摘要：2024年8月9日，麻省理工《技术评论MIT Technology Review》期刊的一篇文章，报道了谷歌旗下DeepMind公司最新研发的一款“乒乓机器人”。该机器人以ABB机器人为载体，实现了对于乒乓球的接发球以及与人类的对抗性功能。这个挥舞着3D打印球

2024年8月9日，麻省理工《技术评论MIT Technology Review》期刊的一篇文章，报道了谷歌旗下DeepMind公司最新研发的一款“乒乓机器人”。该机器人以ABB机器人为载体，实现了对于乒乓球的接发球以及与人类的对抗性功能。这个挥舞着3D打印球拍的机械臂，最终在与人类玩家的模拟比赛中，赢得了29场比赛中的13场（胜率44%），成为首个能够达到人类“业余乒乓选手”技术水平的学习型机器人智能体。

据悉，除了乒乓球大赛，节卡机器人还曾举办JAKA Lumi杯具身智能大赛，参与长三角具身智能大赛并获奖，在这类瞄准更通用的应用能力的具身智能大赛中证明了其产品实力以及创新力，节卡机器人多次参与各类赛事，正是将其视为验证技术、拓展落地边界的重要战场，旨在验证其具身智能产品的强大适用性与开放性，展现了具身智能产品在技术与应用能力的不同。

▍从机器人到具身智能，“新教具”为何诞生？

英伟达创始人黄仁勋就强调AI的下一个浪潮是物理AI，即具身智能，这一概念本质上是人工智能和机器人学科两条发展线的汇聚点，其中人工智能为机器人赋予了“大脑”，它帮助机器人理解环境、自主决策和持续学习的能力。而机器人的机械结构、传感器、执行器构成了人工智能所需的“身体”，使其能够具备感知、思考和决策能力，更好进入物理世界并执行动作。可以说具身智能的兴起是人工智能和机器人技术各自发展到一定阶段的必然结果，是两者深度融合的体现，因为人工智能的持续进步需要与物理世界的交互能力，而机器人的未来发展也离不开更高级别的智能化水平。

从发展脉络来看，具身智能概念并非一蹴而就，其经历了多个阶段演进。早期的工业机器人只能按照预设程序执行重复性任务，缺乏对环境的感知能力，进入21世纪后，随着传感器技术的进步，机器人开始具备一定的环境交互能力，近年来，人工智能大模型的发展，推动具身智能进入了新的阶段。具身智能机器人不仅能够处理多模态信息，还可以通过自然语言指令进行任务理解和规划，标志着该技术正逐步走向自主化、通用化，推动机器人从执行工具进化为自主协作伙伴，这一趋势正重塑工业、服务与科研领域的应用边界，也让机器人愈发成为人类在物理世界的“智能延伸”。

在技术层面，具身智能的实现依赖于多项关键突破。多模态感知融合技术通过结合视觉、触觉和声音等传感器，帮助机器人构建环境动态模型，例如特斯拉人形机器人利用视觉导航在未知环境中行动。物理交互与控制技术的进步使得机器人能够完成更精细的操作，例如通过仿生抓取和强化学习实现物体抓取和叠衣等任务。此外，仿真到现实的迁移技术大幅降低了机器人的训练成本和风险，而大语言模型和视觉模型的引入、融合，进一步增强了机器人的语义理解能力和场景推理能力。

作为国内领先的机器人企业，节卡无疑在过往的产品矩阵中，展现了其布局具身智能的能力与价值。依托在协作机器人领域积累的如一体化关节设计、力控技术、安全碰撞检测、机器视觉等关键技术，节卡机器人积极引入多模态感知、机器人自主决策、机器人操作等AI大模型，在具身智能重要的“肢体”基础上，为机器人注入“大脑”，从而实现从协作机器人到具身智能的拓展与升级，并且形成了“JAKA具身智能家族”。

据悉，目前，其具身智能家族主要分为几大类：双臂协作机器人、自主移动机器人、足式、轮式机器人，以及具身智能训练平台，这一矩阵可以覆盖从固定场景到动态环境的全链路需求，同时，由于形态多样，节卡各类机器人的“身体”更灵活、更强健、更可靠，多个智能体还能通过分工配合、紧密协作，共同完成那些单个机器人难以胜任的复杂任务，大幅提升它们在不同环境中的工作能力，尤其在工业场景的落地能力，可以说做到了“感官”更敏锐、协作更高效、“身体”更灵巧，为未来发展开辟了新赛道。

▍工业、科研、服务：具身智能多场景潜力凸显

从应用上而言，具身智能的应用正在不断扩展到多个领域，目前主要覆盖工业分拣、智慧零售、装配、科研教育等多个场景，其发展不仅带来了效率的提升，更在解决劳动力短缺、完成危险或高精度作业、创新服务模式等方面扮演着重要角色。而节卡标杆性的具身智能产品JAKA K1、JAKA K1W、JAKA K1L、JAKA Lumi、节卡复合机器人等，就已经能够满足多个场景需求，展现了具身智能的多场景落地价值。

例如在工业制造领域，具身智能被业内认为有望在汽车总装车间等人工参与度高的半柔性工序中发挥作用，如搬运、质检、工站衔接和基础组装等低自动化工种，有分析预测，在汽车测试中的工序步骤全部落地后，具身智能在某些工序中的渗透率有望达到70.3%。节卡机器人的轮式人形JAKA K1W就为此而生，其做到了“看”“听”“触”等多模态感知能力大幅进化，能更精准地理解周围环境的细微变化，通过搭载的3颗A1视觉，双臂内嵌六维力控，凭借1ms通讯频率高速响应和±0.05mm重复精度精准定位能力，可实现工业制造场景快节拍要求下的精准作业。基于强大移动性、自主性和更强的环境理解能力，它能适应包括智能分拣、搬运、上下料等、检测等更复杂、非结构化的移动作业场景，实现多任务切换和柔性生产，目前已在汽车制造领域开展场景验证。

例如在电子、半导体、数控机床加工等行业，对作业精度和稳定性要求极高，具身智能机器人被认为可以通过多模态感知融合技术和自适应抓取算法，自主完成从料箱定位、路径规划、障碍规避到精准码放的全流程作业，相较于原先更能实现高精度物料识别和精准分拣以及多任务协同作业，效率大幅提升，满足了现代制造业对柔性生产的迫切需求。

节卡复合机器人已经形成"感知-执行-决策"闭环，能够通过视觉定位补偿系统和偏差补偿算法，对光线变化、碎屑等影响有极高的适应能力，综合定位精度可达到±0.5mm，设备运行均速最高可达1.5m/s，可满足0.3g振动量需求，有效解决了多高精度、高柔性场景物料上下料、工序转换此类任务，目前已经在半导体行业晶圆盒搬运等场景落地。

在政务大厅、展厅、酒店等服务场景，具身智能机器人可以承担讲解接待、引导、信息查询等任务，甚至在商超、零售店，它们可以辅助进行货物盘点、库存管理，甚至简单的商品配送。

此外，科研教育作为具身智能发展的重要支撑，目前正通过多种形式培养专业人才，部分高校早已开展具身智能前沿技术培训，通过机械臂装配、数据集采集和VLA大模型训练等实践课程，促进了产学研深度融合。

在这些领域，节卡机器人的JAKA Lumi具身智能平台更是一款以“感知-训练-决策-执行”为核心的一站式智能平台，它采用一体化设计，软硬件高度集成，专为轻量型场景设计，降低了开发和使用门槛，旨在打通从“实验室/开发者灵感-仿真验证-产业落地”的全域闭环，覆盖商业零售、科研教育、生物化学等多领域场景训练需求。

JAKA Lumi具身智能平台可自由搭载JAKA+生态圈灵巧手、电动夹爪等末端执行器，构建具身智能的完整工具链，不同于由移动底盘、相机、机械臂“攒”起来的具身智能平台，JAKA Lumi具身智能平台采用一体化设计，软硬件高度集成且完善，变革实验室数采、模型训练效率，仅用50组增补数据就把抓取成功率拉到80%以上，不仅能成为数据采集与训练的关键载体，还表现出快速部署、灵活作业、稳定运行、自然交互等优势，有望真正走入灵活作业场景。

此外，节卡机器人正在测试JAKA K1L腿足人形机器人，由于采用高动态腿足底盘和腰部俯仰设计，还原人腿结构关节，该人形机器人可以实现腿足协同、全向移动，适应复杂地形，十分适合落地汽车制造、家庭服务等非结构化工作环境，满足全地形自适应作业需求。

▍结语与未来

可以发现，节卡的具身智能产品矩阵并非简单堆叠形态，而是基于不同场景的深度适配。其得益于在硬件上持续突破机器人硬件设计、运动控制和环境交互的极限，在软件上持续将通用大模型的强大认知与决策能力适配到物理世界，节卡机器人的具身智能产品，已将协作机器人的技术特性“迁移”，快速突破工业场景的作业精度、工艺完善性等问题。

据悉，节卡将在即将到来的工博会上发布一款工业具身智能平台，进一步打通从数据采集、模型训练到部署应用的全链路，这也意味着，未来节卡的具身智能体，将具备更高的感知、理解学习和决策能力，并且具备一定的自主性和场景泛化性。这搭配目前节卡具备的多元化具身智能产品矩阵，有望帮助生态合作伙伴，根据场景量身定制各类具身智能体，逐渐形成“各有专长”的落地产品，承担重复性强、规则明确的任务，并凭借独特的安全特性，与人类协同合作，实现效率和创造力的最大化，真正服务于人。

当然，这表明了节卡正在实现“大脑”与“身体”双轨并进，覆盖具身智能落地的更多场景。从机器人到具身智能，到千行百业的真实场景，节卡正用创新技术，重新定义机器人的边界。

来源：机器人大讲堂一点号