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机器人集体“上岗”背后:大脑、数据、灵巧手三大暗战开打_我的网站

一 |

二 | 大脑:从VLA到世界模型,谁在构建机器人的“思考中枢”? 本届WRC上,《科创板日报》记者观察到一个显著趋势,电机、关节模组、传感器等核心零部件的供应链已趋于成熟,硬件层面的差距正在被快速抹平。在2025年1-4月,福特在欧洲市场仅出售了149601台新车,同比下降2.2%;相较之下,大众汽车销售了488033辆新车,起亚和现代也纷纷取得了183095辆和174106辆的成绩。

三 | 福克斯首次引入ST版本是在2002年(ST170),随后每一代福克斯都会推出ST版本,并在2013年引入国内市场(售25.98-26.58万元),成为高尔夫GTI的劲敌。2020年发布的全新一代福克斯ST遗憾并未引入国内,而它也将迎来其生命周期的最后时光。(文/ 郭辰)

四 |
北京人形机器人创新中心在展会期间发布大一统模型Pelican-Unify,集成VLM视觉理解、Action Model动作操控、WFM世界模型三重能力,打通了理解、推理、预演、执行全智能闭环,并实现天轶真机部署操作流程全流程跑通。 同期,北京人形正式宣布Pelican-VL 2.0商用,其为国内首个网信办备案通过的具身大模型,支持任务规划、意图理解和人机交互。 星海图则走出另一条技术路线,其首席科学家赵行在论坛上拆解了VLA模型G0.5——将视觉观测、语言指令和动作全部离散化为Token,像GPT一样逐个输出。 《科创板日报》记者获悉,8月底星海图将推出G0.5模型Max版本,该版本届时将全面开源。 “大家都在期待说具身智能的ChatGPT时代什么时候到来,但是我们觉得有一条非常通常的捷径,就是像做GPT一样的自回归模型,一个一个Token输出训练模型。”赵行表示。 蚂蚁灵波的全栈大脑2.0,则展示了“一脑多机”的产业化路径。据悉,LingBot-VLA 2.0在预训练阶段融入6万小时高质量真实物理数据,覆盖17个主流机器人品牌的20种机器人构型。

五 | 在其展台最核心的展项是一间1:1复刻的智慧药房,《科创板日报》记者在现场看到,观众下单后,机器人便可有序地从货架取下相应的物品。目前,蚂蚁灵波机器人已在上海国大药房正式上岗承担夜班分拣。
章鱼动力正式发布由SYNWorld具身原生世界基础模型,承担机器人的认知、推演与决策职能,让机器人能够理解不同任务背后共同的物理规律。据了解,SYNWorld V0.5采用MoT架构,参数规模为10+B,训练数据已累计至30+万小时,涵盖大规模异构图像、视频及带动作标注的机器人动作轨迹。

六 | 从大一统模型到自回归VLA,从“一脑多机”到世界模型,具身智能的竞争已从“有没有模型”升级为“模型能不能规模化、能不能泛化”。 数据:物理AI的“燃料”之争与“数据荒漠”破局 大语言模型的崛起已充分证明,数据规模决定模型上限。

七 | 但当同样的逻辑迁移到物理世界时,问题变得棘手起来——机器人需要的数据,远比文字更难采集、更昂贵、噪声也更高。 觅蜂科技方面向《科创板日报》记者表示,主流大语言模型的预训练数据已达100万亿token,等效于100亿小时的数据。

八 | 而物理AI需要的数据有效信息密度更低、噪声更高,对数据的需求量更大。 此次WRC,觅蜂科技带来了完整的MEgo系列无本体采集产品。其中,MEgo Gripper整机仅560克,支持毫米级空间轨迹定位和亚毫秒级全局同步;MEgo View采用“头部300°全景+腕部细节双视角”架构,一人即可独立完成全场景分布式数据采集。 工作人员告诉《科创板日报》记者,目前MEgo系列产品已实现量产交付,在工厂、物流、超市、家庭等真实场景采集数据。

九 |
光轮智能发布全球首个十万小时级全模态人类开源数据集EgoSuite-Open100K。该数据集覆盖7大类环境、128类场景,含15000余个采集场景和15000余项任务,采用头部与腕部双视角采集,首批数据将在Hugging Face和AtomGit同步开源,面向学术研究与商业训练使用。 光轮智能联合创始人兼总裁杨海波指出,当前具身智能迫切需要高质量、多样性、大规模的数据供给。

十 | 同时,光轮智能同步推出5年100亿具身智能数据共建计划。

十一 | 京东云展台则一比一还原京东“两年1000万小时高质量数据采集计划”中的家政服务场景。《科创板日报》记者在现场可以看到,家政阿姨佩戴着京东云自研的JoyEgoCam头戴式数据采集设备,向观众展示人类实操数据是如何采集的。 灵巧手:从“能抓取”到“会干活”的最后一厘米 一台机器人即便拥有最聪明的“大脑”和最敏捷的“小脑”,如果末端执行器连螺丝都捏不稳、连鸡蛋都抓不住,那么所有的感知与决策最终也无法转化为生产力。因此,灵巧手可以说是机器人从“能看会走”跨越到“能干会做”的最后一厘米。

十二 | 曾经作为机器人“附属配件”的灵巧手,也逐渐走向具身智能赛道C位。
灵心巧手展出的灵心巧匠全自动机械臂产线,由多台工作台集群构成,每台以双臂双手形态搭载Linker Hand系列灵巧手,能够自主完成从零部件抓取、装配到成品下线的完整流程。

十三 | 其中,直驱型Linker Hand O30拥有20个全独立活动关节,实现从手指根部到指尖的全链路直驱控制。 与此同时,针对大模型训练的数据需求,灵心巧手还展出了Linker Open TeleDex数据采集系统。Linker Open TeleDex集成了支持多种外接设备、多种机械臂、多种灵巧手的开放式硬件系统搭建体系,可同时采集视觉、触觉、本体感知三重模态数据。
章鱼动力则构建了完整的“脑-手-数据”技术体系。其发布的OctoH-Hand高自由度仿生灵巧手采用腱绳+小臂电机直驱混合驱动方案,拥有23个主动自由度,搭载超1900个触觉传感单元,可完成夹花生、拧瓶盖等精细操作。
禾赛科技三位联合创始人李一帆、向少卿、孙恺共同创立的AI机器人公司Sharpa,此次带来Sharpa Wave系列灵巧手。Sharpa Wave该系列采用人手尺寸的类人构型,集成22个主动自由度与高分辨率自研视触传感器。针对开发者、科研机构及机器人公司的不同需求,Sharpa还同步发布了特别版本Sharpa Wave SE,提供更具灵活性的选择。 工作人员向《科创板日报》记者介绍,Sharpa Wave的核心创新之一在于视触觉技术路线。与传统压力传感器方案不同,其指尖内壁嵌入240x240像素网格,内置微型摄像头通过观察接触形变来感知物体,实现视觉与触觉的双模态融合,从而避免单一感知路径可能带来的判断误差。 从大脑到数据再到灵巧手,本届WRC清晰勾勒出具身智能三大核心环节的竞争图谱。

十四 | 当硬件躯壳走向同质化,真正的壁垒正在向上游迁移——模型能否泛化、数据能否规模化、灵巧手能否在真实场景中稳定作业,三者环环相扣,构成了从实验室到生产力的完整闭环。(文章来源:科创板日报)。

十五 |
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Published on:13:37:00
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