本报讯 （记者王镜茹） 1月6日，在CES2026展会期间，奥比中光发布专为机械臂腕部设计超小型双目3D相机Gemini305，并正 式宣布其面向机器人的标志性产品Gemini330系列相机已完成与先进算力平台NVIDIAJetsonThor的适 配。同时，公司还首次展示了可支持全球客户的中国顺德与越南双工厂制造体系，打造机器人视觉产业 生态。 随着NVIDIAJetsonThor平台进入量产，机器人产业正迈入千TOPS级边缘算力新时代。 在数据传输层面，奥比中光也已完成Gemini335Lg双目3D相机对NVIDIAHoloscanSensorBridge（HSB） 的适配与验证，为双目3D视觉数据在高带宽、低时延条件下的稳定传输夯实基础。 机器人整机制造能力正在成为奥比中光服务全球客户的核心优势。在此次CES上，奥比中光展示了其中 国与越南双工厂制造布局，以及覆盖从新产品导入（NPI）到大规模量产的全流程服务能力，面向全球 机器人企业提供"研发+制造"一体化实力。 （公司供图）CES2026展会现场 奥比中光位于顺德的智能制造基地具备千万级传感器及百万级机器人终端量产能力。奥比中光越南工厂 预计于2026 ...

当地时间1月5日，2026国际消费电子展（CES）拉斯维加斯展会现场，英伟达创始人兼CEO黄仁勋发表 主题演讲，抛出重磅行业判断：物理人工智能（Physical AI）的"ChatGPT时刻"已经到来。AI技术将正 式从虚拟屏幕走向物理世界，机器人产业迎来规模化变革的关键节点。 开源生态的协同扩张成为本次发布的核心亮点。英伟达与Hugging Face达成深度合作，将GR00T系列模 型及Isaac Lab-Arena框架整合至LeRobot开源机器人库，实现200万英伟达机器人开发者与1300万 Hugging Face AI构建者的生态联通。双方适配的Hugging Face Reachy 2人形机器人可与NVIDIA Jetson Thor硬件无缝协作，桌面机器人Reachy Mini则支持与NVIDIA DGX Spark联动，开发者可直接调用相关 模型开展端到端开发。据悉，英伟达2025年已在Hugging Face贡献650个开源模型和250个数据集，相关 资源下载量在开源社区遥遥领先。 现场，黄仁勋表示，发布了多款机器人"大脑"的开源基础模型。同时宣布，包括波士顿动力、 Caterpillar、 ...

公司动态 - LEM Surgical公司宣布将参加2026年国际消费电子展 [1] - 公司是下一代硬组织机器人手术领域的领导者 [1] 产品与技术 - Dynamis机器人手术系统已获得美国食品药品监督管理局批准，并在拉斯维加斯投入常规临床使用 [1] - 该系统将进行下一次升级，利用英伟达Jetson Thor、英伟达Isaac for Healthcare和英伟达Cosmos平台来定义硬组织机器人手术的未来 [1]

产品发布与合作 - 公司发布其首款用于工业领域的移动人形机器人Dex [1] - 公司与NVIDIA合作，利用NVIDIA Jetson Thor技术加速Dex在动态环境中的操作、实时推理和复杂任务执行，单次充电可运行整个工作日 [2] - 公司使用NVIDIA Isaac Sim仿真框架，通过“Sim2Real”流程缩短部署周期、提升安全性并加速新机器人应用的扩展 [3] 产品设计与性能 - Dex的设计基于全国超过450台机器人部署的经验，结合了Titan系列送货机器人的AMR技术和ADAM服务机器人系列的双臂精度 [4] - 公司出于工程和运营效率考虑，为Dex选择了轮式而非腿式平台，以实现快速制动、紧密机动性以及在人类共享环境中的稳定性，同时保持显著更低的能源和维护成本 [4] - Dex在移动模式下电池续航为4小时，并可从一个静态基座实现24/7连续运行，其双臂配备模块化末端执行器，并拥有四摄像头视觉系统以在快速变化的环境中导航和执行任务 [5] 市场定位与应用 - Dex能够处理广泛的轻中型工业任务，包括机器操作、零件分拣、物料搬运、质量检测和包装，使其成为制造业、物流及其他劳动密集型领域的即时生产力伙伴 [8][9][14] - 随着更多公司将制造业迁回美国，Dex为在不增加劳动力压力的情况下提高生产力提供了一条实用路径，可通过新数据训练并适应专业化工作流程 [6] - 公司启动了美国机器人数据计划，旨在通过投资国内培训和大规模数据收集来推动下一代物理AI的发展，并计划最终授权部分数据集以支持美国更广泛的物理AI公司 [7] 公司战略与展示 - 公司的战略支柱包括工业、商业和数据，致力于提供可靠的自动化、一致的服务性能以及大规模的持续AI驱动改进 [11] - Dex的 versatility 在GTC 2025上进行展示，机器人将现场演示使用工业机械组装棒球帽，以展示其灵巧性、移动性和AI智能 [9]

公司新产品发布 - 研华公司推出全新应用导向的边缘AI解决方案系列，该系列由NVIDIA Jetson Thor模块驱动 [1] - NVIDIA Jetson Thor系列为边缘AI树立新标杆，提供高达2070 FP4 TFLOPS的AI性能，并在CPU性能和能效方面有显著提升 [1] 解决方案技术架构 - 解决方案采用硬件-软件一体化集成方式，针对机器人、医疗AI和数据AI应用 [1] - 每个解决方案均包含特定应用硬件平台，并预集成JetPack 7.0、远程管理工具以及垂直软件套件（如Robotic Suite和GenAI Studio） [1] - 解决方案基于容器化架构构建，提供更高灵活性和更快的开发周期 [1] 机器人控制器解决方案 - ASR-A702和AFE-A702是专为人形机器人、自主移动机器人和无人车辆设计的机器人控制器 [2] - 支持通过GPU加速的SLAM进行实时AI推理，具备多摄像头GMSL、2D/3D传感器和IMU支持 [2] - 关键特性包括硬件时间同步、ESD保护、抗振动设计和OTA升级 [2] 医疗AI系统解决方案 - 通过结合NVIDIA Jetson Thor及Holoscan、MONAI等高级SDK，赋能新一代医疗AI板卡AIMB-294和系统EPC-T5294 [3] - 平台加速实时传感器处理、图像分析与流式AI管道、预训练模型和3D成像优化，专注于手术机器人应用，为手术室和临床工作流提供低延迟高精度支持 [3] 数据AI系统解决方案 - AIR-075提供强大计算能力，配备4个10GbE和GMSL接口，满足交通和工厂应用的数据AI需求 [4] - 结合NVIDIA AI、NVIDIA Metropolis、NVIDIA Triton、NVIDIA Cosmos Reason以及研华Edge AI SDK & DeviceOn，实现传感器融合、多模型推理、视觉AI代理和集中管理 [4] 开发者资源与生态系统 - 研华容器目录提供一系列即用型边缘AI应用集群，包括端到端计算机视觉和针对NVIDIA Jetson平台优化的边缘LLM环境 [5] - 容器化架构与WEDA完全兼容，支持从单节点设置到分布式边缘网络的可扩展边缘AI扩展 [5] - 公司与生态系统伙伴在传感器与摄像头集成以及热设计等关键技术领域紧密合作 [1]

投资事件 - 锦秋基金已完成对Manifold AI（流形空间）的投资 [2] - 锦秋基金是一家12年期的AI Fund，以长期主义为核心投资理念，专注于寻找具有突破性技术和创新商业模式的通用人工智能初创企业 [3] - Manifold AI近期的天使轮融资由锦秋基金领投，同创伟业、英诺天使基金跟投，种子轮由英诺天使基金领投、水木清华校友种子基金跟投，两轮融资共亿元，资金将用于下一代具身世界模型的训练与场景落地 [4] 公司技术与定位 - Manifold AI聚焦世界模型与具身智能，原创的具身世界模型技术旨在推动机器人大脑的规模化落地 [6] - 公司提出WorldScape具身基座世界模型方案，具备Reasoning-Dreaming-Acting三位一体能力，利用海量第一人称视角视频数据进行预训练，有望实现物理空间智能涌现 [10] - 预训练模型能力的提升使得绑定本体的动作映射只需极少量In Context Learning数据即可实现，大幅降低部署成本 [10] - 其技术孵化自清华大学电子系未来智能实验室，是世界范围内首个全域布局室外、室内、空域具身世界模型的团队，相关工作DriveScape、RoboScape、AirScape已发表于CVPR2025、NeurIPS2025、ACM MM2025等顶级会议 [10] - Manifold AI已率先接入NVIDIA Jetson Thor开发者套件用于具身世界模型的本体部署 [12] 行业背景与趋势 - 通用机器人面临本体多、数据少、应用分散的落地困局，基于视觉-语言-动作模型的方案存在预训练精度低、需大量本体数据进行模仿学习的问题 [6] - 海外如Tesla Optimus、Figure AI团队已转向使用海量第一人称视角视频数据的技术路线，从第一性原理出发模拟人类学习过程 [6] - 世界模型技术被视为本质解法，可使互联网上所有第一人称视角视频数据成为机器人学习素材，达到类GPT预训练范式所需规模 [7] - 近期行业进展包括OpenAI发布Sora2视频生成模型周活跃用户达8亿，Google发布Genie3世界模型将物理一致上下文视频窗口拉长至分钟级别，李飞飞World Labs发布RTFM世界模型实现单图实时生成可持久化交互3D空间，NVIDIA Cosmos和Meta V-JEPA2世界模型也在具身场景取得突破 [7] - 世界模型路线能撬动更多网络视频和人类训练数据，具有更大规模化潜力，其时空预测能力驱动交互更符合人类物理直觉 [16] 团队背景 - 创始人兼CEO武伟博士为前商汤科技高管，2015年加入商汤初创，有数百人团队管理经验，曾主导商汤开悟世界模型的研发和落地 [13] - 联合发起人包括清华大学教授、教育部长江学者，在AI模拟和世界模型方向早期整体布局，发表过包括十余篇Nature子刊在内的数百篇学术论文 [15] - 另一位联合发起人为清华大学信息学院助理教授，15岁考入清华，多次入选全球前2%顶尖科学家 [15] - 核心团队成员毕业于清华、北大、上交、港中大、UCLA等高校，曾在快手、Momenta、商汤等企业构建过超千万级用户的AI产品，具备机器人与大模型双重背景 [12] - 团队融合智驾产业落地经验和清华前沿实验室技术资源，是国内探索世界模型方向的先锋 [16]

文章核心观点 - 乐聚机器人公司的“夸父”人形机器人通过搭载NVIDIA Jetson Thor计算平台，在五大工业应用场景中实现了性能突破，加速了其人形机器人的产业落地和商业化进程 [1][3][15] 技术合作与平台优势 - “夸父”机器人拥有40余个高自由度的全身仿生结构，为复杂任务执行提供了灵活性与适应性，但同时也带来了更高的数据计算需求 [3] - NVIDIA Jetson Thor提供了2070 FP4 TFLOPS的AI计算能力，AI计算性能提高至75倍，具备轻量化、灵活部署及多模态感知等特性 [3][8] - Jetson Thor的带宽提升35%，支持更复杂的VLA模型，参数承载力提升3-4倍，有助于实现智能优化算法、迭代学习控制等模型的持续稳定运行 [5][15] 工业应用场景表现 - 在物流场景中，机器人展示了优秀的长时稳定性能，能够运用多模态感知学习并修正误差，维持和提升在真实环境下的分拣精度 [1][3][5] - 在智能制造场景的SMT料盘出库应用中，机器人展现出灵活的全身协调操作能力，能实现全流程高精度执行，包括准确识别分类、轻拿轻放避免物料损伤，并与产线系统无缝数据对接 [7][8] - 在3C电子场景的传输带物料分拣中，机器人实现了毫秒级内的识别与动作反应，体现了其在高速运动场景下的快速精准工作能力 [10] - 在汽车装配场景的空箱回收搬运训练中，机器人展现了自由执行的空间作业能力，能精准识别空箱空间位姿，自主调整抓取姿态，摆脱对固定位置推理的依赖 [12] - 在日化生产场景的产品定姿摆放中，机器人从容应对复杂衔接操作，展现出复杂的触/力觉感知、非刚性物体操作以及双臂协同的能力 [14][15]

技术整合与性能提升 - 乐聚全尺寸人形机器人“夸父”与NVIDIA Jetson Thor高性能计算平台深度整合，实现先进机器人硬件与AI算力的融合 [1][3][4] - “夸父”机器人全身拥有40余个自由度，其仿生结构设计为复杂工业任务执行提供了高灵活性与适应性 [5] - NVIDIA Jetson Thor平台提供2070 FP4 TFLOPS的AI计算性能，将性能提升至传统方案的7.5倍，并通过35%的带宽提升确保大流量多模态数据的稳定处理 [5] 工业应用场景验证 - 在物流分拣场景中，机器人通过高带宽架构实现长时稳定处理多模态数据流，具备连续作业中的误差自修正与性能维持能力 [8] - 在SMT料盘出库的智能制造场景中，机器人借助低延迟特性和强大算力精准支配各肢体关节，完成识别、抓取、核对和信息对接的全流程操作 [10] - 在3C电子产线的高速分拣场景中，机器人实现毫秒级内的动态视觉处理与运动控制高频协调，展现出优秀的手眼协同性能 [12] - 在汽车装配线的空箱回收任务中，机器人通过多模态感知融合自主调整抓取策略，灵活适配不同尺寸和重量的包装容器 [14][15] - 在日化生产的定姿摆放场景中，机器人通过7B+ VLA模型的实时推理（参数承载力提升3-4倍）理解抽象指令并进行多步骤任务规划 [17] 商业化进展与行业意义 - 此次技术整合与场景验证标志着硬件与AI算力融合的技术路径已在真实工业环境中展现出显著价值，加速了机器人产业化落地和商业化进程 [1][3][19] - 技术实践为人形机器人从工业级标准化场景向非标通用场景的演进提供了重要借鉴，公司通过在北京、江苏等地建设训练场持续优化机器人表现 [19] - 硬件与算力的协同创新已成为推动机器人技术从实验室走向产业化的重要引擎 [19]

上市计划与公司背景 - 宇树科技预计年底前递交上市申请 [1] - 公司为全球四足机器人市场近乎垄断的企业 占据全球近70%市场份额 [1][17] - 公司已实现连续5年盈利 [17] 专利侵权诉讼事件 - 杭州露韦美日化有限公司于8月26日在杭州市中级人民法院起诉宇树科技侵权 [4][6] - 诉讼涉及名为"一种电子狗"的专利 专利号CN106384471B 于2016年6月7日申请 2017年2月8日公开 2018年8月17日授权 [13][15] - 原告公司注册资本55万元 员工2人 法定代表人周建军持股90% 关联6家企业 其中两家被列为限制高消费企业 [8][9][23] - 周建军拥有122项专利 涉及49起司法案件 90%身份为原告 [10] - 诉讼要求包括停产、销毁涉诉产品及巨额赔偿 主要针对宇树最畅销消费级产品Go2机器狗 [16] 技术发展与行业挑战 - 行业面临核心挑战为AI模型能力不足 硬件发展领先但软件存在明显短板 [17] - 消费级产品被部分用户评价为"功能性不足" 存在产品与预期间的AI技术鸿沟 [17] - 英伟达于2025年8月25日发布新一代计算平台Jetson Thor 算力达2070 FP4 teraflops 较上一代提升7.5倍 [19] - 英伟达同步推出物理AI大模型Cosmos 专门针对物理AI及人形机器人设计 [18] 战略合作与资本关系 - 英伟达与宇树科技建立深度合作关系 2020年即采购宇树机器人用于内部研究 [20] - 2024年英伟达GTC大会展示9个人形机器人 包括宇树H1型号 [20] - 投资方包括腾讯、阿里、美团、顺为资本、红杉中国等顶级机构 [25] - 神州数码、深圳华强已与宇树建立合作关系 中际旭创通过参投基金间接持股 [25] - 早期天使投资人尹方鸣在2020年退出时获得5倍收益 错过后续上百倍回报 [18] 创始人与公司愿景 - 创始人王兴兴26岁离开大疆创办宇树 公司名称寓意"帮助人类点亮科技树" [2][22] - 公司被市场视为国内硬核科技代表企业 关联庞大商业生态链 [27] - 创始人需同时处理技术理想主义与商业现实挑战 包括法律诉讼和产业链合作 [21][23][29] 市场影响与商业联动 - 宇树科技相关概念公司股价出现显著波动 宝通科技在2月下旬交流后股价涨幅达18% [25] - 公司发展被视为影响上下游产业链的关键因素 [27]

公司技术合作进展 - 公司Gemini 330系列深度相机正推进全面兼容NVIDIA Jetson Thor平台 预计2025年8月完成 [1] - 该合作将加速公司成为全球各类机器人开发者的重要合作伙伴 [1] 产品技术优势 - 产品可将传感器数据直接传输至Jetson Thor平台 [1] - 为各类型物理AI应用场景提供丰富且实时的感知数据流 [1] - 帮助下游客户充分发挥Jetson Thor先进的边缘AI算力 完成更复杂的视觉推理任务 [1]