钱学森33年前预言应验：合十思维以类脑SNN+BTS架构破局具身智能落地困局

SmartHey8月20日消息：2026世界机器人大会在北京亦庄北人亦创国际会展中心正式启幕，300余家机器人企业、2000余件整机及核心零部件集中亮相，人形特技演示与超大参数大模型成为展馆主流宣传标签。

同期举行的“AI大模型赋能机器人与具身智能产业新范式”分论坛上，一场聚焦行业底层技术路径的深度思辨，直击当前赛道“仿真亮眼、落地乏力”的结构性矛盾。

合十思维创始人赵普登台发表主题演讲，其技术主张以钱学森1993年致戴汝为院士的一封亲笔信为理论原点。演讲开篇展示1993年4月28日钱老手迹，将类脑智能路线锚定于中国科学家早期的系统性思考。

钱学森在信中明确指出：

时隔三十三年，这段话精准映射当下具身智能领域的核心症结：依赖海量算力仅能完成预设标准化动作，唯有模拟人脑的感知—推理机制，才能应对现实世界中不可穷尽的动态突发状况。

一、行业困局：仿真高成功率≠真实场景可用性

在仿真环境中，机器人任务成功率可达89.4%，但进入真实作业场景后骤降至约12%。主流视觉-语言-动作（VLA）大模型普遍采用百亿级参数设计，导致推理延迟高、单点部署成本高达数十万元。更换作业场景即需重新采集数据、重新训练模型——机器人出厂即被锁定在单一任务闭环中，丧失泛化能力。

全行业正陷入一条典型负向循环：堆参数→堆算力→堆数据→堆成本→越堆越难落地。

这并非个别企业的技术短板，而是当前主流“进化主义”技术路线的系统性瓶颈：坚信“规模即智能”，却忽视物理世界的本质特征——随机性、动态性与长尾不确定性。静态大数据无法覆盖现实中的无限变量，纯统计拟合模型天然缺乏因果推理与自主决策能力——恰如钱学森当年所警示的局限。

由此衍生出多重商用障碍：响应延迟显著、设备运维成本高昂、决策过程不可解释、风险不可预判。当前多数人形机器人仍停留在展厅展示阶段，难以承担持续、重复、高强度的真实劳动任务。

二、反向突围：不做“更大”的模型，专注“更会思考”的大脑

当行业集体卷参数、卷算力时，合十思维选择了一条差异化技术路径。

赵普在论坛中详解其核心技术框架：SNN脉冲神经网络 + BTS行为树系统，构建仿人脑双脑协同架构。该路线的核心逻辑不是“做得更大”，而是“想得更准”。

不堆参数，堆认知深度。公司自研NDOS神经形态类脑架构，模拟人脑11大功能区并行处理机制，总参数量仅90亿，不足行业主流大模型的1%。

不堆算力，堆运行效率。整套系统可在单张RTX 3090消费级显卡上稳定部署，日均算力成本低于10元，无需H100集群，亦无需百万级标注数据采购。

不绑定硬件，打造“通用智能中枢”。将感知、决策、运动控制三层解耦，同一套Nexus AI大脑可无缝适配人形机器人、轮臂平台、四足机器狗等异构本体。作业中可实时接收新指令，瞬时中断当前流程、切换任务目标，无需重启、无需重编程，高度契合商场、场馆等高频变动的实际需求。

赵普用一句话凝练其技术哲学：“我们不是在造力气更大的机器，而是在打造更会思考的通用大脑。”

三、SNN+BTS双脑架构：从“检索答案”到“自主解题”

主流大模型的本质是记忆驱动：通过海量数据训练，匹配“标准答案”。但真实世界没有标准模板——每个场景都是唯一的，每次突发都是陌生的。

合十思维的双脑架构则转向推理驱动：

SNN（脉冲神经网络）作为“感知感官”：区别于传统AI持续满负荷运算，SNN仅在环境信号发生显著变化时触发脉冲计算，其余时间处于低功耗待机状态，实现更快响应、更低延迟、更小能耗。

BTS（行为树系统）作为“逻辑大脑”：不依赖数据记忆，而是基于目标拆解与规则推理自主生成行动策略。即使面对从未训练过的陌生场景，也能依据底层逻辑进行适配判断。

赵普现场举例说明：“传统AI看到一张被占用的椅子，若训练数据中未涵盖‘占用态应对方案’，便会陷入停滞。而我们的系统会自主分析：承重性、平整度、高度匹配度——进而推断邻近的矮柜或桌沿同样具备坐具功能。它不是在调取记忆，而是在实时推理。”

四、真实场景验证：让技术在一线“上岗打分”

论坛尾声，赵普公布规模化商用进展，以运营数据印证类脑路线的实效价值：

第四代HumanROS通用轮臂清洁机器人已落地北京海淀公园公厕、丰台商业综合体、国家速滑馆（冰丝带）、新加坡樟宜机场等标杆场景。单台设备可独立完成70%以上的公厕及园区重复性保洁任务，涵盖洁具刷洗、台面刮水、杂物拾取等全流程，实现7×24小时无干预稳定运行。

2026年上半年，公司全业务签约额突破7500万元；2025年全年营收达8000万元，形成“清洁刚需场景现金流反哺底层类脑研发”的健康正向循环——使其显著区别于多数仍停留在样机或Demo阶段的同行。

赵普总结企业长期使命：“商用落地只是技术研发的自然结果，真正目标是构建具备自主感知、自主推理、自主迭代能力的类脑通用大脑。”

这一理念直指行业根本命题：机器人存在的意义，不在于展厅里的炫技表演，而在于走进真实环境，稳定、可靠、可持续地替代人类完成纷繁复杂的实际工作。本届大会主题“人机共生，产需共融”，其共生根基正在于此——机器必须有能力理解并驾驭万千突变的真实世界。

五、时代回响：三十年前的叩问，仍是今天的必答题

论坛终章，赵普再次引述钱学森1993年书信原文。钱老当年质疑的“AI进化主义”，正是今日具身智能领域愈演愈烈的算力军备竞赛——强调硬件堆叠与数据扩张，却弱化对开放环境适应能力的系统性构建。

三十余年过去，具身智能迎来万亿级市场窗口：2026年行业规模预计突破1.09万亿元。但繁荣表象之下，“技术泡沫”与“落地断层”同步加剧。算力投入持续攀升，却鲜有方案切实缓解市政服务、文旅运维、物业巡检等领域的真实人力缺口。

当行业仍在比拼模型参数与机器人翻腾特技时，合十思维的类脑反向路径提供关键启示：通用机器人的终极标尺，从来不是展厅内的流畅度，而是在杂乱、多变、无标准的真实环境中长期稳定作业的综合能力。

未来物理AI的竞争重心，必将从“算力与数据内卷”，转向“感知精度、推理深度、落地韧性”的长期较量。而类脑仿生架构，正成为破解当前行业困局最具潜力的技术解法。