技术突破与应用验证 - 研究团队成功实现仿生双臂机器人在医药光谱检测场景中稳定操作玻璃瓶，验证了“大模型赋能具身智能”的技术构想 [1] - 团队将“物理反馈学习”机制引入大模型训练，该机制在真实物理环境中进行，为实验室自动化和精密制造等场景的规模化应用提供支撑 [1] - 技术瞄准“十五五”期间的刚柔耦合结构、长时序任务规划等目标，旨在解决现实应用中的真实痛点 [1] 创新价值与产业发展 - 创新的根本价值在于将技术潜力转化为现实生产力，技术需在真实场景中验证其可靠性以满足性能要求和适应规模化应用 [1] - 通过打造新技术“试验场”和培育新兴产业“加速器”，可推动新技术新产品的大规模产业化，激发创新活力并形成经济高质量发展的新引擎 [1]

技术突破 - 仿生双臂机器人首次自主完成样本转移任务，通过多模态系统识别目标、大模型规划路径、仿生灵巧手精准抓取，并实时协调双臂避免碰撞，实现“大模型赋能具身智能”从概念到现实的突破[2] - 攻克“仿生驱动的一体化轻量化设计”技术，借鉴人体肌肉-骨骼协同机制，采用单关节集成驱动、传感与控制的模块化方案，优化材料分布，使整机重量大幅减轻，实现毫米级抓取精度并提升响应速度[3] - 提出“大模型驱动的分层决策控制”策略，构建“理解-规划-控制”闭环，并创新引入“物理反馈学习”机制，通过记录碰撞点坐标、抓取力度等参数，将失败经验转化为训练数据反馈给大模型以修正认知，提升任务成功率[3] 研发历程 - 团队研发路径从深耕机器视觉使工业设备“看得准”，到自主研发医药光谱快速检测仪器实现“测得精”，最终攻克将灵活“机器人身体”与精密“分析仪器大脑”结合的难题[2] - 通过引入大模型作为智能中枢，实现从独立系统到全流程自主化的串联，解决了系统间协同运作的难题[2] 未来规划 - “十五五”期间目标包括在仿生一体化结构上持续突破，引入软体材料与刚柔耦合设计[3] - 深化大模型与具身智能融合，攻克长时序任务规划、多模态实时决策能力[3] - 构建“大模型-仿生本体-精密仪器”智能系统示范，形成适用于实验室自动化、精密作业等场景的通用解决方案[3] 行业背景 - 具身智能是让机器人在物理世界中像人一样感知、思考与行动的前沿技术，需实现“看得见、想得通、做得准”，要求仿生结构设计与大模型决策能力深度融合[4] - 行业面临仿生结构模拟人体骨骼肌肉复杂协同的挑战，需在材料科学、拓扑优化等领域突破，以及解决大模型对物理世界理解停留在文字层面的核心难题[4]