二 | 一个机器人驾驶卡丁车在赛道上飞驰，过弯、加速、打方向，一镜到底。没想到我们的机器人现在已经可以在卡丁车赛道炫技了呢！

等等？这和我在WRC看到的画风不一样啊！展会上的机器人跑步、还有火花加闪电，没想到视频里的机器人什么时候背着人类偷偷报名赛车培训班了？它完全是个老司机，高速过弯、灵活避障，跑一圈下来一气呵成。    AI摘要      厦门持续夯实医疗服务体系，截至2025年末全市卫生人员近5万人，医师超2万。值此第九个中国医师节来临之际，向坚守一线、守护健康的广大医务工作者致敬。         健康是人民群众最朴素的期盼，也是城市最暖的底色。

三 | 从高山村落的义诊现场到海岛渔村的送医之路，从智慧就医的便捷体验到暖心服务的细微举措，全市医务工作者深入落实厦门市卫健委“提升三服务、打造三满意”工作部署，用实干与实绩书写新时代健康厦门“民心答卷”。    据厦门市卫健委统计，截至2025年末，全市卫生人员总数达49195人；其中，执业（助理）医师达20642人，比2024年稳步增长。全市共有医院70家、社区卫生服务中心33家、基层医疗卫生机构2679家。

四 | 这些数据背后，是新时代医务工作者在坚守初心，践行“敬佑生命、救死扶伤、甘于奉献、大爱无疆”医者精神。和以往那些机器人慢吞吞走过去、弯腰拿东西的demo相比，这段视频里的机器人真的自己坐进了车里，手眼脚同步协同，在全速状态下完成多接触点平衡和精细力控。这种人形双足机器人能够眼、手、足，全身协同，在高速运动、复杂姿态的变化下的全身协调完成细节操作，在此前的人形机器人演示里几乎没出现过。    2026年8月19日是第九个中国医师节，海西晨报社特别策划了一组报道，致敬每一位以凡人之躯扛起生命重托的医师。

五 | 放出这段视频的，是一家叫共生知行的公司。    便民服务 “一站式出入院”启动     王阿姨家住镇海路附近，常年要到厦门大学附属第一医院（以下简称“厦大附一”）看病取药。

六 | 过去，王阿姨看病免不了折腾。共生知行做的，是双足人形机器人的端到端感控一体化「大脑」，也就是基座模型。早上8点，医院门诊大厅便已人山人海，大家排着队缓慢向前挪动。对王阿姨来说，可能排队较长时间，只为进入诊室和医生交流短短几分钟。

七 | 创始人丁鹏翔96年出生，核心团队其余成员全是00后，全员博士在读，公司成立刚满两个月。有一次，轮到王阿姨看病时，她发现自己忘了带医保卡，不得不赶回家拿卡。看完病，她早已身心疲惫。对于这个看上去有点「不务正业」的Demo，丁鹏翔这样解释：我希望机器人能更像人，而不是只去做一些很机械的服务功能。好比人能开卡丁车，机器人也能干。

八 | 一个问题随之而来：为什么一群连毕业证都还没拿到的年轻人，敢去碰具身智能里最难、最前沿的那条赛道？

押最难的路：研究过分层，现在要挑战端到端「端到端」双足人形机器人模型这个赛道新到什么程度？新到市面上找不到现成的人才。按丁鹏翔的说法，这个方向近两年才热起来，懂技术的人还在读博士，他们几乎没办法从人才库里找到符合需求的人。    现在不一样了。已毕业多年的跟不上节奏，没读到博士的，对底层的理解又差一口气。最前沿的突破，就握在这一批顶尖博士生手里。共生知行的团队就是这样一批年轻又前沿的人。2025年，厦大附一在省内率先部署刷脸“一码付”医保结算服务，真正实现“刷脸就医”，王阿姨再也不用担心忘带医保卡，没办法看病了。他们斩获了国内具身智能领域最具分量的学术荣誉——两项 Best Paper，并有一项入选 Best Paper Candidate；也打造了国内首个 GitHub Stars 突破 2K 的具身基座模型。更重要的是，他们并非风口到来后的追随者，而是国内最早一批探索具身基座模型的先行者，也是这个赛道最坚定的长期主义者。团队累计发表40余篇顶会论文，技术版图覆盖感知、决策、控制、数据与系统全栈；从双系统、轻量化到多构型，一系列行业首创工作，都出自这支年轻团队。

九 |

他们的判断很明确：机器人最终最广泛进入人类生活的形态是双足；按照自动驾驶和大模型的进化路径，端到端是效率最高的技术模式。这个判断源自他们的一线研究经验。    今年7月，厦大附一还全面启动“一站式出入院”服务，每个病区都部署了“一站式出入院自助机”，患者在病区护士站或自助机上就能办理入院、出院手续，真正实现患者“入院、出院不出病区，手续床边办结”。    病人优先 升级便民停车服务     除夕夜，万家团圆之际，市民冬冬却经历了一场虚惊——孩子不慎被异物卡喉，他紧急驱车到厦门大学附属中山医院（以下简称“厦大中山”）急诊就医。

十 | “几分钟，异物取出来了，然后，我开车出医院，前后不到30分钟。医院里停车，半小时内免费，这次就医体验太好了！”冬冬说。    “让来看病的患者少走路”，厦大中山800个停车位开放，缓解患者看病“停车难”。

十一 | 将最宝贵的空间腾挪给患者——厦大中山停车服务的变化是医院秉持“病人优先”理念，暖心服务持续优化升级的一个缩影。

十二 |     停车服务的变化，看似是服务患者的一小步，实则是城市文明与医疗格局进化的一大步。

十三 | 早在2023年12月，丁鹏翔就开始给四足机器人装「大脑」。    如今，患者到厦大中山就诊，不论是高温天还是暴雨天，开车直接进地下停车场，乘电梯上楼就是诊室，患者的就诊越来越便利。他以一作身份发布QUAR-VLA，是首个面向四足机器人的VLA任务范式，让上层模型（大脑）负责理解视觉、 语言和任务意图，再把决策交给底层运动系统（小脑）执行。    质效提升 争分夺秒抢救生命     患者突发急性心梗，从进医院大门到血管被疏通需要多久？国际标准是90分钟内，而厦门大学附属心血管病医院（以下简称“厦心”）的答案是：37.43分钟。    36岁的吴先生在家中洗澡时晕厥倒地，被诊断患急性重症肺栓塞，厦心团队携带ECMO紧急驰援，仅用15分钟就成功抽吸出血栓，让患者转危为安；出现终末期心衰，又无法接受心脏移植的蔡先生，在厦心成功植入全球最轻全磁悬浮人工心脏，生命“重启”；83岁的马来西亚华侨李先生在厦心接受微创手术，解决主动脉瓣重度狭窄问题，术后第三天便能出院……厦心持续发挥国家临床重点专科与国家心血管病区域医疗中心的双重优势，进一步精进心血管急危重症精准救治技术，构建优质高效的救治网络，守护厦门及周边地区百姓“心”健康。这套「大脑管理解决策、小脑管运动执行」的分层思路，就是行业里说的分层，今天 Figure这样的公司都在沿用方案。在随后的研究中，他逐渐发现了问题。

十四 |     智慧共享 “互联网+中医”推广     72岁的集美居民林大伯患慢性肝病，经常需复诊调方。他把分层描述为「理论上可行、但是不那么优雅的方案」：大脑和小脑各做各的，每接一个新任务，都要对上游输出做定制化微调，才能把效果调好。以前，他去药店买药，时常买不全，需要坐1小时的车到厦门市中医院取药。更深一层，是结构上的先天缺陷。大脑和小脑分开训练，部署时再拼起来，每个局部更好，也不能保证整体最优；两层之间每翻译一次，就增加一次级联误差和信息损失。丁鹏翔判断，「只要分层，中间就有信息瓶颈，这种接口设计决定了分层架构无法实现真正意义上的Scaling。」这一判断也来自他对自动驾驶和大模型发展的长期观察。

十五 | 早期自动驾驶依赖感知、预测、规划、控制多个模块协同，后来开始探索让模型直接从数据中学习驾驶能力。

特斯拉FSD转向端到端后，性能大幅提升。在丁鹏翔看来，机器人可能也会经历类似变化，让模型从数据中学习完整的「感知—理解—行动」过程。他的逻辑是，从2023年开始已经把分层路线反复做过，如果判断未来的数据规模化最终会把系统推向端到端，就没有必要再绕一次弯。“现在方便了，在社区卫生服务中心开方，下午中药就送到家，药全、质量又好。这一步在2026年正在发生。谷歌的Gemini Robotics 2已经用单一策略把从脚到指尖的全身动作统一进一个模型；RSS 2026的顶会共识却写明，端到端单模型无法覆盖全身复杂动态，分层模块化是现阶段最优落地方案。”林大伯说。共生知行押的纯端到端，是一条更激进、更少人走的路。

为什么偏偏是双足？丁鹏翔的答案是第一性原理：人类社会的建筑、工具、环境，全是照着人的身体构型造的。轮式只能固定在产线和商场里干活，双足能出门、上下楼、开车，还能跨场景完成不同任务。通用性意味着成本摊薄，双足还有拟人化的亲和感。时机同样关键。    “基层开方、云端流转、中医院响应”，这是市中医院牵头建设的厦门市全域智慧共享中药房为市民带来的便利。2026年4月之前，双足人形连通用遥操作模型都没有，没有数据来源就训不出基座。直到英伟达Sonic开源，行业才有了大规模生产数据的基石。这个方向已经不再处于「想训也没有数据」的早期阶段，又还没有成熟到路线完全收敛，共生知行赌的就是中间这个窗口。居民通过手机即可复诊开方、预约检查，中药配送到家，医保实时结算。    不仅如此，厦门市中医院打造的“互联网+中医”服务体系，还成功入选国家发改委全国改革试点典型经验，面向全国推广。    截至今年7月，智慧共享中药房已覆盖厦门6个行政区的47家基层卫生机构及多家专科医院，中药代煎配送24小时内送达，厦门地区最快6小时送药到家。

十六 |

技术分水岭：别人在学运动学，他们在啃动力学先弄清一个分水岭：现在绝大多数机器人基座模型，学的其实是运动学。    闽台协作 台湾名医“登鹭”坐诊     台胞陈先生在厦门常住，曾经他最怕突发不适时的两岸奔波——台湾健保卡在厦无法直接刷卡结算，回台湾办理，一趟流程往往耗去半个月。如今，在厦门长庚医院（以下简称“厦门长庚”）看病，他已经可以免于奔波。    作为大陆首家台资三甲医院，厦门长庚把闽台医疗协作融入每一处细节：门诊大厅的“台胞医保服务站”像一座“跨海桥”——专线一拨即通、专属窗口一窗通办，门急诊及住院5日内费用，服务站可协助办理材料确认、代寄至台湾健保机构，报销款直接打回患者个人账户。运动学关心从A点到B点，手移动到哪里、抓没抓住，固定基座机械臂这么干没问题，因为它不会倒。更贴心的是，该院全国首创的“医保+公证”院内直办服务：患者住院超5天，需公证的材料，过去患者要跑公证处，如今在站内线上提交，约10分钟就能办结，公证书直抵患者手中，副本同步传至海基会，返台核退一路“绿灯”。

十七 |     两岸（台湾）医疗转接中心设在一楼大厅，专线优先挂号；每月60余位台湾长庚名医“登鹭”坐诊，母胎医学、睡眠医学等特色专科无缝对接。最令人振奋的是，两岸肝胆外科双院士协作——董家鸿院士与陈肇隆院士团队已携手完成3例高难度肝胆手术，为患者筑牢生命防线。（海西晨报记者 曾昊然 于婧媛 马 丽 黄伊娜）     【相关链接】     践行医者使命，守护健康厦门，这是厦门全体医师共同的心声。双足机器人伸手去够一个东西，身体重心会同时发生变化；下蹲拿物体时，腰部要前倾，踝关节和腿部要重新分配力度、保持平衡；再叠加摩擦、碰撞、惯性和接触，模型面对的已经是一套全身动力学。本月初，复旦中山厦门医院与厦门医学院附属第二医院签署分级诊疗合作备忘录，探索城市型分级诊疗厦门模式；厦门市苏颂医院持续打造“南北同颂，医心向党”党建品牌，与同安区12个社区、11家社区卫生服务中心及数十家企事业单位签订共建协议，构建覆盖社区、企业、学校的健康服务网络；厦门市儿童医院今年增设八大疑难罕见病远程多学科（MDT）门诊……“以患者为中心”，不仅仅在于医疗器械更新迭代、医疗技术提升，更在于各家医院始终坚持“病人优先”，在细微之处久久为功。据丁鹏翔介绍，一台g1双足人形有29个自由度，比机械臂的7个自由度复杂得多。过去机器人学的是「动作轨迹」，人形机器人要学「身体如何在物理世界中行动」。

从运动学到动力学，从完成任务到保持稳定，这是双足机器人模型真正的技术分水岭。这能解释共生知行为什么把模型一路做到Joint Target，也就是关节目标层。分层方案里，大脑先输出运动学目标，下游小脑再解算成关节动作；共生知行把这个中间环节拿掉，让模型直接面对几十个关节的身体状态。问题随之而来：把小脑拿掉，机器人还站得稳吗？

光靠模仿学习，模型只学会标准动作，没见过执行中各种踉跄的身体状态，遇到陌生状态就可能直接摔倒。它缺的是从失败里站稳的能力。

十八 | 共生知行的核心，是一套「任务行为建模—运动先验蒸馏」的双域协同优化机制。

十九 | 一条优化通路延续行为克隆，保证任务精度与动作拟合能力；另一条通过DriftDistill，将底层控制器积累的稳定性、抗扰动与Failure Recovery能力，转化为统一模型的内生运动先验。它并非简单叠加两个Loss，而是将「准确完成任务」与「稳定控制身体」两类能力融入同一模型，让大模型同时获得任务智能与身体智能。如果DriftDistill能随模型和数据量继续扩展，它试图解决的就是一个更大的问题：在认知Scaling之外，机器人能不能连运动控制能力也一起Scaling。丁鹏翔将这一运动能力汇聚模块称为Motion Expert（运动专家模型），目前规模接近1B，并通过蒸馏不断吸收不同运控模型的能力。

再往前一步，端到端大模型还要解决机器人输出的力。今天很多机器人系统主要控制位置，但机器人真正进入现实世界后，位置正确并不等于任务完成。

| 手伸到抽屉把手上，却不知道该用多大力，门依然打不开；给人递东西时位置没问题，力量过大同样不安全。

| 共生知行的技术路线是先把Force Expert作为安全接触专家，让它学习施力、柔顺、阻抗和接触反馈，再通过策略蒸馏逐步融入Motion Expert和最终的端到端模型。位置决定机器人能不能「到那里」，力决定它能不能真正「把事情做好」。这也是共生「全身物理世界模型」的含义：让模型理解身体怎样受力、失衡、接触，再把这些约束直接变成动作。

数据、涌现，和一张冷静的时间表模型真正训练起来，首先撞上的就是数据荒。全球合规机器人数据截至2026年初大约50万小时，不足大语言模型的两万分之一。尴尬的是，很多数据采的是站定操作，机器人在格子间里原地干活，对全身移动操作帮助有限。共生知行的Blog放出了约1万多小时数据，自采其中几千小时。全身协调模型真正稀缺的是真实生活里的强耦合全身移动操作数据，比如骑单车、开卡丁车、给篮球打气等。他们的解法是TrajBooster：从机械臂或轮式机器人身上提取末端轨迹，让人形机器人在仿真里追踪这条轨迹并保持平衡，把不同来源的动作统一到同一个空间里，复用机械臂已经定义好的任务多样性，低成本给预训练提供数据。

| 谈到模型能力，丁鹏翔几乎不用「泛化」这个词。用他的话说，「这个词没什么营养，像说一个人好一样空。

| 」他要的是「涌现」：在关节角层面，比如给模型训练的是走和跳的数据，它在测试的时候自己组合出跑这个新的技能。因为只有到关节层面，部分动作能力才可能组合出全新动作。

时间表上，他的判断很冷静。他推断，十万小时左右数据更多还是实验室级Demo，真正有大规模商业意义，可能要等到百万小时之后。现在行业甚至连最合适的数据形式都没有收敛，肌电、外骨骼、动捕、Pico遥操等路线仍在竞争。

| 在他看来，人形机器人当前最难的三个问题，第一是感知和控制究竟应该怎样Combine，第二是应该用什么类型的数据，第三才是数据规模本身。丁鹏翔希望，有一天由中国团队设计出来的机器人模型架构，也能反过来被北美同行广泛采用。我们不希望当Follower，我们希望去引领技术的发展。

| 回到那辆卡丁车。让它全速过弯的，是一群还没毕业的年轻人。他们押的，是具身智能里最难、最前沿的方向。赌的是端到端终将取代分层。行业还远没有到可以证明终局路线已经跑通的时候，甚至丁鹏翔自己也承认，整个双足基础模型行业都还没有真正收敛。但一支创业团队的前沿性，有时候恰恰不在于把一个成熟答案做得更快，而在于它能不能比同行更早看见下一道真正重要的问题，并且敢在答案还不明朗时动手去解。

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