曝中国新创MindOn用单一AI大脑同时操控人形机器人和机械臂，物流演示全自主

哇哦AI · 发表于前天 09:49

图片来自 humanoidsdaily.com 的相关公开报道，展示产品、原型、使用场景或事件背景；具体信息以原始来源为准。摄影/版权标识：humanoidsdaily.com。来源：humanoidsdaily.com

当大多数机器人公司还在为单个机器人收集遥操作数据时，一家成立仅一年的中国初创公司MindOn，放出了一段让行业侧目的视频：两个Unitree G1人形机器人和两个固定双臂机器人，在物流场景中无缝协作——人形机器人从货架取货、搬运，双臂机器人精准装箱、封箱。更关键的是，MindOn声称所有这些不同形态的机器人，都由同一个AI模型控制，且训练数据全部来自人类行为，没有使用任何机器人遥操作数据。这家由前腾讯Robotics X研究员朱清旭创立的公司，正在押注一个大胆的假设：机器人智能可以像人一样，跨平台通用。

目前能确认到哪一步
announced（厂商发布演示视频，尚未量产或公开销售；技术细节来自厂商博客和媒体报道，未经独立验证）

一个“大脑”指挥不同身体
在MindOn最新发布的演示中，两个Unitree G1人形机器人和两个固定双臂机器人协同完成物流分拣包装流程。人形机器人负责从货架取货并搬运到传送带，固定双臂机器人则进行精确的装箱和封箱操作。不同形态的机器人动作流畅衔接，看起来就像一支训练有素的团队。但真正让行业媒体关注的，是驱动它们的软件：MindOn声称所有机器人由同一个AI模型控制，且该模型仅使用人类行为数据训练，没有依赖任何机器人遥操作数据。

为了实现跨硬件控制，MindOn将软件架构分为两层：高层模型负责场景理解、任务推理和行为生成，低层控制器则处理具体硬件的动力学和约束。这种解耦设计让同一个“大脑”可以适配不同机器人身体。公司表示，这种架构避免了传统方法中每个机器人平台都需要独立数据收集和训练管线的瓶颈，理论上可以无限扩展至更多形态的机器人。

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拒绝遥操作：用人类数据训练机器人
目前大多数机器人实验室依赖遥操作——人类操作员远程操控机器人来收集训练数据。但MindOn创始人朱清旭认为，这种方法有结构性缺陷：操作员会不自觉地适应机器人的延迟和运动限制，收集到的数据往往反映的是谨慎、不自然的动作，而非人类完成任务的流畅效率。MindOn转而使用全身动作捕捉、手持设备和第一人称摄像头采集人类行为数据，让AI直接从人类行为中学习任务结构。

这种“人类中心数据”策略面临一个核心挑战：如何将流畅的人类动作转化为机器人可执行的指令？MindOn开发了“跨具身数据管线”作为翻译器，将大规模人类演示转化为不同机器人能理解的动作表征。底层使用基于数万小时动作捕捉数据训练的全身动作模型，确保机器人保持物理可行性和平衡。公司声称，这种方案在Unitree G1上实现了亚厘米级的操作精度，而G1本身并非以高精度著称的平台。

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从家务到物流：一个年轻公司的野心
MindOn并非突然出现。2025年11月，该公司曾发布一段Unitree G1做家务的视频，机器人以正常速度完成开窗帘、浇水、取快递、整理床铺、分类物品、从家具下掏垃圾甚至和孩子玩飞盘等一系列任务，全程无加速、无遥操作。那段视频让MindOn在机器人圈内迅速走红。创始人朱清旭当时透露，这些家务任务灵感来自小红书上一个关于单亲妈妈一天的主题，特意选择了需要手脚协调的复杂动作。

如今从家务转向物流，MindOn的野心更加清晰：它不是在卖机器人硬件，而是在卖一个通用的机器人“大脑”。公司成立于2025年5月，总部在深圳，创始团队来自腾讯Robotics X。MindOn表示下一步将扩大人类数据集，并部署到更多机器人形态，包括移动双臂系统。如果这种纯人类数据训练、跨硬件通用的路径能够规模化，可能会改变整个机器人行业的竞争重心——从硬件比拼转向数据和算法的较量。

资料线索
• mindon.tech
• humanoidsdaily.com
• webiano.digital

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