鏡識科技黑豹Ⅱ代破速紀錄 人形機器人Bolt首發

鏡識科技聯合創始人兼CTO金永斌率隊，2025年11月於巴黎奧運會50米賽道讓四足機器人黑豹Ⅱ代與百米冠軍諾亞·萊爾斯競速，以13.4m/s速度打破波士頓動力塵封12年的四足機器人奔跑紀錄；2026年2月發布全尺寸人形機器人Bolt，峰值速度達10m/s成全球最快。公司成立於2024年5月，卻選擇與業界主流相悖路線：拒絕主流VLA（視覺-語言-動作模型）融資策略，轉而專注遙操作與速度極限突破。核心目標在於以硬體性能反哺AI演算法，解決「機器人表現不如獵犬」的產業困局，其技術路徑引發全球業界對機器人未來發展方向的重新思考。

硬體極限突破：速度即能力綜合指標

鏡識科技的技術路徑核心在於將「速度」視為硬體能力的綜合體現，而非單純追求數字。黑豹Ⅱ代在巴黎奧運賽道以13.4m/s（約48.24km/h）衝刺，超越新國標電動車限速（40km/h），其設計關鍵在於突破傳統機器人結構桎梏。金永斌解釋：「人類肌肉功率密度約300W/kg，電機可達3000W/kg以上，但整體性能落後生物，關鍵在於硬體設計未能匹配電機潛力。」黑豹Ⅱ代採用流線型結構，腳掌設計可彎折的自由度，有效緩解高速衝擊並提升力量傳遞效率。Bolt人形機器人更將此理念延伸至全尺寸領域，身高175cm、重75kg，跑步機峰值10m/s（約36km/h），超越當前市場所有競爭對手。其技術突破並非僅為競速，而是為解決「機器人不如人」的本質問題——當硬體能力包絡面超越人類極限（如Bolt速度逼近博爾特峰值12.4m/s），AI演算法才能真正發揮效用。金永斌強調：「快是力度、密度、強度、流暢度的綜合結果，類似F1賽車技術最終惠及民用車。」這種以速度為切入點的硬體優化，正推動行業從「功能型機器人」邁向「行為復刻型機器人」，為未來運動訓練、家庭服務奠定基礎。

遙操作策略：打破AI落地數據悖論

鏡識選擇遙操作而非主流VLA路線，是基於對產業現實的清醒判斷。金永斌直言：「若宣稱做VLA，融資更順利，但完全依賴AI控制的路徑太遠。」當前機器人產業陷入「資料匱乏」死循環：缺乏真實場景數據，AI演算法難以成熟；而無AI支持，機器人又無法落地產生數據。遙操作成為破解關鍵——透過人類遠端控制機器人執行任務，在真實環境中累積資料。例如，2023年鏡識參與國際機器人大賽時，遙操作效率僅達人類10%；經技術迭代，其專利控制演算法將效率提升至20%，但核心瓶頸仍在硬體響應能力。金永斌以F1賽車類比：「讓F1車手開麵包車，再好的技術也無法發揮。」因此，鏡識專注打造「高性能賽車」（如黑豹Ⅱ代的驅動系統），待硬體能力超越人類後，再融合AI演算法。此策略已見成效：2025年黑豹與運動員比試時，運動員因壓力激發潛能，印證「硬體極限」可反向提升人類表現。國際上，美國企業已透過遙操作模式（如越南、菲律賓遠端操控）積累數據，鏡識則將此模式延伸至工業與消費領域。其工業四足機器人阿波羅（扛70kg、跑8m/s）已獲吉尼斯認證並量產，輪足雙形態機器狗更於AWE展亮相，證明遙操作路線兼具技術前瞻性與商業可行性。

商業化佈局：從工業到家庭的應用延伸

鏡識的商業路徑避免陷入「技術美學」與「功能性能」的二元對立，堅持「外觀受幾何約束，性能為最佳化目標」。Bolt人形機器人線條流暢無外露電機，腳掌設計符合人體工學，解決業界「像人則性能差、性能好則像鋼鐵巨獸」的困境。金永斌強調：「小人形已過度同質化，我們選擇全尺寸路線，在速度上建立2-3倍優勢，搶佔專屬領域先機。」目前，鏡識已透過工業產品（阿波羅）與消費產品（輪足機器狗）建立現金流，為未來家庭應用鋪路。其創新服務模式聚焦「智力遷移」：未來家政服務將非由阿姨上門，而是遠端操作員透過機器人執行，採用「小區共享租賃」模式——類似共享行動電源，住戶按需預約，單機利用率最大化。更突破性的是，鏡識規劃24小時跨時區服務：中國工人白天操控、中東夜間接棒、南美洲清晨續航，使工廠無人停機運轉，僅需「智力」遷移而非人力移動。此模式已獲業界認可，宇樹科技王興興在亞布力論壇提及「年中人形機器人百米將跑進10秒」，核心論據即為Bolt的技術表現。鏡識更規劃將運動員行為數位化，如編制博爾特、蘇炳添跑步程式，用於訓練中國運動員，開拓「機器人+體育」新賽道。金永斌坦言：「速度不是終點，而是硬體能力的驗證，讓機器人真正能用、好用，才能累積資料推動智能化。」