擎羽Fi0系统开创性地将机器人本体建模为动态结构化图（Embodiment Graph），生成Body Tokens驱动动作生成与物理推演；通过World Dynamics Model与MAWA协同实现任务导向的实时决策，使同一技能在不同柔性构型（A01/A02/A03）上自适应生成最优动作。该范式推动柔性机械臂从科研装置升级为标准化具身智能基座。
擎羽科技突破传统机器人控制框架，推出具身智能系统Fi0——其核心不在模拟人形，而在将‘身体’本身升维为动态决策变量。Fi0摒弃静态Robot ID的粗粒度区分，首创结构化Embodiment Graph表征：将机器人的拓扑结构、节段数量、尺度参数、驱动特性、实时形态乃至感知模态统一编码为Body Tokens，并融入世界状态与任务语义中。动作生成不再预设固定策略，而是实时构建候选动作集——该集合由当前本体可达性严格约束；随后交由World Dynamics Model进行多步物理推演，预测不同动作对物体状态、接触关系及任务进程的影响；最终由Multi-objective Action-World Assessment（MAWA）综合评估任务进展、成功概率、物理风险与模型不确定性，完成闭环选优。这一链路使Fi0真正实现‘感知—理解—决策—执行’一体化，同一技能在A01（单节/2-DOF）、A02（双节/4-DOF）与A03（三节/6+1-DOF）上自动生成截然不同的最优路径：A01倾向紧凑直驱，A03则善用构型冗余绕障作业。依托全球首个量产级绳驱柔性本体矩阵FEAGINE，Fi0在连续本体空间中学习知识迁移边界——哪些能力可跨结构泛化，哪些动作必须依形而变。柔性本体的持续形变不再是干扰项，而成为训练模型同步建模‘外部世界’与‘自身状态’的关键信号。由此，擎羽将柔性机械臂从实验室原型，转化为即插即用、可规模化部署的标准具身智能基座。
来源：量子位