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阿波罗工业四足机器人发布,优必选工业人形机器人规模化落地,dToF传感器量产筹备,Anthropic修订具身智能模型

镜识科技与凯尔达机器人发布阿波罗工业四足机器人,破解量产落地痛点

镜识科技与凯尔达机器人在杭州联合举办发布会,正式推出新一代工业级四足具身智能机器人 “阿波罗”,同步签署深度合作协议,构建 “技术研发 - 规模化制造 - 场景落地” 全闭环生态,推动具身智能从实验室样机走向工业级实用产品。此次发布的阿波罗机器人聚焦工业场景痛点,实现三大核心技术突破,填补行业标准化解决方案空白。

该机器人搭载多模态融合感知系统,集成激光雷达、热成像等传感器,可精准应对复杂工业环境;运动控制采用模块化架构,四足形态可连续攀爬 20cm 台阶、穿越乱石堆,机身达到 IP67 全面防水标准,轮足式型号兼顾高速移动与 70kg 负重能力,空载续航超 6 小时。制造端依托凯尔达的精益生产体系,破解具身智能产品批量一致性不足、环境适应性不稳的行业痛点,实现标准化量产。应用端支持外设模块化接入,灵活适配电力巡检、工厂作业、高危应急等核心场景,目前已获得 3 家电力企业的首批试点订单。

双方表示,后续将深化协同,开放技术与供应链资源,推动核心部件国产化替代,同时拓展定制化场景解决方案,为实体经济智能化转型注入动能,打造 “技术 + 制造” 融合的行业范本。

优必选Walker S2工业人形机器人规模化落地,赋能智能制造

优必选官方披露,其新一代全尺寸工业人形机器人 Walker S2 已实现规模化落地,首批批量部署于国内 3 家半导体、汽车制造企业产线,承担精密装配、物料转运、环境巡检等复杂工序,标志着工业人形机器人正式进入规模化应用阶段,重塑智能制造新质生产力。

Walker S2 依托优必选 GOVLA 全域全身具身大模型,实现感知 - 决策 - 执行的一体化控制,配备 28 个高精度关节模组,采用汇川技术自研伺服电机,定位精度达 0.003 毫米,力度控制精度达 0.1 牛顿,可完成手机屏幕抓取、精密零件装配等精细操作。机身采用轻量化碳纤维材质,自重较前代降低 15%,续航提升至 7 小时,支持自主换电,可实现 7×24 小时连续作业,同时具备 IP65 防尘防水能力,适配粉尘、温变等工业复杂工况。

据悉,优必选自有产线已具备万台年产能,Walker S2 目前已获得超千台、价值 5 亿元人民币的订单,后续将持续优化技术,拓展电子制造、新能源等更多工业场景,推动工业人形机器人从 “可用” 走向 “好用”。

索尼宣布dToF传感器量产筹备,适配具身智能多场景

索尼在东京举办技术沟通会,宣布启动具身智能专用 dToF 激光雷达深度传感器 AS-DT1 的量产筹备工作,计划 2026 年春季正式量产,重点适配人形机器人、工业巡检机器人等具身智能终端,以小型轻量化优势破解终端设备感知层集成难题。

该传感器延续索尼光学精密工艺,尺寸仅为 9 毫米 ×29 毫米 ×31 毫米(不含凸起部分),重量仅 50 克,可轻松嵌入对空间和重量要求严苛的机器人设备中。核心性能上,采用直接飞行时间技术,10 米距离内测距误差小于 ±5 厘米,室内最远测距达 40 米,室外强光环境下最远 20 米,可精准应对低对比度、低反射率物体的测距需求,适配仓库、基础设施巡检等复杂动态场景。同时配备坚固铝合金外壳,耐用性大幅提升,可适配工业、消费级多类具身智能设备。

索尼表示,目前该传感器已完成与波士顿动力 Atlas、Figure 02 等人形机器人的适配测试,量产投用后将进一步降低具身智能终端的感知层集成成本,推动感知技术标准化,助力行业规模化落地。

Anthropic修订具身智能模型,融资与落地同步推进

美国 AI 初创企业 Anthropic 正式宣布修订其具身智能专用模型 “Claude 具身版”,推出 “助手轴” 神经活动模式,同时披露企业最新发展动态,预计新一轮融资将引入 Iconiq、光速等资本,进一步推进具身智能技术的产业落地。

此次模型修订重点优化场景推理与自主决策能力,通过完善模型 “宪法” 设定,让 AI 智能体能够概括和应用广泛原则,而非机械遵循具体规则,适配工业巡检、服务交互等多类具身场景,零样本任务适配效率提升 35%。同时,Anthropic 披露,2025 年底企业收入增速已达 90 亿美元以上,较 7 月增长一倍多,目前已占据全球企业 AI 市场 40% 份额,在 AI 编程领域占比达 54%,处于行业领先地位。

据悉,Anthropic 将把此次融资资金重点投入具身智能模型与机器人本体的适配研发,计划与全球头部机器人企业深化合作,推出标准化具身 AI 解决方案,拓展工业、保险、服务等更多应用场景,加速 AI 从数字世界向物理世界渗透。

http://www.jsqmd.com/news/289013/

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