橡木果发布“本能驱动”技术路线，为机器人赋予“具身本能”

（北京，2026年6月2日） 在具身智能浪潮席卷全球的今天，绝大多数公司选择了一条“自上而下”的路径：用大模型理解任务，用海量数据训练端到端策略，试图让机器人模仿人类工作。然而，一家名为橡木果机器人（Acorn Robot）的公司，却走出了一条截然不同的道路—— 自下而上，从底层本能出发，让机器人先获取操作本能，继而在与物理世界的交互中自主涌现操作智能。 这家由清华机械工程博士、哈佛神经科学博士后领衔的团队，用9年时间完成了从理论发现到产品落地的闭环。 一、起点：一个被忽略的关键发现——操作存在本能 橡木果创始人的履历横跨三大领域：本科到清华博士阶段，攻读机械工程专业；博士后于哈佛大学神经科学系，主攻人脑学习行为特性研究。2018 年归国后，投身具身智能。正是哈佛的经历，让他意识到一个被机器人领域长期忽略的事实： 操作行为与语言行为，在底层运行机制上存在本质差异。 语言没有先天本能 ——小孩出生后若不接触语言，一辈子都学不会说话，且学什么语言就说什么语言。但操作恰恰相反：全球所有人抓取物体的行为高度一致，无论年龄、文化、环境，但从未有人“教”过我们如何抓东西。这说明操作行为背后存在 本能——出生即有、不受后天环境影响。 天生操作本能 vs 后天语言训练</