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跨越“臨界點” 第二屆智能機器人通用技術底座開發(fā)者大會暨啟智技術成果發(fā)布會圓滿落幕
2026-02-28 閱讀:4708次
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2026年2月28日,以“啟智涌現(xiàn)”為主題的第二屆智能機器人通用技術底座開發(fā)者大會暨啟智技術成果發(fā)布會通過線上直播形式圓滿落幕。本次大會并非一次從零開始的全新發(fā)布,而是啟智核心能力的一次系統(tǒng)性迭代升級與完整呈現(xiàn)。大會不僅展示了包括新一代人形機器人平臺、關鍵開發(fā)工具與核心系統(tǒng)的重大進展,更通過一個完整的商超理貨作業(yè)場景,公開驗證了多機器人如何自主協(xié)同完成復雜作業(yè)流程,標志著啟智在推動機器人技術從炫技”走向“實干”的路徑上取得了階段性進展。

 

啟智機器人總經理游瑋博士在開場演講中回顧了過去一年機器人“破圈”的盛況,同時尖銳地提出了行業(yè)的核心命題:機器人技術何時能大規(guī)模走出聚光燈,自主、可靠地創(chuàng)造實際價值?他給出的答案是持續(xù)構建并深化智能機器人通用技術底座”——一套旨在讓智能生長、讓經驗復制、讓開發(fā)簡化的賦能體系。本次大會,正是這套底座能力經過一年迭代后,交出的首份“實干”成績單

 

yobot平臺家族:為“實干”場景深度進化

大會首先展示了基于通用底座進化而來的機器人平臺家族——yobot系列。相較于初代,本次亮相的yobot家族更強調“為實干而生”的定位,涵蓋了包括側重運動能力探索的人形機器人R2V1、已在蕪湖弋磯山醫(yī)院投入服務的輪式機器人W2,以及能夠穩(wěn)定勞動作業(yè)人形機器人R2V2。

 

一機器人平臺家族不僅是智能算法與控制的載體,更是通過與清華大學GOPS訓練框架等深度集成,將實際作業(yè)中積累的數(shù)據(jù)與經驗反哺到底座,實現(xiàn)了從“技術驗證”到“能力沉淀”的閉環(huán)。

 

智能機器人通用技術底座:從“可用”到“高效易用”的飛躍

本次大會的核心在于展示底座三大核心模塊——墨斗IDE、大衍數(shù)據(jù)平臺、OpenmindOS經過一年深度打磨后的協(xié)同效能。它們已從各自獨立工具,進化為一套能無縫協(xié)作、大幅提升機器人應用開發(fā)與部署效率的完整工作鏈:

墨斗IDE:實現(xiàn)開發(fā)民主化與專業(yè)化提效

墨斗IDE通過引入 “Vibe Coding”范式實現(xiàn)變革。它允許店長、工人等場景專家無需懂編程,通過使用自然語言描述任務(如“為飲料區(qū)貨架補貨”),IDE即可理解意圖并自動生成包含多機協(xié)作邏輯的可執(zhí)行應用,極大降低了開發(fā)門檻,使場景專家成為開發(fā)主導者。

 

針對專業(yè)開發(fā)者,IDE迭代強大的效率工具:在仿真階段預判機械干涉與可達性,結合2D/3D包絡圖優(yōu)化布局,預計減少超30%現(xiàn)場調試時間;通過虛擬控制器與軸控制面板支持在PC端完成關節(jié)與笛卡爾空間的精準點動以及復雜的邏輯驗證與程序調試真正實現(xiàn)“軟硬解耦”;利用模型輕量化與一鍵生成DXF工程圖等功能,提升了仿真流暢度,并確保了仿真布局與現(xiàn)場CAD圖紙的無縫銜接,實現(xiàn)“所見即所得”。

 

以上種種功能的目的都指向一處,用智能打破機器人應用的開發(fā)壁壘、效率困局。

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大衍數(shù)據(jù)平臺:構建“數(shù)據(jù)-技能”高效轉化流水線

大衍數(shù)據(jù)平臺著力破解機器人技能學習的效率瓶頸。平臺通過異構采集模塊統(tǒng)一接入多種設備,提升數(shù)據(jù)采集效率;融合AI智能預標注技術,將標注一致性提升至90%以上,大幅降低數(shù)據(jù)準備成本。而大衍數(shù)據(jù)平臺與清華大學團隊共建的體系化評估模塊,能從“質量”與“價值”雙維度智能篩選優(yōu)質數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)準備周期縮短約30%,為模型訓練提供穩(wěn)定“燃料”。

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此外,大衍數(shù)據(jù)平臺還將依托蕪湖矽客機器人未來社區(qū)”的豐富場景,讓機器人能在真實與仿真環(huán)境中進行大規(guī)模、多樣化的自主學習與實戰(zhàn)演練構建一個開發(fā)的“技能庫”。

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平臺計劃在建設初期免費開放基礎技能庫,以降低行業(yè)應用門檻,長遠旨在培育一個高價值技能可流通的生態(tài),從根本上打破機器人能力與應用之間的壁壘。

 

Openmind OS:邁向多機協(xié)同與智能決策的控制中樞

作為打通智能“思考”與物理“行動”的關鍵一環(huán),Openmind OS的迭代旨在解決傳統(tǒng)控制系統(tǒng)與智能算法發(fā)展脫節(jié)的行業(yè)悖論。

 

在過去的一年中,Openmind OS已成功適配工業(yè)、復合及人形機器人等主流品類,構建了一個統(tǒng)一的任務調度與通信中樞,能夠讓不同形態(tài)、不同功能的機器人在同一空間內有序協(xié)作、狀態(tài)同步

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此外,Openmind OS實現(xiàn)了對主流機器人開發(fā)框架ROS的深度兼容。這并非簡單的接口調用,而是在保障自主可控的前提下,為ROS生態(tài)的廣大開發(fā)者提供了近乎零門檻的遷移路徑,使其能夠沿用熟悉的開發(fā)習慣,快速在Openmind OS平臺上驗證與部署現(xiàn)有算法,極大地降低了生態(tài)切換的成本與門檻。同時,其分層系統(tǒng)架構在保障底層控制安全可靠的同時,向開發(fā)者開放了豐富的定制空間。

 

最后,面對復雜場景和需求,Openmind OS深度融合了智能感知與決策能力。它不僅能夠基于幾何模型自動規(guī)劃抓取點,更能通過融合視覺與高精度力覺反饋,實現(xiàn)“剛柔并濟”的精準操作。同時,OS深度融合感知與決策,能調用大衍平臺的技能模型,形成毫秒級“感知-決策-控制”閉環(huán),以應對復雜場景的不確定性,推動開發(fā)模式向“現(xiàn)代工業(yè)”范式演進。

 

關鍵驗證:商超理貨場景下的完整作業(yè)閉環(huán)

本次大會最引人注目的環(huán)節(jié),是通過一段完整的商超理貨作業(yè)視頻,實景驗證了上述三大模塊與機器人平臺的協(xié)同能力清晰地展示了機器人自主完成復雜物流任務的可行性:


任務啟動與編排:憑借墨斗IDE,以自然語言快速生成了“從倉庫取貨、開箱、并將商品擺上貨架”的完整任務流,整個過程僅數(shù)分鐘。

協(xié)同執(zhí)行:Openmind OS的統(tǒng)一調度下,復合機器人基于視覺自主導航,識別目標貨箱并穩(wěn)定抓取、搬運至理貨區(qū)。隨后,人形機器人無縫接替,它首先精準識別紙箱并用手部動作自主翻開箱蓋,然后基于視覺從箱內識別并抓取水杯,最后識別貨架空位,完成精準擺貨與理貨。雙機協(xié)作流暢,全程無人工干預。

技能支撐:機器人所有靈巧且穩(wěn)定的動作,如適應不同物體的抓取、柔順的開蓋、精準的放置,其背后技能模型均由大衍數(shù)據(jù)平臺提供的“技能庫”訓練與優(yōu)化而來。

 

這一場景成功地將“機器人自主作業(yè)”從概念推向了可驗證的實踐,生動詮釋了“實干”的內涵。

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開發(fā)者生態(tài):從技術閉環(huán)到生態(tài)開放

本次發(fā)布清晰地勾勒出啟智的戰(zhàn)略路徑:通過自研墨斗IDE、大衍數(shù)據(jù)平臺、OpenmindOS,形成從任務定義到物理實現(xiàn)的完整技術閉環(huán),系統(tǒng)性降低機器人開發(fā)與應用的門檻。

與此同時,啟智積極構建涵蓋技術、商業(yè)、開發(fā)者的立體生態(tài):與清華大學、中國科學技術大學等頂尖高校共建實驗室,拉高技術創(chuàng)新上限;與華為、粵港澳及長三角國家技術創(chuàng)新中心等產業(yè)伙伴開展場景共建,沉淀可復用的平臺能力;并正式發(fā)布“啟智開發(fā)者扶持計劃”,區(qū)分研究型與應用型路徑,旨在將少數(shù)人的科研成果轉化為服務多數(shù)人開發(fā)的能力。

 

 

臨界點之上開啟機器人智能“涌現(xiàn)”

站在機器人智慧“涌現(xiàn)”的臨界點,啟智更清晰洞察下一步發(fā)展的關鍵:機器人的通用認知能力與高質量數(shù)據(jù)供給。

攻關大腦:研發(fā)原生世界模型HumanGPT,讓機器人真正“理解”物理世界

當前基于語言模型“改裝”的機器人智能,難以應對復雜物理世界的推理。啟智下屬機器人大模型團隊費曼智能正探索推進名為“HumanGPT”的原生世界模型。它并非語言模型,而是一個內化了4D時空與物理規(guī)律的“思維沙盤”,能夠通過蒸餾人類作業(yè)時的多模態(tài)認知數(shù)據(jù)(如視覺、力覺、眼動),讓模型直接習得物理因果,能像人一樣在行動前進行推演;并實現(xiàn)全模態(tài)信息統(tǒng)一理解與決策控制一體化。此舉旨在推動行業(yè)從“大模型改裝”邁向“原生世界模型”,搶占具身智能的認知高地。

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核心數(shù)據(jù):以“人類全模態(tài)技能采集服系統(tǒng)”為核心,構建人類中心化數(shù)據(jù)飛輪

高質量數(shù)據(jù)的匱乏嚴重制約模型進化。啟智提出以“技能服”為核心的范式革新,從“采集機器人動作”轉向“采集人類專家技能”。

是一套輕量化穿戴設備,可在一線人員自然作業(yè)時,同步記錄其視覺、肌電、力覺及反映認知的眼動信號,從而捕獲包含人類隱性經驗與物理交互本質的“黃金數(shù)據(jù)”。未來,該模式旨在通過生態(tài)化部署,吸引大量行業(yè)工作者貢獻數(shù)據(jù),形成“數(shù)據(jù)越多→模型越強→應用越廣”的自我強化飛輪,從根本上破解數(shù)據(jù)瓶頸。

 

從展示今日可用的完整底座與協(xié)同作業(yè)案例,到明確未來攻堅的原生模型與數(shù)據(jù)飛輪,啟智的路徑圖已然清晰:以開放的通用技術底座為沃土,以原生世界模型為智能內核,以人類中心數(shù)據(jù)生態(tài)為進化燃料,三位一體,共同推動機器人智能實現(xiàn)從“量變”到“質變”的涌現(xiàn)。

 

本次開發(fā)者大會,是一個里程碑,更是一個新起點。啟智堅信,當行業(yè)最棘手的認知與數(shù)據(jù)難題被系統(tǒng)化解,當全球開發(fā)者的創(chuàng)造力于此匯聚,智能機器人賦能千行百業(yè)的“實干時代”將加速到來。啟智期待與所有生態(tài)伙伴并肩,共同跨越臨界,迎接那智能涌現(xiàn)、價值迸發(fā)的未來。


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