構，幫助機器人完成捏取細針、扣開易拉罐等精細任務。蘇度強調軟硬體一體化，認為硬體設計本身會影響模型能力，只有掌握從機械結構到演算法模型的完整鏈路，才能縮短迭代週期。
在工業落地方面，蘇度與寧德時代合作的電池裝配機器人已在鋰電組裝產線上驗證，四台機器人協同完成鋰電池模組裝配任務，抓取成功率達到99.5%以上。此外，蘇度正與全球領先零售企業推進技術方案規劃，探索機器人在盤點、補貨、貨架巡檢等任務中的應用，並與頭部連鎖品牌推進餐飲服務機器人專案。
陳潤澤表示，從Demo到規模化部署，中間隔著巨大鴻溝：“可靠性從90%到99%+，背後是一個巨大的宇宙。”蘇度將真實部署視為模型訓練的一部分，每進入一個客戶現場，遇到的新問題和失敗案例都會重新進入模型訓練，不斷提升下一次部署的成功率。蘇度的目標是2027年實現百台級交付，2028年進入千台級規模。
蘇度科技此次WAIC首秀，展示了其對通用機器人能力增長路徑的探索：通過虛實融合的資料體系提升模型泛化能力，用軟硬體協同縮短迭代週期，再通過真實場景不斷驗證模型邊界。在行業共識尚未收斂的當下，蘇度正試圖用其技術路線回答一個關鍵問題——機器人公司能否持續以同樣速度獲得新能力，並將這些能力穩定地部署到真實世界中。