近两年来，人形机器人赛道的高光时刻，大多集中在双足机器人的运动表演：后空翻、快速奔跑、复杂步态演示层出不穷。热闹的发布会背后，行业从业者也逐渐达成共识：舞台上的演示能力，不等于真实工况下稳定干活的能力。

相比仍在攻克平衡难题的双足方案，轮式人形凭借移动稳定、成本可控的特性，被视作现阶段最有希望落地的技术路线。但即便如此，轮式人形走向大规模科研试点与产业应用，依然横亘着两道现实关卡：硬件采购试错成本居高不下、整机出厂后硬件形态固化，切换场景往往需要重新购置新机。

9月14日，西安蓝虫具身智能科技发布模块化轮式人形机器人 Mantis Standard（昵称“小白”），给出一套“真模块化、一脑多型”的产品思路，起售价 0.98 万元起，瞄准科研二开、数据采集与轻工业试点场景。

一、整机模式下，科研与试点的双重枷锁

当前市面上绝大多数轮式人形机器人，都以完整整机作为交付单元。一台机器人出厂，本体构型、硬件组合基本就被锁定。这套模式对于标准化场景固然友好，但放到科研探索、多场景试点的语境之下，矛盾就会快速凸显。

痛点 1：高昂硬件成本抬高入局门槛

对于高校实验室、算法创业团队、中小集成商来说，想要开展具身智能研究、做多场景真机验证，就要面对数十万级别的整机采购成本。

如果研究需要不同构型硬件：桌面单臂实验、移动搬运、巡检作业，往往需要采购多台不同整机。大量预算消耗在硬件本体上，挤占算法迭代、数据集采集的研发经费，不少团队只能选择减少真机实验，更多依赖仿真环境做研究。

蓝虫具身对此的判断是：具身智能的发展，不该让科研团队被昂贵的整机硬件卡住脖子。所以 Mantis Standard 从设计之初，就没有追求一步到位交付一台顶配全能整机，而是采用模块按需选配的模式，将入门门槛下探至 0.98 万元，让用户根据自身任务选择需要的模块组合，不必为用不到的功能付费。

痛点 2：硬件形态固化，换场景就要换新机

比成本更隐蔽的矛盾，是硬件形态的不可复用。

不少厂商宣传的“模块化”，仅仅局限于外壳、少量配件的简单加装，底层机械结构、电气接口、软件大脑并不能实现跨形态兼容。一旦科研方向切换、试点场景变更，旧整机很难改造复用，只能重新采购新设备，造成硬件资源的浪费。

正是瞄准“场景一变，就要重新买机器人”的行业痛点，蓝虫具身提出了本次产品最核心的设计理念：真模块化 + 一脑多型。

二、真模块化+一脑多型，硬件可以“重组”而不是“替换”

很多人会把模块化简单理解成零件拼装，但 Mantis Standard 的设计，把模块化贯穿机械、电气、软件大脑全链路。

硬件层面，机械臂、底盘、躯体、升降滑台、头部全部都是具备完整独立能力的功能模块。模块之间搭载标准化快装接口，实现机械与电气的快速对接，无需复杂改线调试。用户可以自由拼装组合，衍生出桌面单臂机器人、双臂完整人形、AMR 移动底盘、升降巡检机器人等多种构型，同时也支持第三方硬件设备拓展接入。

如果说硬件模块化解决的是“硬件可以拆、可以拼”，那么一脑多型解决的就是 “拼完之后机器人能干活”。

自研 BW‑Brain 大脑，搭配虫洞具身基模，同一套软硬件大脑，无需大规模重新适配调参，就可以驱动上面多种完全不同的硬件形态独立执行任务。

举个实际使用场景：算法团队初期只采购单臂模块做桌面抓取实验；后续需要做移动搬运任务，只需要叠加底盘模块，原有手臂、大脑全部继续复用；再拓展巡检任务，加装升降滑台即可。切换新场景，优先重组现有硬件，而不是淘汰旧设备采购全新整机。

这套设计的目标，就是把硬件的复用率拉高，降低科研与试点过程中的重复投入。

三、把能力倾斜给“干活”的核心需求

模块化架构只是载体，机器人最终价值依旧取决于真实作业能力。

赛道内部分产品将大量研发资源投入到舞台展示效果，追求视觉上的炫酷；但在科研与轻工业真实场景，用户更看重的是：看得清、抓得稳、数据采得出、二次开发足够友好。蓝虫具身对 Mantis Standard 定位非常清晰：不优先做表演型机器人，聚焦真实作业任务。

感知与遥操：把作业和数据采集合二为一

Mantis Standard 搭载 4K 60 帧双目视觉系统，可拓展激光雷达、腕部摄像头等传感器模组。自研“量子”遥操作系统，实现视、听、说、力、控五维全感知控制，互联网远程遥操作最低延迟可达 10ms。

这恰好击中具身算法团队的刚需：想要训练出可用的具身大模型，离不开高质量的真实世界数据集。这套遥操体系，可以让操作人员远程操控机器人完成真实作业，作业过程中同步完成数据采集，实现 “干活即数采”。

本体执行：强化上肢能力，面向拾取、搬运类任务

在硬件执行能力上，产品把重点放在上肢作业性能：单臂7个自由度，单臂负载7kg，重复定位精度±1mm，可覆盖大量 Pick and Place 取放、简单装配、物料转运任务。

底盘采用全向轮设计，支持360°原地转向，移动速度3m/s，规避传统差速底盘需要反复掉头的问题；整机全身22个自由度，腰部550mm升降行程，适配多样化工作台高度。

蓝虫具身此前旗舰机型 Mantis Pro，曾斩获世界人形机器人运动会混料分拣赛项世界铜牌，主打极限复杂工况；本次发布的 Standard 版本，是将大赛验证过的全栈自研技术底座，向普惠化、开发者友好方向落地。

（世界首届人形机器人运动会中，蓝虫具身参与的“场景赛-混料分拣”项目）

软件生态：打通仿真到真机的完整链路

硬件只是底座，完善的开发生态，才是科研团队愿意选用的关键。

行业里不少硬件设备交付之后，SDK 文档残缺，仿真与真机之间链路割裂，算法工程师拿到硬件，需要耗费大量时间做适配调试。

针对这一痛点，Mantis Standard 做了完整的开发者工具链：硬件接口兼容 ROS2、BlueWorm SDK；仿真端对接 Isaac Sim、Genesis；模型层面适配 π0.5、ACT、SmolVLA，兼容 LeRobot 开源框架。支持仿真示教、VLA 任务开发、Agent 技能编排，力求打通从仿真训练到真机部署验证的闭环，希望成为具身 AI 研发的硬件基础设施。

四、场景落点：锚定科研数采与轻工业小规模试点

基于模块化架构与软硬件能力，Mantis Standard 主要瞄准两大应用赛道。

第一是科研、二次开发、数据采集场景，面向高校、科研院所、具身AI算法团队。模块可按需选配、完整的开发工具链、遥操同步数采能力，能够帮助团队快速搭建硬件实验平台。

第二是商业服务、轻工业小规模试点，面向简单物料分拣、零部件转运、车间巡检等任务。模块化也方便企业从小范围试点起步，业务需求迭代之后，再叠加模块扩展能力，不用一次性投入全套昂贵设备。

五、从“追求整机完美”走向“硬件生态优先”

过去很长一段时间，人形机器人行业的产品评判标准，更多围绕 “完整整机” 展开：一台机器是否拥有全部能力，能否独立完成各类演示任务，是市场最主要的关注点。

但随着具身智能从演示阶段迈向落地验证阶段，行业的价值标尺正在发生微妙转变。 越来越多从业者意识到，产业化并不是要一步到位造出一台无所不能的机器人。比起追求单台整机的极致完美，如何构建可复用、可拓展、低成本的硬件生态，正在成为行业新的探索方向。

这种趋势体现在多个维度：科研端，算法团队更加看重硬件的可二次开发能力、模块复用能力，而不是单纯追求整机参数堆砌；产业试点端，企业更倾向小步快跑，优先做小规模验证，根据实际业务迭代硬件配置，降低一次性投入风险。

轮式人形赛道，恰好成为这一趋势最好的试验田。相比双足机器人需要高度一体化的运动控制体系，轮式人形底盘、上肢、感知单元边界相对清晰，天然具备模块化探索的土壤。

蓝虫具身 Mantis Standard 的出现，正是顺应这一产业变化。它没有沿着“堆配置、做全能整机”的老路，而是把模块复用、开发者生态放在产品设计的第一位。把选择权交给用户，根据自身科研任务、试点业务，自由组合硬件，适配多样化的具身AI研发与落地需求。

不可否认，Mantis Standard 的出现，为人形机器人产业化提供了一条差异化思路：人形机器人的落地，并非只有直接交付昂贵完整整机这一条路径。通过模块复用、按需组合，降低科研和试点的试错成本，能够帮助行业积累更多真机数据与场景经验，反过来推动整个具身智能技术迭代。