哈尔滨双城约茶品茶上课工作室人工智能话题创建方法

从展厅到家庭场景，人形机器人的身影愈发活跃，吸引着无数目光与资本的青睐。在这个极具潜力的赛道上，乐聚机器人凭借在具身智能领域的技术突破、产品创新和商业化落地三大方面的显著优势，脱颖而出，成为产业化领跑者。

在技术突破层面，乐聚团队专攻难关，多项成果堪称行业首创。例如，他们率先提出的全身动量控制算法，相关基础理论已发表在国际机器人顶级期刊《RAL》上。此外，乐聚还牵头负责工信部“2023年未来产业创新任务揭榜挂帅”，先后参与科技部“科技冬奥”国家重点研发计划、“智能机器人”国家重点研发计划等多项国家级重点课题，为我国的具身智能产业升级提供了有力支撑。

产品创新方面，自公司成立以来，乐聚陆续推出了AELOS、ROBAN、KUA VO等多款智能机器人产品及衍生品，覆盖科研、工业、商服、家庭等多元场景。特别值得一提的是，得益于国内不断成熟的机器人产业链，其全尺寸人形机器人KUA VO的国产化率已从不足10%提升到90%以上。这个数字背后，是实实在在的产业链协同能力。KUA VO先后参与了亚冬会、乒乓球亚洲杯、中关村论坛、时尚周等国际活动，以高稳定性、高一致性、高可靠性的表现，获得了社会各界的认可。

商业化成果同样斐然。今年1月，乐聚完成了第100台全尺寸人形机器人的交付，成为全球范围内公布交付数量最多、场景最多的人形机器人企业。现在，交付量又翻了一倍，预计今年将实现千台级交付。这个速度，在充满不确定性的行业初期，相当有分量。

那么，在具体的工业场景中，如何让机器人的操作交互像跳舞一样“丝滑”？

继去年10月乐聚中标国内首个汽车行业人形机器人公开招标项目后，“夸父”当前已在一汽红旗工厂实现高稳定的多机、长时间连续作业。从技术角度看，机器人执行任务的稳定性依赖于场景状态、机器人状态和任务本身。实现真实工业应用，就必须采集并分析这些数据。当前行业多从简单应用入手，通过“相似场景”的泛化能力打基础，并在训练场中进行大量模拟训练。只有当其在预设标准内表现足够稳定，才能胜任复杂任务，真正融入生产与生活。

工业场景对机器人一致性、稳定性要求严苛。以一汽红旗工厂为例，乐聚团队通过“硬件-控制-感知”技术迭代开发，将机器人稳定性提升至90%。具体来说，硬件上对“夸父”手臂、腿部结构、电机等全面升级，打造更适配工厂作业环境的强大“身体”；运控上采用基于融合运控系统下的分层决策规划方案，就像给机器人植入一个“聪明大脑”；感知上，则与北京通研院联合引入“工业环境语义感知与主动视觉技术”，提升低纹理堆叠物体识别能力，这直接解决了工厂抓取、搬运任务中的最大痛点。

关于医疗机器人、AI陪护等概念，究竟是不是伪命题？具身智能的最佳商业化应用场景又在哪里？

乐聚对人形机器人的商业化路径有十分明晰的规划：第一阶段面向科研与展厅讲解，像清华、北大、哈工大、上交都在以“夸父”作为科研平台，去年以来“夸父”也在各地多个展厅担任讲解员，实现了应用落地。第二阶段进入工业场景，解决招工难、用工荒、非标工序自动化难、危险场景安全隐患等工业企业的普遍性困境。第三阶段则瞄准通用服务领域，只有这个场景的爆发，才会带来整个产业生态的爆发。乐聚也正在和中国移动、海信等企业，探索家庭场景应用，但这件事的周期会更长一些，预计三到五年。最终，目标是让人形机器人服务于千行百业、千家万户。

面对当下资本市场的火热，乐聚在融资时对资本的选择会考虑哪些问题？

市场的狂热是行业发展的必经阶段，这既是对技术的认可，也是对未来市场的信心。人形机器人技术复杂、产业链长，需要大量资金和时间投入。但相对于资金投入，乐聚更希望能得到应用场景的支持。开放场景越早，技术会越早成熟，人形机器人行业也将更早迎来大爆发。

具身智能与纯软件型智能的最大区别在于对硬件的依赖。像大语言模型这样的软件，一旦成熟可迅速推广，而机器人则受限于硬件发展的节奏，从实验室到产业化通常需要3到5年，同时还依赖软硬件的协同演进。有一项数据很能说明问题：工业机器人虽然看似规模庞大，但其对GDP的贡献不足2%，关键原因就在于功能过于专用。而具身智能与人形机器人的出现，凭借其通用性，能推动机器人在更多场景中落地。这个过程不会一蹴而就，会从较简单或垂直的场景开始，逐步深入。等到五年或十年后再回顾，会发现智能机器人已经无处不在。

随着这两年大模型的快速发展，特别是D的爆火，乐聚对公司发展有了哪些新的思考？近三年的战略路径是怎样的？

过去，人形机器人缺乏清晰的发展逻辑，直到大模型出现，才让它成为通用智能理想的载体。大模型具备与真实世界交互的能力，人形形态正好适配多种场景和任务。二者的深度融合，将持续推动人形机器人向通用方向演进。下一步，乐聚将继续以“解决客户问题”为核心，分阶段推动人形机器人产业化进程。

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