越疆以“会思考、善操作”打造工业具身智能的新质生产力

当人工智能的进化指针从“数字智能”拨向“物理智能”，一场关乎AI如何真正扎根现实世界的产业浪潮正在涌动。7月17日，2026越疆工业具身智能生态伙伴研讨会在苏州成功举办，会议从Physical AI的底层逻辑出发，展示了一套让机器人感知、决策并精密作用于物理环境的技术蓝图，围绕“从机械臂到具身智能体”的演进主线，向外界展示了一条从“Physical AI”到“新质生产力”的演进路径。

"一脑多体"：Physical AI的一种务实解法

2024年初，英伟达CEO黄仁勋首次系统性地提出"Physical AI（Physical AI）"这一概念，为整个行业指明了一个新方向：AI的下一站，不是在屏幕里生成更多的内容，而是走进真实的物理世界，去感知、理解、决策，并最终执行。它要求智能体具备多模态感知与环境理解、物理常识与规律理解、脑体协同的精准执行等三重核心能力的闭环。

这三重能力的叠加，构成了Physical AI落地的真正门槛。而如何跨越这道门槛，正是越疆一直持续攻克的核心命题。

作为在物理世界（机器人）深耕十年的具身智能企业，越疆在机器人本体、核心零部件、运动控制和安全交互等环节形成了完整的技术体系，全球部署机器人超过十万台。2025年，越疆协作机器人年度出货量拿下全球第一。正是这种对物理交互的深刻理解与海量场景数据积累，让越疆在Physical AI浪潮中具备了从先天优势。2024年3月，越疆发布中国首个协作机器人具身智能方案X-Trainer，率先让机械臂具备了自主泛化、自主操作的能力。

在此次研讨会上，越疆将这一单点突破进一步系统化，正式回应了Physical AI迈向规模化必须解答的两个核心命题：

Physical AI如何跨场景“复用？越疆推出“一脑多体”具身智能平台，以自研空弈DobotWAN具身大模型为“大脑”，实现视觉、语言、动作的融合及基于世界模型的进化能力；以自研高精度全身力控系统为“小脑”；以全形态机器人机械臂、轮式、人形、多足为“多体”，共享同一套“大脑+小脑”系统。

空弈DobotWAN具身大模型以五感深度融合为感知基座，将视觉、力觉、触觉、语言与动作高速同步。面对复杂的多步骤任务，大模型会在虚拟世界中进行“脑内预演”，推理编排最优路径后再交由物理世界执行。通过强化学习的自主迭代，机器人在每一次作业中持续积累经验、优化策略，真正做到了越用越聪明。

第二，Physical AI如何做到"可信赖"？ 依托十年积累的高精度伺服驱动与全身力控技术，越疆的具身智能体能够在处理柔性线缆、精密装配等复杂任务时，通过力觉反馈实时调整姿态，确保在第一万次重复同一个动作时，依然精准、稳定、安全。

场景验证：让Physical AI成为“新质生产力”

Physical AI不需要在实验室里追求炫酷的“完美”动作，而是需要在真实的工业现场经受严苛考验。在研讨会的现场，越疆展示了商业与工业领域的具身智能解决方案，将“感知、决策、精密执行”的技术蓝图化为了实实在在的生产力：

在商业服务领域，具身智能的核心特点在于应对高度非结构化、动态变化的开放环境，要求机器人具备极强的自主决策与人机交互能力。越疆的自主售卖爆米花方案采用空弈DobotWAN具身大模型，深度融合视觉、语言与动作，攻克了“眼、脑、手”协同的行业难题。

目前，越疆人形机器人已在真实商业环境中实现单日连续工作14小时、超1000杯爆米花零失误售卖的卓越成果。面对复杂多变的商业客流与环境变化，机器人能够自主规划决策、运行和修正，充分展现了具身智能在商业场景下的成熟落地能力。

在工业领域，此次越疆通过四大核心方案直击复杂工艺痛点：

汽车座椅智能检测方案：针对大尺寸、曲面复杂的座椅骨架检测难题，越疆以高精度协作机器人融合3D视觉，替代传统人工抽检与昂贵的三坐标测量。该方案让大型异形零部件的在线全尺寸“全检”成为产线常态，在大幅提升效率的同时，将精度误差控制在微米级。

汽车电驱涂胶检测方案：针对动力电池密封等安全核心场景的严苛要求，越疆将3D视觉、精密点胶与在线检测集于一体，实现“涂检同步”闭环。该方案彻底杜绝断点、溢胶等缺陷，让每一段胶路可视、可控、可追溯，保障极高的工艺一致性。

柔性焊接方案：以标准化焊接套件与拖拽示教替代传统繁琐编程，换线时间从小时级压缩至分钟级，让焊接机器人不再需要专业工程师驻场调试，普通工人拖拽即可完成编程，真正把智能化焊接从“大厂专属”变为“普惠可用”的成熟方案。

内存条力控组装方案：内存条插装过去高度依赖熟练工人的手感。越疆以力控+视觉的柔性组装方案，将人工手感量化为可控的力值曲线，实现精密元器件的无损压入与自动扣合，良率与效率双双突破人工天花板，为算力基础设施的高品质制造提供了可靠的智能化路径。

这些场景的应用落地，正是Physical AI从概念走向现实的缩影：当机器人具备了感知、理解与精准作用于物理世界的能力，那些曾经只能依靠人工经验或昂贵专机的生产环节，正被赋可复制、可进化的新质生产力，让机器人真正具备理解物理规律并精准作用于现实世界的能力。

Physical AI下半场：场景为王，生态致胜

2026年，具身智能正迎来从“实验室原型”向“规模化量产”的关键转折。Physical AI的下半场，不再是单一算法的较量，而是场景深度与生态广度的比拼。越疆正以“一脑多体”为底座，携手广大的系统集成商与生态伙伴，将AI对物理世界的理解，转化为千行百业中稳定、高效、可信赖的“新质生产力”。

本文来源：财经报道网