文章核心观点 - 节卡机器人在2025年工博会推出JAKA EVO工业具身智能平台，该平台通过“智能大脑+操作中枢”的组合，融合多模态感知与智能决策，旨在打破传统工业机器人的技术局限，推动工业生产从自动化向智能化升级 [1][2] - 该平台解决了传统机器人在复杂多变生产环境中缺乏自主感知、理解和灵活决策能力的核心痛点，例如在汽车零部件装配和3C产品分拣中实现更高精度与自适应能力 [1][5] - JAKA EVO具备多形态机器人支持能力（如机械臂、移动平台、人形机器人），并通过分层控制架构与轻量任务学习技术，实现从任务规划到精准执行的全流程自主化，显著提升部署效率与应用范围 [7][11][14] JAKA EVO平台的推出背景 - 技术成熟度方面，人工智能、传感器及控制技术取得关键突破：3B参数级语义大模型推理速度较几年前提升数倍；高精度视觉传感器价格较5年前下降40%；六维力传感器国产化率从10%提升至60%；伺服驱动响应速度从1ms提升至0.1ms [3] - 市场需求方面，2024年中国制造业智能化改造投入同比增长28%，但超过60%的企业反映智能设备适配难、调试周期长；汽车行业面临新能源转型与个性化定制压力（如车型从3种增至8种）；3C行业产品迭代快且精度要求提升（如手机摄像头模组尺寸缩小至5mm×5mm，装配精度要求升至±0.05mm） [5] - 节卡机器人作为通用智能机器人企业，此前协作机器人已覆盖3C、汽车、新能源等行业，JAKA EVO是其技术实力的集中体现，定位为一站式智能平台而非单一设备 [5] 平台的核心技术突破 - 多模态语义感知系统融合视觉、力觉等多源信息，实现从“看到”到“看懂”的跨越，采用“感知-融合-理解”三层架构，支持VR/AR示教、远程控制等多种数据采集方式；系统跨模态语义识别准确率≥95%，三维场景重建误差≤5%，力交互精度优于1%额定负载 [8][10] - 分层递阶控制架构分为任务规划层（3B参数级多模态语义大模型）、动作决策层（轻量化决策网络）和执行控制层（伺服控制模块），三级通过标准化接口实现毫秒级数据交互，最终达到意图识别正确率≥95%、操作精度≤±0.1mm [11][13] - 轻量模仿学习机制通过预训练与迁移学习底座结合少量示教微调，将传统需数天训练周期的任务缩短至两天内快速迁移训练，并利用合成数据模拟环境变化，提升陌生场景部署能力 [13] 应用场景与性能提升 - 在工博会演示中，搭载JAKA EVO的2台轮式人形机器人JAKA K1W实现自主协作：一台通过视觉大模型识别分拣关节组件，另一台执行精准转运，全过程无需人工干预，展示“机器人自主组装机器人”的能力 [7] - 图形化人机交互系统通过可视化配置与标准化工具链，将传统机器人任务部署时间从2-3天缩短至4-6小时，部署效率提升2倍以上；模型推理响应延迟≤40ms，满足高实时性任务需求 [14] - 平台已在汽车行业提升装配精度与生产效率，在3C行业解决质检与分拣难题；未来可拓展至新能源行业（如电池精密装配）和物流行业（智能仓储搬运），支持多形态设备适配 [16] 行业影响与前景 - JAKA EVO作为业内首个一站式工业具身智能平台，通过技术整合填补传统机器人与复杂工业场景的适配鸿沟，为制造业智能化转型提供支持，赋能从点位编程到作业能力泛化的全流程提效 [2][16] - 平台凭借多模态感知、分层控制与轻量化学习构建技术壁垒，有望在汽车、3C、新能源、物流等多领域推动工业智能化质变，成为行业创新发展的重要力量 [1][17]