芝能科技出品
如果只看今天的人形机器人，很容易被两件事吸引：一是动作像不像人，二是模型大不大、算力强不强。但傅利叶对机器人的思考，恰恰是从这两个问题之前开始的。
在地平线生态大会上傅利叶的CEO顾捷强调是机器人应该“以人为本”，最终是服务人、赋能人，拆成一条长期可落地的技术路径。
01
为什么傅利叶
一开始不做人形机器人？
既然目标是通用机器人，为什么傅利叶最早选择的是康复和养老？
原因其实很现实。十年前，机器人行业的技术条件，并不足以支撑一个真正有用的人形机器人。算力、传感器、控制算法、执行机构都不成熟，如果直接奔着“像人”，结果大概率只是展示品。
康复场景恰恰相反，对机器人的要求极高，但目标极其明确：必须和人发生真实的物理接触、必须感知人的力量、意图和变化、必须足够安全、可靠，长期工作，这是一个“最难但最有价值”的训练场。
傅利叶在康复领域十年的积累是在把“人是怎么运动的、怎么用力的、怎么恢复的”转化成机器可以理解和执行的控制逻辑。
人和机器人，本质上是“同一套方程的两个解”。
◎ 人类的平衡，来自前庭系统；
◎ 机器人的平衡，对应 IMU。
◎ 人类的本体感觉，来自肌肉、骨骼和神经反馈；
◎ 机器人的本体感觉，是编码器、力传感器和关节反馈。
◎ 人类通过反射、节律和意图完成动作；
◎ 机器人也需要，小脑级反射 + 脊髓级节律 + 大脑级规划的分层结构。
在这个思路下，傅利叶特别重视力控、柔顺性和实时性，如果机器人连“碰到人时该不该收力”都处理不好，谈再多智能都是空谈。
02
机器人要强调“交互”，
而不只是“对话”？
很多人理解的交互，是语音对话。但傅利叶的交互，是一个明显更难、也更“脏”的问题，真正的交互至少包括三层：
◎ 物理交互：接触时轻不轻、稳不稳
◎ 意图交互：一个眼神、一个手势能否被理解
◎ 情感交互：动作是否带有情绪色彩
第三代人形机器人取名“猫猫头”是为了提醒自己：机器人最终是要进入人身边的，而不是站在展台上的。外观、动作、反应速度，都会影响人是否愿意长期接受它。
傅利叶的技术版图，也是和智能汽车非常相似：底层是核心零部件，中间是本体和系统，上层是感知、决策和智能体。
不追求“某一个模型最强”，而是强调从身体到大脑的协同，这也是他们引入高算力平台、但又反复强调“不是硬件堆砌”的原因。算力的意义，在于支撑多模态理解、端到端决策。
机器人真正的难点在“如何把理解转化成安全、可控的动作”。机器人更像是一个会走路的智能平台，傅利叶提供身体、关节、控制和基础能力，而真正丰富机器人的，是围绕这个本体不断生长的应用和模型。
小结
一句话总结：傅利叶对机器人的看法，那就是：机器人不是先做得像人，而是先学会理解人、尊重人、保护人，傅利叶能从康复走向人形，从单一场景走向通用平台。
原文标题 : 先理解“人”：傅利叶人形机器人底层逻辑
芝能科技出品
如果只看今天的人形机器人，很容易被两件事吸引：一是动作像不像人，二是模型大不大、算力强不强。但傅利叶对机器人的思考，恰恰是从这两个问题之前开始的。
在地平线生态大会上傅利叶的CEO顾捷强调是机器人应该“以人为本”，最终是服务人、赋能人，拆成一条长期可落地的技术路径。
01
为什么傅利叶
一开始不做人形机器人？
既然目标是通用机器人，为什么傅利叶最早选择的是康复和养老？
原因其实很现实。十年前，机器人行业的技术条件，并不足以支撑一个真正有用的人形机器人。算力、传感器、控制算法、执行机构都不成熟，如果直接奔着“像人”，结果大概率只是展示品。
康复场景恰恰相反，对机器人的要求极高，但目标极其明确：必须和人发生真实的物理接触、必须感知人的力量、意图和变化、必须足够安全、可靠，长期工作，这是一个“最难但最有价值”的训练场。
傅利叶在康复领域十年的积累是在把“人是怎么运动的、怎么用力的、怎么恢复的”转化成机器可以理解和执行的控制逻辑。
人和机器人，本质上是“同一套方程的两个解”。
◎ 人类的平衡，来自前庭系统；
◎ 机器人的平衡，对应 IMU。
◎ 人类的本体感觉，来自肌肉、骨骼和神经反馈；
◎ 机器人的本体感觉，是编码器、力传感器和关节反馈。
◎ 人类通过反射、节律和意图完成动作；
◎ 机器人也需要，小脑级反射 + 脊髓级节律 + 大脑级规划的分层结构。
在这个思路下，傅利叶特别重视力控、柔顺性和实时性，如果机器人连“碰到人时该不该收力”都处理不好，谈再多智能都是空谈。
02
机器人要强调“交互”，
而不只是“对话”？
很多人理解的交互，是语音对话。但傅利叶的交互，是一个明显更难、也更“脏”的问题，真正的交互至少包括三层：
◎ 物理交互：接触时轻不轻、稳不稳
◎ 意图交互：一个眼神、一个手势能否被理解
◎ 情感交互：动作是否带有情绪色彩
第三代人形机器人取名“猫猫头”是为了提醒自己：机器人最终是要进入人身边的，而不是站在展台上的。外观、动作、反应速度，都会影响人是否愿意长期接受它。
傅利叶的技术版图，也是和智能汽车非常相似：底层是核心零部件，中间是本体和系统，上层是感知、决策和智能体。
不追求“某一个模型最强”，而是强调从身体到大脑的协同，这也是他们引入高算力平台、但又反复强调“不是硬件堆砌”的原因。算力的意义，在于支撑多模态理解、端到端决策。
机器人真正的难点在“如何把理解转化成安全、可控的动作”。机器人更像是一个会走路的智能平台，傅利叶提供身体、关节、控制和基础能力，而真正丰富机器人的，是围绕这个本体不断生长的应用和模型。
小结
一句话总结：傅利叶对机器人的看法，那就是：机器人不是先做得像人，而是先学会理解人、尊重人、保护人，傅利叶能从康复走向人形，从单一场景走向通用平台。
原文标题 : 先理解“人”：傅利叶人形机器人底层逻辑
