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AI热点日报时间:2026-07-13
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乐聚机器人实现第100台全尺寸人形机器人交付,交付量翻倍。技术层面首创全身动量控制算法,工业场景与一汽红旗等合作,通过“硬件-控制-感知”迭代将稳定性提升至90%。商业化从科研、工业逐步迈向通用服务,场景开放将加速技术成熟。

在人形机器人这一备受关注的赛道中,乐聚机器人近期动作频频,持续引发行业关注。从参与亚冬会、乒乓球亚洲杯等国际活动,到现身一汽红旗工厂作业,这家企业正将“具身智能”从概念逐步推向落地应用。那么,他们究竟如何在技术、产品与商业化三个维度上构筑起自身的领跑优势?

技术突破与商业化落地

乐聚团队在技术层面确实投入了大量精力。他们率先提出的全身动量控制算法,相关理论已发表于顶级期刊,属于行业首创。在商业化方面,成果同样扎实。今年1月,他们完成了第100台全尺寸人形机器人的交付,这一数字已是全球范围内公开交付量最多、覆盖场景最广的数据。随后交付量又翻了一番,按此趋势,今年实现千台级交付应无悬念。

聚焦工业领域,乐聚的产品已交付给一汽红旗、海晨股份等企业,在柔性制造、狭窄多变的空间中完成精细化与泛化操作任务。为确保机器人在复杂环境下与现有系统安全高效协同,团队通过“硬件-控制-感知”的持续迭代,显著提升了运行稳定性。

落地工业场景的关键:从“跳舞”到“干活”

很多人好奇,机器人的操作交互如何能像跳舞一样“丝滑”?这背后其实是一套系统工程。从技术角度而言,机器人执行任务的稳定性高度依赖场景状态、自身状态以及任务本身。要实现真正的工业应用,就必须大量采集并分析这些数据。行业普遍做法是从简单应用切入,通过在“相似场景”中积累泛化能力,并在训练场中进行海量模拟。只有当机器人在预设标准内表现足够稳定,它才能真正胜任复杂任务,融入生产环节。

以在一汽红旗工厂的合作为例,团队通过“硬件-控制-感知”三位一体的技术迭代,将机器人稳定性提升至90%。具体而言:硬件上对“夸父”机器人的手臂、腿部结构和电机进行了全面升级,打造出更适应工厂环境的“强健体魄”;运控上采用基于融合运控系统的分层决策规划方案,相当于为机器人植入了“聪明大脑”;感知层面,与北京通研院合作引入“工业环境语义感知与主动视觉技术”,有效解决了低纹理堆叠物体识别这一痛点,大幅提升了工厂抓取与搬运任务的效率。

商业化路径与资本考量

关于人形机器人的商业化路径,行业共识是分阶段推进:从科研与展厅讲解起步,再到工业场景,最终走向通用服务领域。只有通用服务场景爆发,才能带来整个产业生态的真正繁荣。当然,这需要时间。与海信、中国移动等企业探索的家庭场景应用,预计还需三到五年才能实现规模化落地。最终目标,是让人形机器人服务于千行百业、千家万户。

面对当前资本市场的火热,乐聚机器人认为这是行业发展的必经阶段,体现了市场对技术的认可和对未来的信心。人形机器人技术复杂、产业链长,需要大量资金与时间投入。但相比资金,他们更渴望获得应用场景的支持。道理很简单:场景开放得越早,技术成熟就越快,整个行业的大爆发也会来得更早。

技术与产业的协同演进

具身智能与纯软件型智能最大的区别在于对硬件的依赖。软件一旦成熟可以迅速推广,但机器人受限于硬件发展节奏,从实验室到产业化通常需要3到5年,并且依赖软硬件的协同演进。一个值得注意的数据是:尽管工业机器人看似规模庞大,但其对GDP的贡献不足2%,关键原因在于功能过于专用。

而具身智能与人形机器人的出现,凭借其通用性,有望推动机器人在更多场景中落地。在这个过程中,产业不断成熟,智能程度持续提升,技术将逐步渗透到各个领域。当然,这个过程不会一蹴而就,它会从相对简单或垂直的场景开始,逐步走向深入,最终实现技术价值的最大化释放。

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