「仿真派」落地真產線！蘇度WAIC首秀，CEO韓錚：99%+成功率

# 「仿真派」落地真產線！蘇度WAIC首秀，CEO韓錚：99%+成功率

一個月前在CVPR現場以Zero-shot抓取驚豔業界的中國具身智能公司蘇度科技，如今站上了WAIC的舞台。這家成立僅一年、估值已破人民幣200億元的初創企業，首次在國內大型展會公開亮相便直接亮出「真產線」級別的能力。蘇度科技聯合創始人兼CEO韓錚在展台上明確表示——仿真訓練出來的模型不僅能在真實世界幹活，而且一旦正式部署，就是99%+的成功率。 蘇度科技在WAIC現場同時運行了四組Demo，涵蓋精密裝配、柔性打包、移動操作與電池模組產線協同。從亞毫米級的雙手協作模具組裝，到布料隨形變化的雙手柔性操作；從邊移動邊抓取的端到端全身控制，到四台機器人聯動復刻真實工業流程——每一組任務都在回應同一個行業核心問題：仿真訓練的模型能否在真實場景中高可靠地工作？ 這四組展示中，精密裝配與柔性打包構成「一剛一柔」的極端考驗。精密裝配看似簡單的玩具組裝，對誤差的容忍度極低，稍有偏差便無法嵌入，對力控和位姿估計要求極高。柔性打包則面臨布料無固定形態、每次受力後狀態都完全不同的難題。蘇度使用同一套基座模型，在這兩種截然不同的場景中都實現了與抓取同等的泛化能力與閉環抗干擾。尤其值得注意的是，這兩項任務均採用雙手協作進行，每一隻手的動作會立即改變另一隻手的約束條件，模型必須根據即時反饋持續協同，難度遠高於單手操作。 移動操作Demo進一步展現了蘇度對工業場景中「大範圍作業」能力的覆蓋。傳統方案中，底盤與機械臂往往是分開控制的模組，數據採集因遙操作反人類而困難重重。蘇度採用端到端全身控制策略，讓感知、底盤、軀幹與手臂由統一策略生成動作，徹底打破模組拼接的框架，從而在仿真中先打通了移動操作鏈路。這項能力對應的是開櫃門、上下料、搬運大件等大量真實工業任務。 作為壓軸的電池模組產線Demo，是蘇度與寧德時代合作共同復刻的場景。四台同型號機器人分守上料、電芯裝配、掃碼、下料四個工位，協同完成長程任務。這類多機協作最難之處在於狀態傳遞：前一台機器人的執行結果就是下一台的起始條件，任何一環出錯都會讓整條鏈路中斷。蘇度的解法是一套「任務智能體」機制——預訓練階段先將可遷移的底層共性技能（如抓取、插拔、放置）做到極致泛化，交付階段只需少量真機數據後訓練，就能將這些技能像搭積木一樣組合成新工作流，無需針對每條產線從頭採集大量數據。 背後的技術基石是一條以仿真為主、真機數據微調為輔的「虛實融合」路線。韓錚指出，真機數據無法實現規模化，而仿真數據量大管飽，但Sim2Real的1%成功率的鴻溝必須用真機微調來填補。蘇度在世界模型層面則提出了自己的分類——在李飛飛提出的渲染、模擬與規劃三類之外，還需要「第四類世界模型」，即對材質屬性、表面摩擦係數、幾何與動力學約束以及接觸後狀態變化的高精度理解與預測。這一世界模型參與訓練數據生成與策略監督，相當於建造了一個遵循真實物理定律的虛擬世界，讓機器人在其中完成屬於自己的進化。 與CEO韓錚的對話中，進一步釐清了蘇度的路線選擇。韓錚認為，機器人的contact-rich操作對物理保真度的要求遠高於自動駕駛，但環境複雜度相對可控，仿真路徑的可行性更高。自研本體並非最初規劃，而是被市面硬件無法滿足算法需求倒逼的結果；軟硬一體是通往SOTA模型的必經之路。而對於99%+成功率這一門檻，韓錚強調：「高可靠性是具身智能走向商業化的前提。達不到這個水平，就無法真正超越傳統工業自動化。」

在商業定位上，蘇度明確聚焦底層通用技能與基座模型，類似「iPhone+iOS」模式，同時開放SDK與API，讓行業集成商在其平台上搭建應用。護城河來自Sim2Real全棧技術體系的系統複雜度，以及團隊長達十多年的積累——這種能力「不是簡單招人就能補齊的」。 WAIC展台上的一個生動細節是，蘇度是極少數主動邀請觀眾自帶物體進行「盲測」的展台——給什麼抓什麼，不拒絕任何干擾。甚至有觀眾讓機器人抓取骰子和手機，工作人員笑著回應「賠你」。這份自信的源頭，正是整套從仿真數據、世界模型到硬件本體的閉環體系。 從單點Picking到多技能協作，從實驗室到真實產線，蘇度正在將「仿真派」的技術敘事推向規模化商業應用。具身智能的「iPhone時刻」何時到來尚無定論，但這家估值200億元的公司已經清楚表態：當量產機器人在安全、可靠的前提下實現長時間無故障運行，當99%+成功率成為常態而非驚喜，那才是行業真正的轉捩點。