12月31日,全球首款全身力控小尺寸人形机器人“启元Q1”正式发布。上纬新材董事长彭志辉(稚晖君)宣布,公司将以“上纬启元”品牌进军个人机器人赛道,并首次对外明确了这一业务方向。
作为全球最小全身力控人形机器人,启元Q1在关节系统、整机尺寸与应用场景上均实现了多项突破,将实验室级的人形机器人能力浓缩至背包大小的体量中。它重新定义了小型化人形机器人的可能性,旨在打造个人可拥有、可使用、可创作的机器人形态,为个人机器人市场注入全新活力,也为未来的商业场景提供了更多想象空间。

战略发布:上纬启元开启个人机器人赛道
本次发布不仅是启元Q1的新品亮相,更是上纬新材的一次战略宣告。新品牌“上纬启元”将明确聚焦“个人机器人”方向,致力于将高端机器人技术转化为普通人可拥有、可操作、可创造的个人设备。
稚晖君认为,“真正的科技进步,不止看见,更可体验。”通过携手共创,启元Q1正在回应科研人员、极客创作者与家庭用户等不同群体的实际需求,成为更多人接触和理解人形机器人的入口。这款集“大动作、大智慧、大可玩性”于一体的小尺寸人形机器人,也正在成为更多人接触人形机器人世界的一个起点——你的第一个个人机器人。
技术攻坚:“小身材蕴含大能量”
启元Q1的核心突破在于攻克了高性能人形机器人关节微型化的行业难题。上纬启元通过材料、结构与控制算法的多维创新,将QDD准直驱关节成功压缩至“比鸡蛋还小”,同时完整保留了全尺寸机型的力控性能与高动态响应能力,使其成为全球首款实现全身力控的小尺寸人形机器人。
这一技术突破不仅体现在尺寸上,更转化为实际的应用价值。体积缩小至原来的1/8,重量也随之降低,这一变化不仅让启元Q1具备“耐摔、耐炸”的物理特性,即便从高处跌落也能保持稳定运行;同时,小型化设计也降低了研发试错成本,并缩小了仿真到现实的迁移差距,使虚拟环境中训练完成的动作与策略能够精准复现,为科研与开发提供高效迭代路径。

携手三类核心人群,解锁个人机器人的多元价值
启元Q1的核心理念在于构建一个人人都可以共创的机器人。面向科研者、创意玩家与广泛的家庭用户,启元Q1正在成为更多人进入与创造人形机器人世界的入口。
启元Q1可以视为探索具身智能的“第一台毕业机”——其书包级的便携尺寸,可以让研究者真正实现“把实验室装进背包”;产品开放全量SDK与HDK接口,支持多种扩展模块接入,配合耐摔、低损耗的物理特性,让实验开发验证可以在更安全、更低成本的条件下反复进行。相较传统大型人形机器人受限于固定实验环境的使用方式,启元Q1为个人科研与教学场景提供了新的选择。
启元Q1被定义为一块等待被重新定义的创作画布。其外观结构件完全开源,支持3D打印定制外壳,模块化头部设计可自由更换不同风格形象。同时,通过智元灵创平台,用户无需编程基础,即可像搭积木一样为Q1编排动作、语言表情和行为逻辑,让每个人都能轻松“创造生命”,真正实现“人人可创作机器人”。
当技术成熟、创作门槛被不断拉低,启元Q1也自然进入家庭用户的视野,以拟人化形态拓展了智能终端的使用边界。依托智元灵心平台,启元Q1具备自然语言交互、知识问答与教学能力,可用于英语学习、知识讲解等日常场景。同时,通过柔性阻抗控制技术,机器人在与人接触和互动时更加温和、安全,能够提供更贴近“伙伴式”的交互体验。它既可以是孩子的英语陪练,也可以是舞伴,或是随时解“十万个为什么”的智能伙伴——当人形机器人真正被拥有和创造,它的星辰大海,才刚刚展开。
伴随启元Q1的亮相,稚晖君向全球科技爱好者发出邀请,期待更多用户参与到个人机器人的共创与探索中。随着共创生态的逐步完善,启元Q1也将把更多曾经想象中的机器人体验带入日常,让每个人都能拥有并创造属于自己的智能伙伴。
你的第一个个人机器人,因共创而生,因共创而强。
好文章,需要你的鼓励
尽管全球企业AI投资在2024年达到2523亿美元,但MIT研究显示95%的企业仍未从生成式AI投资中获得回报。专家预测2026年将成为转折点,企业将从试点阶段转向实际部署。关键在于CEO精准识别高影响领域,推进AI代理技术应用,并加强员工AI能力培训。Forrester预测30%大型企业将实施强制AI培训,而Gartner预计到2028年15%日常工作决策将由AI自主完成。
清华团队开发DKT模型,利用视频扩散AI技术成功解决透明物体深度估计难题。该研究创建了首个透明物体视频数据集TransPhy3D,通过改造预训练视频生成模型,实现了准确的透明物体深度和法向量估计。在机器人抓取实验中,DKT将成功率提升至73%,为智能系统处理复杂视觉场景开辟新路径。
2026年软件行业将迎来定价模式的根本性变革,从传统按席位收费转向基于结果的付费模式。AI正在重塑整个软件经济学,企业IT预算的12-15%已投入AI领域。这一转变要求建立明确的成功衡量指标,如Zendesk以"自动化解决方案"为标准。未来将出现更精简的工程团队,80%的工程师需要为AI驱动的角色提升技能,同时需要重新设计软件开发和部署流程以适应AI优先的工作流程。
字节跳动研究团队提出了专家-路由器耦合损失方法,解决混合专家模型中路由器无法准确理解专家能力的问题。该方法通过让每个专家对其代表性任务产生最强响应,同时确保代表性任务在对应专家处获得最佳处理,建立了专家与路由器的紧密联系。实验表明该方法显著提升了从30亿到150亿参数模型的性能,训练开销仅增加0.2%-0.8%,为混合专家模型优化提供了高效实用的解决方案。