在具身智能领域，家庭机器人如何真正融入人类生活，成为行业热议的焦点。星炽动力CTO李达近日接受雷峰网专访，详细解读了其PULSE架构的设计理念，强调端云协同与原生隐私设计是家庭机器人落地的关键。与追求物理智能极限的路线不同，星炽动力更关注机器人理解人类意图的能力，认为家庭场景对交互容错率极低，只有让机器人更懂人才能被用户长期接纳。
李达的学术背景深厚，中科院自动化所博士，师从谭铁牛院士，长期从事视觉导航和连续学习，成果多次发表于IEEE TIP等顶级期刊。在星炽动力，他将这些积累应用于家庭场景，重新审视一个核心问题：机器人如果不懂人，凭什么跟人一起生活？李达指出，今天的具身大脑更多关注“环境动力学”，但家庭场景中，机器人不仅要考虑物理环境的变化，还需推演用户的状态。为此，星炽动力推出了PULSE架构，将具身大脑拆分为“双轨”：一条轨负责物理环境的感知和推演，另一条轨负责用户状态的感知和推演。两条轨并非孤立运行，而是在特征层面进行交叉验证。物理信息告诉机器人“环境怎么了”，用户状态信息告诉机器人“人怎么了”，两者合并，才能输出更靠谱的决策。
家庭场景中，人不是环境中的一件物体，而是交互的中心。如果机器人的认知模型里只有桌子、杯子、沙发，却没有坐沙发的人的状态，那它永远只能做一个被动的命令行工具。PULSE架构的答案落在三个关键词上：意图、信念、偏好。意图是用户说了什么、做了什么，机器人能否读懂。信念则更具深度——李达举例：男主人认为牛奶还在微波炉里，但女主人已拿出，男主人持有“错误信念”。如果机器人只盯着物理世界，它看到的是微波炉里没有牛奶，不会理解男主人接下来的动作基于错误前提。但如果机器人能表征人的信念状态，它就能主动提醒：“牛奶已经被拿出来了。”这种纠偏能力，才是家庭场景中真正有用的智能。偏好则更长期，涉及用户习惯、边界、隐私，需通过持续交互积累。这三者构成的理解模型，不是挂在系统外的附加模块，而是被直接嵌入世界模型的条件化输入里，用户状态被表征为隐空间的特征向量，以类似token的形式参与跨注意力计算，与环境特征对齐。这一技术选择，体现了星炽动力对家庭机器人智能化的深度思考，也为行业提供了新思路。
