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泉州鲤城约茶品茶上课工作室创建人工智能话题方法

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AI热点日报时间:2026-07-15
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乐聚机器人在人形机器人领域实现多项技术突破,全尺寸产品国产化率超90%,已交付200台并预计年内达千台级。在红旗工厂实现90%稳定性作业,规划分科研、工业、家庭三阶段推进商业化,大模型驱动通用化演进。

先来聊聊几个核心判断。人形机器人这一话题的热度持续走高,从展馆里的概念展示,到逐步走入家庭和工厂,这条赛道的想象空间正在被迅速打开。而在众多参与企业中,乐聚机器人凭借在具身智能领域的技术突破、产品迭代和商业化落地三大维度的扎实积累,确实已迈入产业化前列。

技术层面,乐聚团队聚焦“卡脖子”难题,多项成果属于行业首创。例如,他们率先提出的全身动量控制算法,其基础理论已发表于国际机器人顶级期刊《RAL》。此外,公司还牵头承担了工信部“2023年未来产业创新任务揭榜挂帅”项目,并参与科技部“科技冬奥”等多个国家重点研发计划。这些积累,为整个产业升级提供了关键支撑。

产品方面,从AELOS、ROBAN到KUA VO,乐聚的产品线已覆盖科研、工业、商业服务、家庭等多个应用场景。值得一提的是,得益于国内快速成熟的机器人产业链,全尺寸人形机器人KUA VO的国产化率从最初的不足10%提升到了90%以上。这一数据背后,体现的是实实在在的供应链能力。KUA VO还先后在亚冬会、乒乓球亚洲杯、中关村论坛等国际活动中亮相,稳定性、一致性和可靠性均得到了验证。

商业化落地的进展,或许是最直观的指标。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、应用场景最丰富的企业。而截至目前,这一数字已经翻倍,预计今年将实现千台级交付。

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工业场景的“丝滑”操作,如何实现?

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”已在一汽红旗工厂实现高稳定性的多机、长时间连续作业。

从技术角度看,要让机器人在真实工业场景中稳定执行任务,关键在于对场景状态、机器人状态以及任务本身的数据采集与分析。行业普遍做法是从简单应用入手,利用“相似场景”的泛化能力打基础,并在训练场中进行大量模拟。只有当机器人在预设标准内表现得足够稳定,才能真正胜任复杂任务,融入生产线。

工业场景对机器人的一致性和稳定性要求极为严苛。以红旗工厂为例,乐聚团队通过“硬件-控制-感知”三位一体的技术迭代,将机器人的稳定性提升至90%。具体来说,硬件上对“夸父”的手臂、腿部结构、电机进行了全面升级,打造更适配工厂环境的“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,相当于给机器人植入了“聪明大脑”;感知层面,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”,显著提升了低纹理堆叠物体的识别能力,而这正是工厂抓取、搬运任务中的最大痛点。

关于商业化路径:从展厅到家庭的清晰蓝图

人形机器人的商业化,到底该怎么走?乐聚的规划非常清晰,分三个阶段推进。

第一阶段,面向科研与展厅讲解。目前清华、北大、哈工大、上交等高校都在使用“夸父”作为科研平台,而“夸父”也在各地多个展厅担任讲解员,率先实现了应用落地。

第二阶段,进入工业场景。这一阶段要解决的是工业企业的普遍性困境:招工难、用工荒、非标工序自动化难、危险场景的安全隐患等问题。

第三阶段,瞄准通用服务领域。这是整个产业生态爆发的关键,但时间线会更长一些。乐聚正与中国移动、海信等企业探索家庭场景应用,预计需要三到五年。最终的目标是,让人形机器人服务于千行百业、千家万户。

资本与场景:谁更重要?

资本市场对人形机器人的热情毋庸置疑。但在乐聚看来,相比资金投入,更渴望得到的是应用场景的支持。场景开放得越早,技术成熟得越快,整个行业才能更早迎来大爆发。

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的节奏,从实验室到产业化通常需要3到5年,且依赖软硬件的协同演进。有数据显示,传统工业机器人虽然规模庞大,但对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。

大模型带来的新变量

过去,人形机器人缺乏清晰的发展逻辑,直到大模型的出现,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,而人形形态正好适配多种场景和任务。二者的深度融合,正在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,分阶段推动产业化进程。

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