核心观点 - 公司在WAIC 2025展会上展示了其具身智能技术在长程复杂任务、开放场景操作及通用泛化性抓取等关键挑战上的突破 [2] - 公司通过自研的分层端到端VLA模型与强化学习算法体系驱动五大应用场景，体现了从简单动作执行向认知决策和长程操作的关键跃迁 [2][18] - 公司构建了由数据金字塔、VLA模型、硬件整机和全场景落地验证组成的四大支柱技术生态，旨在提供可规模化的具身智能解决方案 [18] 技术能力与模型 - 自研的分层端到端VLA模型与强化学习算法体系为技术演示提供核心驱动支撑 [2] - Psi R1模型首次实现30分钟连续麻将博弈，展现了在开放环境下处理复杂任务的突破性能力 [18] - 基于CoAT框架的VLA模型上层负责理解任务并规划顺序，下层强化学习控制器负责执行动作细节 [6][18] 展示场景与性能 - **麻将机器人**：能在开放环境下完成30分钟以上连续麻将对局，具备毫米级精度操作和实时博弈决策能力，动态构建决策链 [4][6] - **自主打包任务**：仅接收自然语言指令即可自主分析商品排列、确定操作顺序、完成扫码与装袋，支持商品级泛化无需人工干预 [6][8] - **物流配送机器人**：配备7自由度机械臂和6自由度灵巧手，能处理3kg负载，解决“最后一百米”配送难题，精准识别并抓取多样化易变形物体 [8][10][12] - **21自由度灵巧手**：自研硬件，支持高精度动作控制与触觉反馈，具备精细力控与稳定执行能力，实现人手级轨迹精度与操作自由度 [13][15] - **遥操作与数据采集设备**：外骨骼遥操作方案配合3D触觉与力反馈系统，构建高质量数据闭环采集链条，为强化学习训练提供高效数据支撑 [15][16] 行业地位与发展阶段 - 公司已突破L2灵巧操作的行业分水岭，并在L3长程灵巧操作领域建立领先地位，领先于仍在L1泛化抓取阶段徘徊的行业水平 [18] - 作为国内具身智能科技领域的领军企业，公司核心团队来自顶尖高校AI实验室及头部科技企业 [19] - 公司推出了行业内首个分层端到端强化学习具身模型Psi系列，是行业内率先实现长程任务的具身模型研发企业 [19]