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走Sim2Real仿真到现实路线,以自研SAPIEN高保真物理仿真引擎(支持摩擦、碰撞、流体形变)与ManiSkill开源仿真训练平台为核心,结合3D生成式AI与英伟达Cosmos合成数据,将长程任务拆解为模块化技能训练;首款轮式类人机器人Hillbot Alpha首次抓取成功率超95%;另走预训练3D物理VLA路线,SAPIEN在GPU底层实现全链路优化、可单日生成超十亿级数据样本,Sim2Real迁移成功率超80%;ZZH称其拥有全球最大规模3D机器人训练数据资产,为全球唯一具备3D物体精准标注能力的企业

公司研发跨本体空间智能硬件,搭载自研多传感器融合算法(已开源),致力于解决机器人在复杂环境中感知和决策的核心问题。开源算法策略有助于构建开发者社区,加速具身智能技术的迭代进化。跨本体意味着技术方案可适配多种机器人硬件平台

以PIML框架将物理约束与工艺机理深度嵌入模型架构,自研青金石物理AI架构+PIML焊接垂域世界模型,积累300TB真实焊接工艺数据,打通Real2Sim与Sim2Real双向链路,构建感知、推理、决策、执行全栈具身智能体系。产品矩阵含WAND免编程焊接轨迹交互软件、SPELL双机器人复杂工件自主作业系统、MAP平台及工业线激光3D视觉传感硬件(标准版、高温防爆版、大视野重载版三型号),可毫米级识别非标工件轮廓,并支持电子束增材轨迹规划。智能体在客户现场持续学习并沉淀专属端侧模型;某头部商用车集团首批数十套落地后换型效率提升70%以上、设备利用率提升35%以上,ROI周期0.5-1.5年。应用覆盖商用车、能源装备、重型机械,并向切割、打磨、喷涂等上下游环节延伸。

“AI+机器人”全栈路线。硬件:Moz1为国内首款高性能全身力控人形机器人,26个自由度、全球功率密度最高一体化力控关节、负载自重比1:1、全身零延时遥操作;Moz2面向商用服务(32自由度)。模型:自研VLA模型Spirit系列,采用基于海量人类互联网视频预训练的“数据金字塔”路线;开源Spirit v1.5以66.09分登顶RoboChallenge,为全球首个性能超越Pi0.5的开源基座具身模型,具零样本泛化能力。数据:自研数采设备将采集成本降低约90%,累计超20万小时多类型真实交互数据,2026年预计突破100万小时。应用:宁德时代电池产线、京东零售门店及办公、家庭等多场景任务。

致力于开发通用型人形机器人本体及操作系统,在运动控制、平衡稳定、环境感知等核心技术上积累深厚。团队在人形机器人领域具有丰富研发经验,产品曾在亦庄半马等公开场景展示运动能力,并登上央视春晚进行技术展示。公司已获得过亿元级别订单,标志其产品商业化能力获得市场认可

技术路线为“大脑+小脑”协同的全栈式研发:硬件自研一体化关节模组(成本较市场常规方案降低超10%)、全驱动灵巧手(较主流欠驱动方案成本优化40%)及0.06mm分辨率的视触觉感知模组;软件自研Lumos NexCore物理AI引擎,融合世界模型与VLA联合训练、工业视觉注意力优化、延迟晚融合架构与MOE专家网络。双臂50kg重载具身机器人,FastUMI Pro数据采集:MOS负载能力超同类一倍以上,可适配90%以上工业物料转运场景;LUS全尺寸人形机器人全球首个实现“1秒起身”。公司发布“FastUMI无本体数采全家桶”与全球首个具身智能数据交易平台Lumos UMI数据超市,覆盖十大核心场景,工厂实测7小时完成“数据采集—模型训练—场景部署”闭环。产品落地工业、文娱文旅、科教等场景,MOS在三菱电机PLC产线开展AI外观检测等柔性作业。

深耕L4级低速自动驾驶领域,产品覆盖无人配送车、无人接驳车、无人清扫车等场景,已在多个城市实现商业化运营。在自动驾驶感知、决策、规划等核心技术方面积累了丰富经验,并已在部分场景实现规模化落地运营。技术方向为无人驾驶『大脑』(全场景L4解决方案);终端『大脑』2,800+套,商业运营里程500万+公里。特种设备场景为业内唯一深耕的自动驾驶创业企业,唯一进入特种车辆列装供应商、唯一获得特种设备保密资质、唯一签约特种设备订单;环卫场景室外智能清洁设备市占率第一(90%以上)。

公司聚焦具身智能多模态训练数据的采集、治理与交付,构建从工厂采集到真实环境野采的"以人为中心"数据体系,解决机器人训练数据瓶颈。2026年6月发布自研ModalityNet数据平台,上线HiPHI-MOV(高精度动作与视觉)、HiPHI-OM(全模态灵巧操作)、ITW(真实环境人类行为)三大数据集,覆盖语言、视觉、动作、触觉等多模态数据的融合、对齐与理解,支撑VLA模型开发;数据年产能达45万小时,并提出"数据金字塔"框架,为机器人本体厂商、具身智能研发团队及高校科研院所提供数据基础设施服务。

肌电信号驱动具身大模型,开辟人机交互新路径。技术方向为神经肌电信号/具身大模型:自研NeuroScale采集方案,通过穿戴式多模态设备记录人执行精细任务时的表面肌电与动作微反馈,把人类的肌肉反应转化为机器可学习的'动作Token',为具身大模型提供文本、视频之外的动作基座表征,解决真实产业场景与模型之间物理交互信息难以结构化的瓶颈。技术路线强调真实数据与既有方案协同:肌电数据与UMI、Ego第一人称视觉等方案互补,形成无感化、低成本的数据采集—训练闭环,支撑机械臂精细操作等任务学习。应用聚焦工业制造与家庭服务场景的具身智能模型训练与人机交互,公司向机器人厂商与模型团队输出高质量动作数据与表征能力。

技术路线为"利用流体"的扑翼飞行,区别于旋翼与流体对抗的方式:自研Vortrix流体仿真引擎结合粒子法建模与强化学习,机器人在虚拟环境完成数百万次迭代训练后零样本迁移至真实样机,真实飞行采集的流体数据反哺仿真引擎形成数据飞轮。技术方向:仿生扑翼机器人。产品特性包括噪声低于45分贝、滑翔状态续航达同量级旋翼机3至5倍、近人不伤人。产品矩阵:消费级产品Eagle X(原代号"丹丹")采用扑翼与滑翔混合模态,累计飞行测试超3000小时、进入量产阶段并于2026年Q3上线Kickstarter,为翅膀可换、程序可烧录、载荷可挂载的开放平台;下一代具身智能扑翼机器人"白鹰"整机自重约3千克、约15个自由度,双翼可独立完成角度调节、主动扭转与折叠。

技术方向为城市公开道路L4级自动驾驶与无人配送。自主研发的第二代无人配送车已通过相关认证并具备量产能力,主力车型白犀牛RX为车规级自动驾驶物流车,支持全天候、全路况24小时常态化运营,面向C端用户与小微商户提供即时无人配送服务。2026年起加速规模化落地:接入货拉拉平台开展无人货运规模化运营(规划车队200台)、与顺丰同城合作商超生鲜即时配送、与鑫源汽车共建全球首家RoboVan主机厂,形成"技术+制造+运营"全链条布局。据行业报告公司位列国内无人配送车市场前三,与九识智能、新石器合计占据超95%份额;持续迭代复杂城市场景下的行驶安全性与稳定性,重点拓展同城货运、即时配送与海外市场等高价值场景。

高空作业机器人替代高危人工作业,市场空间广阔。技术方向:高空作业机器人。公司以全自研磁吸附爬壁平台为底盘(垂直墙面可挂载150公斤工具),融合端到端VLA模型与强化学习,2026年推出全国首款面向船舶领域的具身智能特种机器人,实现精细化识别、离散操作与多工序闭环作业,覆盖修船“满扒”与“点扒”全场景。船舶除锈机器人已落地国内外超百家大型船厂,市场占有率突破70%,累计完成一万艘十万吨级以上货轮除锈作业,设备可覆盖船体98%以上区域,将传统6至7天修船周期压缩至约3天,作业效率提升5至6倍、综合成本降低30%至50%。产品获国内首张同类防爆认证,从电机、电路到外壳整体防爆设计,应用于船舶、石化储罐、风电塔筒、建筑外墙等高危工业场景。

技术方向为机器人五指灵巧手与灵巧操作全栈技术。围绕硬件、感知、数据、模型、场景五大维度自研灵巧操作系统:硬件层覆盖多种驱动架构、全掌触觉、多触点感知与臂手协同;感知层融合触觉、温觉、位置觉、拉伸觉等多模态信息;数据与模型层建立真实任务数据体系并推进预训练、采训推一体化,从单一确定任务向不确定任务和多任务泛化能力演进。核心产品DexHand021量产版(MP)具备19个自由度(12主动+7被动)、23个传感器、12个驱动单元,可覆盖人手33项功能动作中的32项;配套DexCap数据采集系统构建具身数据闭环。以"1+3+N"模式落地:教育(高校具身智能实训与科研平台)、电力(与华中科技大学共建巡检操作机器人联合实验室,方案完成电力客户POC验证)、工业(柔性制造、精密装配、复杂抓取),并向能源运维、生命科学、公共服务拓展,产品应用于2026米兰冬奥会智能徽章交互系统、全球首台多足多臂协同电力运维机器人等场景。

力触觉感知核心器件国产化,支撑机器人精细操控。技术方向:力觉/触觉传感器。技术路线为自研离子电容式(离电式)柔性力触觉传感材料及规模化制备工艺,产品具备超高灵敏、三维解耦、极致轻薄、可靠耐久、防水防污等特性,实现法向力到三维力、平面到异形曲面的全面覆盖。产品矩阵包括面向夹爪与灵巧手的指尖、手掌传感器,灵巧手全掌皮肤与工业机器人电子皮肤,以及首款可水下作业的离电三维力触觉数采手套THD1000R,面向工业装配、家政服务、智慧物流等真实采集场景。应用形成两条数据飞轮:一是具身智能触觉数据采集,支撑机器人精细操作;二是动力电池膨胀力监测,积累超500TB数据,覆盖磷酸铁锂、三元、钠电等体系及刀片电池、280/314/588Ah等电芯规格,实现热失控提前30至50分钟预警、析锂诊断与快充策略优化。

工业场景具身智能先行者,推动制造业智能化升级。技术方向:工业具身智能,聚焦船舶航运柔性场景的具身智能机器人,以视觉/语言大模型加专家模型为核心,采用感知层、决策层、规划层分层架构。产品:物流装卸机器人「愚公1号」、移动复合喷漆机器人「马良X1」。指标:马良X1最大水平速度5km/h、最大喷漆速度400m2/h、防爆等级Exp IIB T4、连续作业4h;单台较人工效率提升300%以上、多机协同提升400%以上、油漆损耗降低30%以上、VOCs排放降低50%。

腿足式机器人基于世界模型与强化学习的高动态运动控制及本体感知技术,依托大算力、低功耗异构多卡架构打造国产化高集成一体化控制器,建成“环境感知—任务拆解—自主执行—动态调优”完整智能闭环,破解井下、灾害现场等非结构化环境作业难题;自研跌倒恢复算法保障极端工况鲁棒性,拔河金牌体现关节爆发力、实时力控与动态平衡融合能力。产品矩阵:人形机器人“行者泰山”、全系列双足/四足机器人、液压特种机器人;在研新一代高功率密度一体化关节模组、工业作业与消费级人形机器人、重载及防爆四足机器人。应用:能源电力巡检、矿山作业、应急救援、智慧交通、公共安全等高风险工况场景。

公司主打"具身时空大脑"技术路线:感知、记忆、推演共享同一个四维世界表征;记忆沿时间索引沉淀为空间认知地图;推演在潜空间内做符合物理规律的前推,输出自然语言结论、风险预警或机器动作。核心产品MirrorSense感知层融合RGB摄像头、LiDAR与热成像,实现低光照、强干扰等复杂工业环境下的稳定感知;理解层自研算法生成动态4D语义空间;推理层支持目标遮挡推断与空间关系快速更新,赋能机器人3D环境理解,已推出MirrorSense V1感知模组样机,面向石油、电力等工业场景,并适配人形、四足、机械臂等本体形态。

技术布局聚焦'具身智能'与'全身控制'两条主线:硬件产品线包括导航控制器、轻量化AMR搬运机器人、具身复合机器人及综合续航最高60公里的室外重载无人物流车,形成复合机器人+AMR融合,拓展仓储物流、产线搬运与精密装配等场景落地。数据侧自研LA Capture System穿戴式无本体数采系统,通过第一视角视觉、手部动作、触觉(触觉灵敏度0.05N)与空间定位等多模态信息,把工人自然操作转化为训练数据,不打断生产节奏、无需改造产线;配套数据处理平台实现自动切分、多模态对齐、质量评估与版本管理,沉淀抓取、插接、组装、打包等高复用技能,构建'具身智能技能工厂'。已在莱福德电子制造产线开展真实数据采集,并与南方科技大学推进具身智能、空间感知与世界模型方向的联合研究。

技术方向:机器人动作智能/世界模型。自研LJM潜联合条件世界模型,主打低成本、国产算力适配的机器人世界模型方案,以视觉基础泛化模型为核心,推动机器人突破封闭演示场景、走向开放环境;通过生成训练数据、充当强化学习环境、学习物理表征三条路径赋能具身策略学习,追求状态预测的物理真实性,弥合sim2real鸿沟。WoW具身世界模型启动训练早于英伟达Cosmos,初代开源版本综合效果优于Cosmos 1.0/2.0(公司口径),技术报告获斯坦福Chelsea Finn团队及海内外多所高校引用;LJM在WorldArena评测中位列全球第二,与头名相差0.58分。

以世界模型为核心技术路线:将零散观察组织为内部状态、将经验沉淀为变化规律,在行动发生前推演多种可能未来,为VLA策略的强化学习训练提供长时序交互轨迹;结合真实机器人数据建立训练与评测框架,提升世界模型的物理一致性与稳定性,并利用真机执行反馈与失败案例持续迭代策略模型。技术积累源于LAMDA团队近十年研究:从虚拟环境重建(Virtual-Taobao)到隐藏混杂变量建模、因果世界模型与反事实环境建模,一作论文ADM/ADM-v2将推演步长提升到上千步量级,并已将世界模型应用于具身智能、汽车运动控制等领域。产品方向为具身智能世界模型驱动的家庭服务机器人,覆盖全身运动控制VLA策略、机械臂与移动底盘运动控制(轨迹跟随、力位控制)、多模态具身数据管线等模块,目标场景为家庭长程任务(居家清洁、物品整理等)中安全灵活的执行。

97年创业者代表,展现具身智能领域年轻一代力量。技术方向:具身智能。公司以触觉为具身智能原生模态,打造视触觉传感器、精细化具身数据采集平台、触觉具身大模型三大核心能力体系,攻克机器人精细化操作难题。视触觉传感器采用单色光+粒子方案与模型解耦技术,将力、滑移、形变等信息转化为高密度视觉表征,模块化设计可支持24小时高强度连续使用,为公司与复旦大学产学研融合的首个标志性成果。团队认为视觉易受光照、环境、视角影响,而触觉是与物理世界交互时产生的稳定物理信号,是机器人决策稳定、从“看懂任务”到“完成任务”的关键,正推动触觉模态进入机器人模型训练链路,覆盖感知、决策、操作全流程。

消费级通用具身智能系统与终端产品:基于Beta Matrix核心架构,涵盖BetaBrain(具身智能大脑)、BetaData(数据体系)、BetaAgenticOS(智能体操作系统)、BetaDesign(设计体系)四个技术模块。差异化路径是打造能够理解家庭习惯、主动提供服务、持续智能演进的“人机共融”机器人“数字伙伴”,而非单一功能型硬件;兼顾强硬件工程化落地能力(华为系)与大规模C端智能系统经验(字节系)。首批消费级具身智能产品先锋体验版计划2026年内亮相,核心技术同时赋能B端与C端具身场景,瞄准万亿级新型具身消费终端市场。

PhysicalAGI路线探索者,推动AI从数字世界走向物理世界。技术方向:PhysicalAGI/具身智能

公司技术路线为绕开传统螺旋桨推进,从水生生物原生运动机理出发重构机械结构,自研欠驱动技术以更少驱动部件实现复杂运动("一驱多动"),核心驱动部件成本降低约60%,并围绕水下集群控制、自主机械耦合驱动、模块化集成控制、智能自适应抗扰控制、具身智能精准作业构建全栈自研体系。产品矩阵覆盖仿生海龟、乌贼、龙虾、海马、蝠鲼等23款水下仿生机器人,已进入教育、消费、渔业养殖及水下特种作业等真实场景;2026年下半年计划发布首款消费级水下跟拍机器人,推动能力从水下运控向水下具身平台延伸,构建技术研发—数据沉淀—算法迭代闭环。