基于前沿RL算法与VLA架构，构建下一代智能控制系统平台，赋能企业实现从仿真到实机的无缝技术跃迁。
从感知到决策，从仿真到实机，提供全链路技术解决方案，覆盖多种行业场景与硬件形态。
从展会现场到实验室测试，从工厂部署到户外挑战，以下是我们技术成果的真实记录。
我们将复杂的高维运动控制拆解为标准化、可复用的行为模块。客户无需从零构建算法体系，即可按需调用基础运动能力，实现快速集成与规模部署。控制能力不再是定制工程，而成为可编排、可组合的技术资产。传统研发周期往往需要 3–4 个月，我们通过模块化架构与统一接口，将交付时间压缩至数周，让创新速度真正成为竞争力。
仿真只是起点，真实世界才是标准。每一次算法升级，都必须经过大规模实机压力测试与长时间稳定性验证。我们覆盖户外复杂地形、工业生产线干扰环境以及高频动态扰动场景，持续逼近物理世界的边界。Sim-to-Real 不只是迁移指标，而是一整套工程化方法论。
基于 Learning-based 控制框架，我们构建可持续扩展的行为生成体系。强化学习与模仿学习协同优化，每月完成策略迭代与动作库扩展，让客户设备持续获得“能力升级”。控制系统不再静态交付，而是持续进化的能力平台。目前已沉淀 100+ 高质量动作集，覆盖高频工业与服务场景。
我们实现足式底盘与机械臂的统一控制架构，使机器人在移动过程中保持精准操作能力。移动与操作不再割裂，而成为统一的行为闭环。支持轮足、AGV等多种形态平台，适配工业制造、医疗服务与智慧物流等多行业需求，提供从底层控制到场景落地的端到端解决方案。
基于深度强化学习与模仿学习融合的策略优化算法，在业界标准测试集上持续领先。
基于 PPO / SAC 变体的多阶段奖励机制，实现智能体在复杂环境中的稳定策略收敛，支持分布式并行训练。
结合高精度动捕数据与运动先验知识，在强化学习框架中引入模仿奖励，生成更自然流畅的运动策略。
抽象化硬件接口设计，支持双足、四足、轮足等多种形态，新硬件接入时间从数周缩短至 2–3 天。
感知-规划-控制三层架构在单帧 25ms 内完成全流程计算，支持边缘计算部署，无需依赖云端推理。
POLARIS 成立于2024年，是一家专注于通用智能控制系统的技术驱动型公司。我们聚焦人形机器人、移动机器人与高自由度灵巧手的行为控制核心问题，深入探索强化学习（RL）、视觉-语言-动作模型（VLA）与真实物理世界之间的连接机制。
我们相信，真正的智能不在于‘能动’，而在于‘会做事’。POLARIS 致力于构建模块化、可泛化、可迁移的行为生成框架，让复杂控制变得可编程、可复用、可规模化部署。通过算法创新与平台化架构的融合，我们正在为通用机器人打造一个面向未来的“行为操作系统”。
源于北京理工大学实验室的持续研究积累，团队围绕高维控制与具身智能展开系统性探索。从算法验证到真实硬件实验，我们在反复失败与重构中打磨核心能力。
公司正式成立，专注通用机器人行为控制系统研发。完成天使轮融资，构建统一控制框架，打通仿真—训练—真实部署全链路，实现核心算法的工程化落地。
推进平台化战略升级，推出面向开发者的行为生成平台，实现低门槛动作开发与策略复用。构建开放生态，加速通用机器人从单点能力走向规模化应用，参与行业技术标准的制定与演进。
前顶级机器人实验室研究员，深度强化学习方向博士，发表 SCI 论文 12 篇。
机器人控制系统方向博士后，曾主导多款商用机器人底层控制软件的研发与落地。
专注 Sim-to-Real 迁移与多模态感知融合，曾获国际机器人竞赛冠军，技术专利 8 项。
全栈工程师出身，负责开发者平台架构设计，具备丰富的 PaaS 产品从 0 到 1 经验。
经过数月内测打磨，开发者平台正式对外公测，首批用户已完成数百个动作的快速部署，反响热烈。
携最新一代运动控制算法与开发者平台亮相WRC，现场演示引发众多厂商合作意向，覆盖参会厂商41%。
与租赁生态深度合作，进一步降低机器人商业化门槛，加速场景落地与规模化应用进程。
无论你是机器人厂商、系统集成商还是开发者，我们都期待与你探讨合作可能。请通过以下方式联系我们。