l t f I I l l l l l 此图片来自微信公众平台 未经允许不可引用 此图片来自微信公众平台 未经允许不可引用 此图片来自微信公众平台 未经允许不可引用 此图片来自微信公众平台 -天经允许不可引用 手经允许不可引用 此图片来自微信公众平台 天经允许不可引用 dia 此图片来自微信公众平台 -未经允许不可引用 此图片来自微信公众平台 未经允许不可引用 此图片来自微信公众平台 -未经允许不可引用 此图片来自微信公众平台 -未经允许不可引用 如需咨询企业合作事宜，欢迎联系机器人大讲堂-客服(19560423866，手机与微信同号)进行对接。 ----------------END------------------- 工业机器人企业 埃斯顿自动化 | 埃夫特机器人 | 非夕科技 | 法奥机器人 | 越疆机器人 | 节卡机器人 | 松灵机器人 | 珞石机器人 | 盈连科技 | 集萃智造 | 优傲机器人 | CGXi长广溪智造 | 阿童木机器人 | 极智嘉 比图片来自微信公众平台 -未经允许不可引用 服务与特种机器人企业 亿嘉和 | 晶品特装 | 七腾机器人 | 史河机器人 | 九号机器人 | 普渡机器人 ...

多机器人系统行业挑战 - 多机器人系统在现代工业制造中成为提升生产效率的关键技术 通过部署多个机械臂可在不显著增加成本和空间的前提下大幅缩短任务执行时间并提高整体产能[1] - 实际部署面临根本性挑战 即如何在共享且充满障碍物的环境中高效安全地协调多个机器人完成多项任务[1] - 多机器人协同需同时解决三个核心子问题 包括运动规划、任务调度和任务分配 每个问题单独求解已属计算难题 而三者的耦合关系更让传统方法难以突破[3] 传统解决方案局限性 - 传统基于采样的运动规划算法在低维度场景中表现尚可 但当机器人数量超过4个且障碍物复杂度提升时计算时间呈指数级增长[1] - 任务调度问题类似经典的旅行商问题 属于PSPACE完全问题 计算复杂度随任务量呈指数上升 即使采用近似解法也需预设大量规则且难以适配动态场景[3] - 任务分配问题中每个任务的成本并不是独立的 而是依赖于其他任务的分配和调度结果[3] - 传统方案通常将三者拆分迭代求解 先人工分配任务再规划调度顺序最后计算运动路径 这种模式不仅依赖数百甚至数千小时的人工经验 还常为了计算可行性牺牲解决方案的质量和完整性[4] RoboBallet技术创新 - RoboBallet是一种基于神经网络与强化学习的新范式 结合了图神经网络和强化学习 旨在自动化地解决多机器人的任务分配、调度和运动规划问题[4] - 核心创新在于其场景的图表示和基于GNN的策略网络 将整个协同场景抽象为动态图 其中节点表示每个机器人个体 边表示机器人之间的交互关系[5] - GNN能够高效处理这种结构化信息 无论图中增加了多少任务或障碍物 GNN的核心处理逻辑不变 学会了如何理解一对元素之间的关系 这种关系归纳偏差使得模型具备极强的泛化能力[5] - 采用强化学习框架训练策略网络 使用TD3算法 使模型能够生成多机械臂轨迹同时解决任务分配、调度和运动规划等子问题 将昂贵的在线计算转移到离线训练阶段[7] - 设计了包含任务完成奖励和碰撞惩罚的奖励机制函数 任务完成奖励基于已解决任务比例的变化 碰撞惩罚则对可能导致碰撞的动作施加负奖励[7] - 采用HER技术通过在失败回合中重新标记目标来生成额外的训练数据 从而提供更丰富的学习信号[7] - 在程序化生成的随机环境中对模型进行训练 每一轮训练开始时系统会随机生成机器人的位置、长方体障碍物的布局和任务目标位姿 通过数百万次随机环境交互使模型学会协调多个机器人高效无碰撞地完成所有任务[7] 性能表现与效率 - 在计算效率方面表现突出 在NVIDIA A100 GPU上即使是8个机器人40个任务30个障碍物的最大配置每个规划步骤仅需约0.3毫秒 在CPU上运行也能实现3倍于实时的规划速度[8] - 这种高效性使得RoboBallet可用于实时重新规划、动态响应环境变化等需要快速决策的场景[9] - 增加机器人数量能够显著提高任务执行效率 在优化布局的条件下机器人从4台增至8台平均执行时间从7.5秒减少到4.5秒降幅达40%[12] 实验验证结果 - 评估围绕两个关键指标展开 包括整体轨迹执行时间和轨迹质量[11] - 在缩减规模的问题设置中进行对比实验 比较对象为基于RRT-Connect和穷举调度的基准算法[11] - 实验结果表明尽管基于强化学习的方法并不具备理论上的完备性 但其所得轨迹在成本方面与基线方法相当甚至在多数情况下表现更优 而基线方法则需要消耗数量级更多的计算资源且依赖较强的简化假设[11] - RoboBallet在训练和推理阶段均展现出良好的可扩展性 训练所需步数并未随机器人或任务数量的增加呈指数增长 推理时间则与机器人数量的平方、任务及障碍物的数量成线性关系[11] - 能够将从小规模训练中学到的协作模式推广到更大规模场景[15]

财务表现与市场地位 - 上半年营业收入达25.49亿元，同比增长17.50% [1] - 工业机器人出货量市场份额达到10.5%，首次登顶中国工业机器人市场首位 [1] - 推动中国工业机器人市场国产化率提升至55.3% [1] 市场战略与行业应用 - 通过“通用+细分”市场战略拓展新能源、金属加工、汽车、电子、焊接等细分行业 [1] - 参与三座锂电行业灯塔工厂、全球首座光伏灯塔工厂、全球首座煤机行业灯塔工厂和一座工程机械行业灯塔工厂建设 [1] - 覆盖汽车覆盖件冲压、焊装、总装等多个制造环节 [11] 技术研发与高端制造突破 - 推出700KG级工业机器人，采用自主研发动力学算法和轻量化结构设计 [3] - 即将推出1200KG国产最大负载六关节机器人，弥补国产机器人空白 [3] - 掌握高性能伺服系统、核心控制器和统一软件平台等全链路自主化技术 [3][4] 产品性能与认证 - 机器人产品通过120000小时MTBF认证、欧盟MD指令、北美NRTL标准（UL1740、Z434）和CE认证 [4] - 点焊专用机器人电机长度缩短30%，最高转速达5000+rpm，最大过载能力达300% [6] - 在重庆新能源汽车生产基地实现自动化率100%的生产目标 [6] 汽车领域合作与解决方案 - 与比亚迪、五菱、柳汽、理想、奇瑞、吉利等主流汽车厂商及供应链体系建立稳固合作关系 [11] - 提供柔性化产线解决方案并成功打入海外市场 [1] - 在白车身焊装线应用场景中具备高刚性、高精度优势 [8] 航空与轨道交通技术突破 - 在轨道交通领域实现0秒换产，颠覆传统工作站5-10分钟换产时间 [12] - Rapid深熔焊工艺实现4mm熔深焊接，Tandem双丝焊接工艺熔敷率达25kg/h [12] - 在航空制造领域实现高精度机器人应用于飞机结构件装配、舱门对接等关键环节 [14] 未来发展方向 - 持续深化工业机器人工艺能力投入与创新，提升高端制造应用领域核心竞争力 [16] - 拓展机器人在高端制造场景的应用边界，提升国产机器人在复杂工艺环境下的适应性和可靠性 [16] - 发挥中国本土供应链效率优势，优化成本结构，构建全球化服务、研发和产品交付能力 [16]

1、 Figure完成C轮融资10亿美元 Figure周二宣布，已完成C轮融资，新资本超过10亿美元，估值达390亿美元。此轮融资由Parkway Ventur e Capital领投，其他参与者包括Nvidia、Brookfield Asset Management、Macquarie Capital、Intel Capit al、Align Ventures、Tamarack Global、LG Technology Ventures、Salesforce、T-Mobile Ventures和Qua lcomm Ventures。Figure创始人兼首席执行官Brett Adcock在一份声明中表示："这一里程碑对于开启人形 机器人的下一阶段增长、扩大我们的人工智能平台Helix和BotQ制造规模至关重要。新合作伙伴的支持以 及现有投资者的持续支持，既反映了Figure的市场领先地位，也体现了我们对未来这项技术将成为日常生 活自然组成部分的共同信念。" 2、 法国工业公司Niryo宣布推出其新的机器人平台Nate 法国工业公司Niryo宣布推出其新的机器人平台Nate，Nate是一个模块化平台，它汇集了快 ...

融资情况 - 微分智飞连续完成PreA轮和PreA+轮融资 总金额近2亿元人民币[1] - PreA轮由东方富海和洪泰基金领投 雅瑞资本跟投[1] - PreA+轮由华映资本领投 深创投、尚颀资本、长石资本跟投[1] - 老股东光速光合、五源资本、银杏谷资本、首程控股及BV百度风投持续追加投资[1] - 融资将用于技术研发、产品迭代、团队扩建及市场拓展[1] 公司定位与技术方向 - 公司成立于2024年具身智能兴起之际 提出"飞行具身"创新方向[3] - 使命是让飞行机器人连接千行百业 飞入千家万户[3] - 依托自主导航、具身决策、端到端控制及群体智能四大核心技术[3] - 致力于打造全球领先的飞行具身大脑及通用群体智能系统[3] 产品与技术优势 - 推出自主探索飞行机器人P300 仅依托机载"大小脑"系统完成自主勘探、测绘与巡检[5] - 自主导航技术彻底摆脱GPS与外部通讯依赖 在复杂遮蔽空间实现全自主安全避障[8] - 智能"大脑"基于自研AI决策算法 赋予实时在线决策能力[8] - 高效"小脑"采用端到端控制架构 实现毫秒级高精度控制[8] - 协同聚能技术攻克多机决策与动态自组网瓶颈 实现多智能体集群高效协同[8] 创新技术突破 - 提出飞行与抓握一体化新范式 实现毫秒级飞行控制与微秒级关节变形规划[9] - 基于数据驱动技术实现端到端精确飞行 完成精确灵敏的大姿态自主飞行[11] - 超微型飞行机器人整机重量小于50g 通过端到端机器学习技术实现智能飞行[12][13] - 微型飞行器可从指尖起飞 安全穿梭于室外树木和室内障碍物之间[14] 应用场景与行业布局 - P300产品已在矿业、林业、电力、市政、交通以及应急救援等多个行业实现应用突破[7] - 飞行抓取一体化技术支持无人配送、应急救援与家庭助手等多样化应用场景[9] - 超微型飞行机器人在狭窄空间通行、搜索与救援等任务中具有广阔应用前景[13] - 公司在自主探测、应急安全、飞行操作等领域持续深化布局[16] 未来发展计划 - 持续深耕飞行机器人及具身智能技术领域[16] - 集中力量突破自主飞行、群体协同与通用泛化决策等核心技术瓶颈[16] - 致力打造新一代飞行具身智能基础模型[16] - 推出更多贴合市场需求的创新型产品[16] - 积极布局更多新兴应用场景 探索技术赋能的实际路径[16]

行业发展趋势 - 炒菜机器人行业正从概念验证期迈向规模化商业应用的爆发临界点 [1] - 2024年中国炒菜机器人行业市场规模已超过30亿元，预计2030年将达到117.2亿元 [2] - 连锁餐饮企业大面积应用炒菜机器人实现2-4分钟快速出餐，较人工烹饪效率提升60%以上（例如辣子鸡从10分钟缩短至4分钟） [1] 技术突破与应用优势 - AI大模型技术实现"千人千味"个性化烹饪，通过10档控火和8种调味动作1:1复刻大厨技能 [2] - 红外感应与NTC温度传感器实现±1℃精准温控，达到猛火快炒口感和锅气还原 [2][10] - IH立体包锅火与阿基米德螺线桨技术实现360°无死角翻炒和自动防糊锅 [10] 企业布局与产品进展 - 科沃斯旗下添可品牌已推出食万3.0pro至食万天工系列产品，净菜数量超100道，价格从5000元下探至2000元级 [2] - 苏泊尔Cook3以1000多元价位占据京东炒菜机器人排行榜首位，2024年重点发展用户创作食谱和AI食谱生成 [4] - 拓邦股份商用炒菜机2025年上半年实现销售收入2.77亿元，其子品牌"厨纪"获全国炒菜机器人大赛一等奖 [7][8] - 瑞德智能与添可、纯米等企业合作实现炒菜机器人量产，重点研发高精度控制模组和低延时通信模块 [6] - 九阳股份已推出5款炒菜机器人产品包括CJ-A9、A8Pro等，未来将通过苏宁易购线下渠道加速推广 [12] 市场渗透与合作案例 - 小菜园上市募资部分用于采购3000台炒菜机器人 [2] - 老乡鸡部分餐厅采用自动机器人设备，湘式盖码饭品牌"霸碗"所有门店配备自研炒菜机器人 [2] - 炒菜机器人助力连锁餐饮实现SKU精简与厨房操作标准化，并通过OTA远程更新菜品 [1]

在人形机器人与具身智能技术浪潮以迅猛之势席卷全球的当下，人形机器人如何落地成为社会关注的焦点。 9 月以来，诸多聚焦落地的人形机器人订单接连达成，似乎为这一难题提供了解决方案。 优必选与国内某头 部企业签署 2.5 亿元具身智能人形机器人产品及解决方案采购合同，直击工业场景的痛点需求；智平方与慧 智物联达成战略合作，在未来三年内于将部署超 1000 台具身智能机器人，覆盖从仓储物流、上下物料、零 部件装配到质检测试等全流程；众擎机器人与多伦科技签署战略合作协议，计划在未来三年内采购不低于 2000 台具身智能人形机器人用于重点领域场景落地；星尘智能与仙工智能达成人形机器人千台级订单战略合 作，预计在未来两年内推动上千台 AI 机器人在工业、制造、仓储、物流等场景大规模、分阶段部署。 这些商业化订单无疑揭示了人形机器人火热的现状，那么在还有哪些真实场景人形机器人还有表现机会？还有 哪些企业有望脱颖而出？ 即将于 11 月拉开帷幕的第二届中关村具身智能机器人应用大赛，作为一场聚焦人 形机器人与具身智能技术真实场景落地的关键赛事，将设置针对性且丰富的应用场景、集中的赛事场地，率先 检验人形机器人的落地能力。 我们相 ...

在人工智能与具身智能浪潮翻涌的今天，视觉与听觉感知已日趋成熟，而触觉正成为机器认知物理世界的最后 一块关键拼图 ——也是最难攻克的技术高地。 随着人形机器人迈进量产前夜、工业智造迈向微米级控制、智能穿戴与医疗康复走向精准感知，高精度、高柔 性、可规模化的触觉传感器已成为刚性需求。 据 VMR 最新报告， 2028 年全球触觉传感器市场规模将突破 260 亿美元。而在中国，仅人形机器人电子皮 肤赛道，到 2030 年市场规模便有望达到 90 亿元，年复合增长率高达 64.3% （长江证券数据）。无论是 工业检测、具身智能，还是智能汽车、智能穿戴领域，谁掌握触觉感知，谁就握住了下一代智能设备的"感知 之门"。 模量科技拒绝 "纸上科研"。公司以材料创新与算法融合为核心，构建出覆盖多场景、多形态的触觉传感产品 矩阵，真正做到——不仅灵敏，更可量产： 机器人大讲堂获悉，模量科技 近日成功完成 千万级 Pre - A 轮融资， 本轮融资由 青橙资本独家投资完成， 融资资金将主要用于模量科技扩充产线，提升交付能力；加深在机器人、智能汽车、新能源、消费电子、医疗 健康等场景的渗透；持续攻坚高精度、多模态传感的材料研发和算法 ...

人形机器人产业化发展 - 2025年被视为中国人形机器人产业化爆发关键元年 人工智能、多模态感知与智能控制等技术深度融合推动多任务执行和自适应能力发展[2] - 中国成为全球人形机器人供应链核心主导力量 国产减速器、伺服电机、灵巧手等关键零部件突破技术壁垒[2] - 产业化规模化生态迅速成型 硬件制造、算法迭代与市场应用积累深厚[2] 武汉地区产业竞争力 - 武汉依托武汉大学、华中科技大学等研发机构 在机器视觉、运动控制、仿生结构与具身智能等领域技术积累深厚[2] - 光谷汇聚大量高新技术企业 覆盖具身智能、云计算与高端制造等关键环节[2] - 省市政策引导企业拓展人形机器人落地应用 加速技术从实验室走向产线和市场[2] 2025产业生态大会概况 - 大会于2025年9月下旬在武汉光谷科技会展中心举办 由长江证券、湖北人形机器人创新中心等机构主办[4] - 采用专家论坛+产品展览模式 聚焦前沿技术、产业应用与生态建设[4] - 推动整机企业、零部件供应商、科研机构与终端用户深度合作[4] 大会核心亮点 - 汇聚百余家产业链头部企业和500余位院士专家 成立国家级专家委员会并开展深度对话[5] - 推动重点项目签约形成千亿级资本闭环 开展企业分级投融资路演[5] - 首创楚才回家高端人才生态圈 联合高校共建课程体系并发布产业白皮书[5] 大会活动板块 - 主论坛打造政产学研用金全要素对接平台 开展行业专家圆桌对话[6] - 产品展汇聚六十余家企业年度新品 设置人形机器人、具身智能、核心零部件及开发者生态四大主题展区[7] - 展示国内外最新产品、技术和解决方案 提供前沿科技互动体验[7] 参与企业范围 - 覆盖工业机器人、服务特种机器人、医疗机器人、人形机器人、具身智能企业及核心零部件企业等多领域[13][15][16][17][18][19] - 包括优必选、宇树、傅利叶、逐际动力、乐聚、珞石、灵心巧手、天链、华威科、格蓝若等头部企业[5][17] - 涉及绿的谐波、因时机器人、坤维科技等核心零部件供应商[19]

行业整体发展趋势 - 2024-2025年中国工业机器人行业进入"总量增长、结构分化"阶段，增速放缓但保持稳健增长 [1] - 传统领域如汽车、3C电子需求进入平台期，但精密焊接、抛光打磨、柔性装配、喷涂喷漆等细分工艺场景需求集中爆发 [1] - 新能源、光伏、半导体等新兴行业为机器人应用开辟新增量空间 [1] - 市场增长动力从"机器换人"转向"提质、降本、工艺优化"的综合价值诉求 [1] 珞石机器人市场表现 - 2024年进入中国机器人市场销量TOP10，2025年上半年增速超70%，位居TOP10厂商首位 [2] - 跻身"国产机器人四大家"阵营，与埃斯顿、汇川、埃夫特并列 [2] - 预计全年机器人销量将超万台 [6] 产品与技术战略 - 小负载工业机器人（7公斤、12公斤、25公斤）与柔性协作机器人是绝对主力产品 [6] - 凭借SR与CR系列协作机器人，在3C电子行业渗透率持续提升，焊接领域实现规模化应用 [7] - 自主研发xCore控制系统，兼容工业机器人和协作机器人且规模化量产，具备顶尖运控和力控性能 [17] - 开发300公斤以上大负载机型，深入汽车零部件等重负载场景 [11] 核心增长驱动因素 - 专注高附加值场景开拓，放弃低价竞标订单，增长质量高 [9] - 产品竞争力锚定长期稳定性能，质量与性能置于开发首位 [12] - 场景深耕：90%以上精力聚焦工业场景，在抛光打磨、焊接、装配、码垛等领域开发场景化解决方案 [13] - 智能化交互：通过视觉与AI算法实现免示教工艺，降低应用门槛 [15] 生态合作与开放战略 - 打造ROKAE+平台，通过标准化接口向生态伙伴开放核心控制能力 [18] - 与上下游生态伙伴分工合作：集成商负责工艺优化，公司解决机器人运动控制问题，上游伙伴开发视觉+AI功能 [21] - 销售结构均衡，渠道与终端订单各占一半，覆盖更多细分场景 [22] 未来布局与方向 - 推进机器人与AI深度融合，依托自研AR力控关节臂、双臂机器人、轮式机器人及人形机器人加速具身智能研发 [11] - 具身智能产业分为数采层、模型层、交付层三层生态分化，公司聚焦与高校、模型公司开放合作 [17] - 竞争逻辑从"性价比"转向"场景攻坚"能力，与发那科、ABB等国际品牌正面竞争 [9]