文章核心观点 - 机器人产业的技术竞争焦点正从追求形态拟人化，转向构建独立、通用、可演化的“机器人大脑”，产业逻辑从“卖机器人”向“卖大脑”转变 [1][2] - 一种名为“缸中之脑”的产业级智能组织方式被提出，旨在将智能作为可复用、可迁移的基础设施，与机器人形态和解耦，以降低规模化落地的长期依赖 [3][5][6] - 市场出现“能力层外包、形态层内卷”的分工趋势，智能能力开始被机器人厂商单独采购，机器人大脑正走向产业化拐点 [8][10] 机器人产业现状与瓶颈 - 过去一年具身智能成为热点，但机器人离真正的自主智能仍有结构性差距 [1] - 传统的“整机驱动”商业模式边界明显，表现为智能能力深度绑定硬件、算法围绕单一场景优化、产品更新依赖重新设计整套系统 [2] - 每进入一个新行业，都需要重新训练、重新调参、重新部署，缺乏效率 [3] 产业新架构与技术路线 - 机器人产业或将走向与自动驾驶、云计算类似的分层结构，大脑成为具备独立产品属性的基础设施 [3] - “缸中之脑”的核心是一种产业级的智能组织方式，大脑可被接入不同厂商、形态、场景的机器人，无需从零构建智能体系 [3] - 该技术路径并非追求更大参数和更高算力，而是源自清华大学类脑计算研究，旨在降低对算力、数据和人工干预的长期依赖 [5][8] 机器人大脑的关键特性 - 大脑与机器人形态解耦，与具体任务逻辑解耦 [6] - 决策不依赖高频人工提示，感知与决策形成闭环 [7] - 记忆与学习是持续发生的过程，能够在真实场景中持续学习和迭代 [6][8] - 大脑成为可复用、可迁移的核心能力层，而机器人本体持续多样化 [5] 市场趋势与产业分工 - 越来越多机器人厂商开始将“智能能力”作为独立采购对象，而非完全自研 [8] - 千诀科技的机器人大脑已接入多个机器人品类，覆盖数十家厂商，应用于清洁、配送、餐饮、导引等实际场景 [8] - 在一些项目中，大脑甚至先于具体机器人形态确定，成为产品定义的起点 [8] - 产业出现“能力层外包、形态层内卷”的分工趋势 [8] 生态建设与产业未来 - “朝阳区智能机器人生态伙伴建设计划”旨在推动技术接口标准化、智能能力平台化、应用经验可迁移 [12] - 生态建设是“机器人大脑独立化”路线能否成立的关键前提 [9] - 机器人产业正经历隐性路线分化：一条路继续押注整机形态与演示效果，另一条路则试图构建更底层、更通用的智能基础设施 [12] - 真正决定机器人产业上限的，不是外形，而是大脑是否拥有决策权 [9] - 当智能成为一种可规模化交付的能力，机器人大脑正走向产业化拐点 [10]

文章核心观点 - 提出了一种结合大型语言模型与行为树的人机交互学习机制，旨在提升机器人对新任务的学习能力与应对外部干扰的适应性 [5][7] - 该方法通过设计上下文、引入人机交互修正，使LLM能生成可直接应用于机器人的动作知识，并在多项任务测试中展现出优于基线方法的性能 [12][17] 技术方法 - 为LLM设计了包含提示工程、操作基元与动作数据库的上下文，以规范输出并提供示例 [5] - 引入人机交互环节，引导LLM修正和完善其生成的动作知识，经多轮引导和用户确认后存入动作数据库 [7] - 生成的动作知识以行为树形式实施，其条件可由行为树规划器动态扩展为子树，以应对外部干扰 [7] 实验设计与结果 - 设计了8个涉及物体操作的任务，分为易、中、难三个难度级别进行评估 [9] - 在两种LLM测试中，所提方法的学习性能均优于无人机交互的基线方法 [12] - 通过人机交互修正，所提方法在8项任务中的成功率超过80% [12] - 在设计了外部干扰的相同8项任务中，所获动作知识的成功率超过70% [14] - 在泛化能力测试中，动作知识在部分任务对新操作对象的成功率超过70%，但在另一些任务中低于40%，表明参数适应性是关键，微调可进一步提高成功率 [17] 相关企业列举 - 文章末尾列举了工业机器人、服务与特种机器人、医疗机器人、人形机器人、具身智能、核心零部件及教育机器人等多个领域的相关企业 [23][24][25][26][27][28][29][30]

文章核心观点 - 傅利叶智能发布首款面向人形机器人应用的“千元级”六维力传感器，其最终定价或低于5000元，有望大幅降低行业成本，推动人形机器人规模化量产 [1][3][10][15] 高精度力觉感知是产业化落地的关键前提 - 人形机器人需在复杂动态环境中完成灵巧抓取、精密装配等任务，精准的力觉感知能力是实现从“能操作”到“会操作、操作稳、操作安全”进阶的关键 [4] - 六维力传感器作为人形机器人的“电子皮肤”，可同步测量空间中三个方向的力和力矩，提升系统控制精度、动态响应速度与抗过载能力，是补齐感知短板的关键组件 [6] - 特斯拉Optimus、波士顿动力Atlas等头部产品均在关键部位集成六维力传感器，该传感器已成为产品高端化、智能化的“标配”与重要“技术门槛” [7] 六维力传感器成本是行业规模化发展的阻碍 - 当前市场上适配人形机器人的六维力传感器，单台机器人配备4个的情况下，仅该模块成本就普遍超过8万元，高端型号单个售价高达数万元 [8] - 核心零部件的高成本导致终端产品定价偏高，严重制约其在消费级、工业级等多场景的规模化推广，并给企业研发与迭代带来资金压力 [10] 傅利叶智能的技术积累与产品突破 - 公司在力反馈技术领域布局已久，自2016年起推出多款搭载力反馈技术的康复机器人，并建立了相应的技术体系，已深耕力传感器赛道9年 [12] - 此次发布的六维力传感器采用光学式结构工艺，通过优化生产流程、提升自动化与标准化水平，在保障工业级精度、响应频率与耐用性的同时，实现了成本大幅下降 [14] - 产品支持全自动化标定与批量生产，保障了性能稳定性与一致性，具备轻量化、小体积与高集成度特点，更好适配灵巧手、腕关节等场景 [14] 产品发布对行业的影响 - “千元级”定价有望打破行业“高价低配”现状，推动六维力传感器行业整体价格下行，降低人形机器人产业的准入门槛 [10][15] - “高性能+低成本+可量产”的组合优势，将使高端力觉感知技术从少数高端机型的“专属配置”转变为更多人形机器人产品的标准选项，推动全行业技术迭代提速 [14][15]

文章核心观点 - 在工业自动化向高频切换、连续运转、智能监控发展的趋势下，传统物理接触式连接方式因磨损、低效和高维护成本成为产能提升的瓶颈 [1] - SMW-Autoblok公司凭借其以电感耦合为核心的无线耦合技术，提供了无磨损、高可靠、强适配的连接解决方案，从根本上解决了传统连接方式的痛点 [1][8] - 该公司的无线耦合系列产品已为全球车企、3C巨头、精密制造企业和测量实验室提供一站式解决方案 [1] 传统连接方式的共性痛点 - **物理磨损引发故障连锁反应**：频繁插拔导致机械插头磨损变形，引起信号中断和供电不稳 [3]；快换盘插针接触式电模块因镀层氧化、针脚变形及油污粉尘腐蚀，导致焊接电流不稳等问题 [3]；电滑环在数百万转后电刷磨损，产生碳粉需清理，并导致信号衰减和电弧干扰 [3] - **换型低效制约柔性生产**：传统连接方式在多品种、小批量柔性生产趋势下效率低下，机械插头更换模具需手动对准调试，插针式电模块对位要求高，电滑环换型需调整布线，均延长停机时间 [4] - **恶劣工况下可靠性骤降**：工业车间的油污、粉尘、冷却液、振动及电磁干扰对传统连接部件构成威胁，导致机械插头藏污纳垢、滑环易短路、插针易断、防护不足，从而使产线有效运行时间大幅缩短 [5][6] 技术革新：无线耦合技术 - **无机械触点设计**：从根源上消除磨损，产品寿命较传统部件延长，实现免维护，大幅减少停机更换成本 [8] - **传输稳定性不受限**：无论插拔次数和环境污染物如何，均能稳定传输能量与信号，其抗振动和抗电磁干扰能力远超传统产品 [8] - **高频快换与智能适配**：支持工具快速切换，适配IO-Link、Profinet等通讯协议，无需复杂调试即可实现参数同步，即插即用，完美适配柔性生产与工业4.0升级 [8] 场景化应用突破 - **产线通用连接**：感应耦合器针对汽车零部件、3C组装、食品包装、医疗半导体洁净室、测量实验室等场景，实现非接触供电和多模式信号覆盖，可连接多个传感器并支持IO-Link双向通信 [10][12] - **快换盘场景**：无线耦合电模块支持大功率传输，兼容CANopen、Profinet等协议，实现控制信号与状态数据双向高速传输，具备IP67防护等级以抵御恶劣工况，无插针断裂问题，显著提升快换效率并延长产线连续运转时间 [15] - **旋转传输场景**：无线耦合器针对机床转台、机器人关节等场景，标品传输功率高达1800 W，支持多通道总线通道，具备IP67防护和抗振动设计，能在金属加工车间等极端环境下稳定运行，实现无故障能量及信号传输 [16][18] 企业背景与市场定位 - SMW-Autoblok是全球工业自动化夹持和抓取解决方案的领军企业，深耕工件夹持和自动化连接领域数十年，产品以高可靠性和强兼容性著称 [20] - 公司已成为不同领域行业巨头的长期合作伙伴，其产品从高精度机床夹具到智能快换系统，始终以解决产线实际痛点为导向 [20] - 公司的无线耦合系列产品是对高效、稳定、柔性产线需求的精准响应，旨在实现产线连接的无磨损、无中断和无门槛 [20]

核心观点 - 迪士尼研究院提出了一种名为“机器人速成班：学习柔软且风格化的摔倒”的全新方法，其核心思想是让机器人不仅能摔得“软”以减少损伤，还能摔得“帅”以摆出指定艺术姿势，从而将潜在事故转化为可控表演，并为机器人安全和快速恢复提供新方案 [2] 技术原理 - 该技术基于一个精心设计的强化学习框架，通过模拟环境中的“摔跤”训练和复杂的“奖励函数”来引导AI学习 [3] - 奖励函数同时关注“冲击最小化”和“姿态跟踪”两个核心目标，通过惩罚接触力过大的碰撞来鼓励“软着陆” [4] - 引入“身体部位敏感度权重”以保护核心部件，例如头部权重设为4.0，肩膀为3.0，腿部为1.0，引导AI优先保护关键部位 [6] - 通过时间调制机制平衡冲突目标：摔倒初始阶段优先考虑冲击最小化，稳定后逐渐增加姿态跟踪权重，引导机器人平滑过渡到最终造型 [8] - 整个过程类似于武术中的“受身”或柔道中的“UKEMI”技术，是主动利用滚动和身体姿态化解冲击力 [9] 数据生成与训练 - 研究团队利用NVIDIA Isaac Sim物理仿真平台进行大规模并行仿真，以高效生成多样化训练数据 [11] - 数据生成步骤：在关节限制内随机生成大量身体姿态；将机器人从低高度（如4厘米）释放进行“自由落体”模拟；记录最终静止的稳定姿态作为目标结束姿势 [11] - 此策略生成了数以万计符合物理规律的静态稳定摔倒姿势，并确保数据多样性，避免某些姿势被过度采样 [11] - 使用大规模生成数据集训练的模型展现出强大的泛化性能和鲁棒性，远优于仅用10个艺术家设计姿势训练的模型 [12][13] 实验验证与效果 - 研究团队在一个定制的高0.84米、重16.2公斤的双足机器人上进行了实地测试，模拟各种突发摔倒情况 [15] - 与传统的“零力矩”、“低增益”或“高增益”摔倒方式相比，新算法使机器人表现出无与伦比的控制力 [16] - 新方法产生的最大冲击力和平均冲击力相比其他方法实现断崖式下降，且方差极小，表明每次摔倒都非常稳定可控 [16] - 在真实世界实验中，机器人能流畅、可控地接触地面并稳稳停在预设艺术造型上，所有实验后机器人均毫发无伤 [16][17] 应用前景与意义 - 该技术为机器人领域开辟了新方向，未来可用于娱乐行业的特技机器人，上演高难度夸张动作 [17] - 也可用于工业、救援等领域机器人，使其在崎岖地形中不慎摔倒时能最大程度自我保护并快速恢复工作 [17] - 研究将潜在的机器人摔倒事故转化为一场充满力量与美的“可控表演” [20]

公司概况与融资进展 - 公司为北京千诀科技有限公司，自清华大学类脑中心孵化，成立于2023年6月[3] - 公司近期完成近亿元Pre-A++轮融资，由六家知名投资机构及老股东共同参与[3] - 自创立至今已完成七轮融资，资金将重点投入具身智能决策与规划大模型的技术研发、核心团队建设及全球商业化布局[3] 核心技术路线：类脑架构 - 公司采用独特的类脑分区技术路线，模拟人脑功能区划分，将智能任务解构为视觉、听觉、决策、交互、记忆等多个协同工作的区域分化模型[4] - 该架构摆脱了对单一庞大模型的依赖，实现了从底层芯片到上层算法的全栈自主可控，为系统迭代与场景适配提供了更高的灵活性与可靠性[4] - 公司已完成三代“具身大脑”的预训练，其核心特点是能够在不依赖人类提示、遥控或预编程规则的前提下，自主实现“感知-决策-行动”的全闭环，并动态应对复杂环境[4] 核心产品理念：“缸中之脑” - 公司打造的是一个可独立、持续学习与演化的“缸中之脑”，而非机器人本体[7] - 该“具身大脑”被设计为独立于具体的机器人本体，从而获得了跨形态、跨场景部署的能力，以应对未来机器人形态多样、场景碎片化的挑战[7] - 该大脑能够快速适配到不同形态的机器人“身体”上[7] 数据与工程化能力 - 公司已构建了全球已知最大规模的纯实采家庭场景数据集，积累了亿级规模的具身感知与决策预训练数据，覆盖家庭、物流、工业运维等多个场景[9] - 基于自研的数据标注工艺，形成了从数据采集、清洗、标注到模型训练的完整闭环[9][10] - 公司搭建了自动化训练数据管道，能将传统需要深度参与的“二次开发者”转变为“直接使用者”，大幅降低了机器人的应用与适配成本[11] 市场落地与商业进展 - 公司的解决方案已完成对双足人形、轮式、无人机、四足、扫地机等主流机器人形态的全面适配[12] - 解决方案已在酒店清洁、餐厅服务、迎宾导览、室内精密操作等场景实现部署，并与多个领域头部客户建立合作，部分项目已进入规模化应用阶段[12] - 公司预计到2026年，搭载其“具身大脑”的机器人设备数量将达到十万台以上规模[12] - 自研的Polibrain OS机器人大脑系统已进入对外验证阶段，旨在提供可复用、可扩展的通用智能底座[12] 方案优势与解决痛点 - 与传统基于规则的方案相比，公司的方案无需对环境进行物理改造（如贴二维码、改造电梯等），解决了环境改造成本高的核心痛点[13] - 方案基于自主决策模型，具备理解和适应动态环境的能力，从而规避对固定规则的依赖，并能应对突发情况[13] - 当前落地规模最大的场景是半服务半家庭清洁类场景，如酒店清洁、公共区域维护[14] - 在该场景中，机器人的核心价值在于基于世界模型的空间理解与连续任务决策能力，而非极端灵巧操作[14] 产品交付与迭代模式 - “具身大脑”是一个标准化、预训练完善的核心产品，本身已集成通用能力[15] - 交付时不对模型进行重构，而是根据客户场景的具体需求，对特定能力进行定向强化[15] - 针对感知层面的长尾问题，建立了自动化数据管道，当系统监测到性能波动时可自动触发数据采集与对应感知模块的快速微调，以确保在多样化真实环境中的鲁棒性[15] 行业前景与公司定位 - 根据QYResearch预测，2025-2031年全球具身智能机器人通用大脑市场规模年复合增长率将达52.0%[16] - 各类机器人，特别是人形机器人市场的快速增长，将持续拉动对通用智能底座的需求[16] - 公司凭借其独特的类脑分区架构和“缸中之脑”理念，正推动机器人智能从单一模型的能力突破，走向感知、决策、控制协同进化的系统级大脑新阶段[16] - 公司的技术路径可能为整个具身智能产业的规模化落地提供一种可复制、可扩展的底层范式[16]

文章核心观点 - 由深圳企业逐际动力（LimX Dynamics）推出的TRON 2是全球首款“具身机器人通用基座”，采用“一机三态”的模块化设计，代表了中国在具身智能领域一次颠覆性的原始创新 [1] - TRON 2跳脱出同质化产品内卷，从行业对原型验证和场景测试的普遍痛点出发，为VLA（视觉-语言-动作）大模型技术落地和真实场景验证提供了全新的系统性解决方案 [4] - TRON 2的核心价值在于从“专用设备”转变为“场景验证原型机”与“新应用孵化器”，通过提供一个标准化、可组合、可进化的硬件基础单元，帮助企业以最低成本和风险验证商业模式与技术方案，加速机器人商业化进程 [25][26] - TRON 2的出现证明了中国机器人企业具备洞察全球行业痛点并提出独创性解决方案的实力，其通过将底层硬件平台化、模块化，降低了前沿技术探索门槛，将加速具身智能的大规模场景落地 [28] 直面行业核心挑战：TRON 2的系统性解决方案 - **挑战一：硬件平台分离导致开发效率低下** - 行业现状：AI算法开发与机器人硬件平台分离，验证算法在不同物理形态（如双足、轮式）的表现需要采购和维护多套独立系统，平台切换和适配工作繁琐耗时，构成显著开发瓶颈 [6] - TRON 2对策：采用高度模块化架构，实现一个本体平台能像搭积木一样快速组合成双臂、双足、双轮足三种核心构型，并支持人形、四足等形态的实验性重构 [9] - 提供全开放的API与标准化硬件接口，支持语音、视觉等多模态感知套件自由集成，使研发团队可在同一硬件和软件框架下进行跨形态算法验证，将开发者从底层硬件反复构建中解放出来 [11] - **挑战二：硬件执行能力与算法智慧脱节** - 行业现状：VLA等大模型赋予机器人“智慧”，但许多机器人因臂展、自由度、负载或控制精度不足，无法准确流畅完成复杂动作，导致算法能力与物理执行能力严重脱节 [12] - TRON 2对策：为VLA优化设计极致双臂性能 [13] - 单臂采用7自由度（7-DoF）类人结构，配合仿人球形手腕，确保在狭小空间内完成复杂姿态调整，实现动作规划与执行高度一致 [15] - 具备70cm臂展提供超大包络空间，双臂负载10kg，机身极限负重可达60kg，满足从家庭服务到工业场景的广泛需求 [15] - 在软件层面深度适配主流VLA前沿模型（如Pi 0.5及ACT），基于家庭操作场景拆解10个典型操作任务，并提供数据集、模型训练及算法部署示例，实现开箱即用 [15] - **挑战三：从实验室到真实环境的适应性鸿沟** - 行业现状：大多数机器人研发在实验室平坦地面进行，面对楼梯、门槛、草地、碎石路等非结构化环境时移动能力受限，导致高级功能无法在真实世界施展 [16] - TRON 2对策：配备可无缝切换的双足与轮足形态，全面提升全地形移动能力 [17] - 双足形态能稳定通过楼梯、碎石坡等复杂地形，展现出经野外验证的强悍稳定性 [17] - 轮足形态在室内外平坦路面能高效机动，提升作业效率 [17] - 能够携带高达30kg的负载，并凭借4小时的续航，在各种复杂环境中高效执行“移动+操作”的协同任务 [18] - **挑战四：开发效率瓶颈，从研发到部署挑战重重** - 行业现状：即使获得机器人硬件，从零开始的环境配置、驱动调试、算法移植耗时耗力，拖慢创新速度 [21] - TRON 2对策：提供完备、易用的二次开发资料，可实现30分钟上手、2小时完成从环境配置到真机部署的全流程 [22] - 通过提供一个稳定、高效且统一的开发平台，极大地拉平了不同团队之间的硬件基础差距，让研发力量能聚焦于应用场景操作学习与算法创新，系统性加速产业创新迭代速度 [23] 核心价值重塑：从“专用设备”到“场景验证原型机” - TRON 2最深层的价值在于它像一个“场景验证的原型机”与“新应用孵化器” [25] - 它回答了机器人产品商业化量产前的关键问题：如何以最低成本和风险验证商业模式或技术方案的可行性 [26] - 当许多企业在特定形态赛道进行单形态、渐进式优化时，逐际动力关注的是产品大规模商业化前行业和用户的紧迫需求 [26] - TRON 2提供了一个标准化、可组合、可进化的“机器人基础硬件单元”，企业可利用其进行高效、低成本的原理和概念验证，无论是构型选择、算法迭代还是商业模式模拟 [26] - 它帮助企业在产品定义阶段规避巨大不确定性，是机器人商业化前夜不可或缺的“加速器” [26]

文章核心观点 - 激光雷达产业竞争已从单纯的技术与商业竞争，升级为涉及技术路线、成本控制、产业生态与地缘政治的全面博弈 [1] - 美国Luminar公司的破产与美国旨在排除中国传感器的法案同步发生，共同揭示了产业现实：市场主导权已向能提供最佳性价比和稳定量产的中国供应商倾斜，而美国正试图通过政治手段干预供应链 [3][7][13] 一纸禁令与一家巨头的倒下：序幕拉开 - 2025年12月，美国议员提出新法案，以国家安全为由，要求三年后禁止新增采购、五年内替换关键基础设施中的中国制造激光雷达传感器 [3][4] - 几乎同时，美国激光雷达先驱Luminar Technologies申请破产保护，其资产估值在1亿至5亿美元，负债高达5亿至10亿美元，计划出售核心业务 [7] Luminar：一场“技术贵族”式的谢幕 - Luminar曾押注性能更优的1550纳米波长激光器路线，并于2020年通过SPAC上市，市值一度接近100亿美元 [8] - 1550纳米技术因依赖昂贵材料导致成本居高不下，产品售价无法覆盖制造成本，而中国厂商通过成熟的905纳米路线及规模化，将成本拉低至200美元区间 [11] - 至2025年10月，Luminar现金储备仅余7200万美元，最大客户沃尔沃合同破裂成为压垮其的最后一根稻草 [11] - Luminar的破产标志着，在激光雷达大规模商用道路上，单纯追求参数领先而忽视成本与量产可靠性的技术路线已被市场否定 [13] “中国主导”与“美国焦虑”：法案背后的产业现实 - 根据Yole Group《2025车载激光雷达报告》，中国厂商在乘用车激光雷达市场占据93%份额，在整个激光雷达市场占据89%份额 [13] - 禾赛科技、速腾聚创、华为、图达通四家中国公司合计拿下全球88%的市场，被称为“四巨头” [13] - 中国厂商凭借供应链管理、快速迭代和规模效应，将激光雷达成本降至数百美元级别，使其从高端设备转变为可大规模前装的消费级零部件 [15][16] - 在机器人激光雷达领域，2025年上半年禾赛科技出货量近10万台，同比增幅超700%；速腾聚创出货达4.63万台，同比增超600%，两家预计占据国内该市场超50%份额 [19] - 美国法案的推动源于对中国市场主导地位的“供应链安全焦虑”，美国防部已将禾赛集团列入涉及中国军方的实体清单 [19] - 美国本土产业链面临商业化挑战，Luminar等公司的衰落表明其在低成本、大规模商业化方面存在困难，仅靠禁令可能推高产业成本并延缓技术落地 [20] 未来竞争维度 - 未来激光雷达市场将更分散和广阔，技术路线（如纯固态雷达）竞争远未结束 [21] - 竞争维度正在升级，不仅是硬件参数和价格的比拼，更是提供软硬件结合的完整感知解决方案、深入理解具体应用场景并构建生态合作网络的能力竞赛 [21]

文章核心观点 文章总结了在2025年第六届中国机器人行业年会上，关于“具身智能技术商业化机遇与挑战”圆桌论坛的核心讨论。论坛认为，具身智能的商业化是一个需要政策、技术、数据和产业协同的系统工程，当前行业虽热度高涨但仍处发展初期，需跨越从技术展示到规模化价值创造的鸿沟[1][23]。 政策前瞻：国家战略布局与全球竞争态势 - 机器人赛道被视为国家复兴和赶超发达国家的关键，自1986年“863”计划起，国家支持从未间断[4] - 当前国家支持力度持续加码，包括：100亿经费的“智能制造与机器人2030”重大专项重点扶持工业机器人；卫健委、发改委的主动健康专项助力康复医疗机器人；农业部投入10亿支持农业机器人；家庭服务机器人等领域也获多方位扶持[7] - 展望“十五五”期间，机器人的应用将延伸至千行百业，服务、特种等多个方向将全面发力[7] - 针对行业是否过热的疑问，专家认为造机器人的能力仍显不足，以特斯拉10万台产能规划为例，其供应链仍在完善，且今年40亿的采购量距离万亿级市场规模相差甚远，预计2026年行业仍将保持热度，具身智能仍是未来最具投资价值的赛道[7] 技术突破：从刚性电机到仿生肌肉的路径选择 - 技术栈尚未完全收敛是当前行业核心隐患之一，驱动技术是热议焦点[7] - 人形机器人要真正像人，一个方向是摆脱刚性电机驱动，走向仿生肌肉驱动，关键在于电机以定轴转动为主，而肌肉通过伸缩实现运动且具备天然柔性[10] - 专家提出三大技术路径：一是通过控制技术与柔性安装改造现有电机；二是依托材料学创新开发仿生肌肉（如气压驱动肌肉、电活性聚合物等）；三是利用生物技术培养肌细胞实现驱动[10] - 专家更看好材料学创新路径，认为仿生肌肉驱动能与神经系统的刺激-抑制机制深度融合，实现真正拟人化运动，当仿生驱动的能量转换效率接近电机水平时，将在康复医疗等场景实现突破并加速商业化[10] 数据饥荒：从“手把手”到“开仓放粮”的解决之道 - 数据是具身智能发展的关键瓶颈，当前行业面临“数据饥荒”[11] - 解决数据饥荒提出三条路径：一是从“手把手教机器人”转变为“自己动手采集”；二是“开仓放粮”，利用人类日常已产生的数据；三是发展“平行空间”，通过高保真物理仿真产生数据[12] - 分享了具体案例：在海南石榴种植园，工人戴智能眼镜剪枝的过程被记录并用于训练模型，使新手快速掌握技巧，这是在人类自然活动中采集数据[12] - 提出更具创新性的“溯源空间”构想，即在真实城市构建机器人与人类共存的试验场，数据部分开源、部分商用，以实现数据的规模化生产与共享，强调数据工业需要协同共建[12] 灵巧操作：从百花齐放到产业化平衡 - 灵巧手技术是机器人实现实用价值的关键，当前行业仍处早期阶段，技术路线百花齐放[13][18] - 灵巧手企业发展需聚焦两大核心：一是深耕底层技术创新，从材料、工艺层面优化微小精密执行器，提升功率密度、控制精度与散热性能；二是紧扣场景需求，通过市场化验证迭代产品[18] - 提出三个具体方向：在微小精密执行器上持续投入底层创新；拥抱客户和场景收集真实需求；基于用户反馈快速迭代产品，形成数据飞轮[18] - 对于未来形态持务实态度，开发人形机器人不是为了仿生，而是为了实现更多通用操作能力，理想的灵巧手应能覆盖80%-90%的应用场景，剩余特殊场景可通过专用工具解决，产业化需平衡技术前沿性与成本、可靠性，目标是打造相对通用、高性价比、可靠耐用的产品[18] 商业化路径：从技术突破到规模落地的双重挑战 - 具身智能大规模突破仍需一次“具身模型的突破”，目前该模型尚未达到类似大语言模型的“GPT时刻”[20][21] - 在技术突破尚需时日的情况下，企业应采取务实策略，例如从教育和医疗等具体方向切入，通过实际项目落地获取数据和优化模型[21] - 当前行业发展阶段判断存在分歧，一些早期布局者认为接近成熟，但更多从业者认为仍处发展初期，未来路还很长，当前是“百花齐放，群雄逐鹿”，离真正的收敛和成熟还有相当距离[21] - 提出了以出货量为核心的阶段性指标体系：0-100台阶段，核心看场景操作成功率与任务节拍；100-1000台阶段，售后率与人均服务机器人数成为关键；1000-10000台阶段，复购率将决定企业能否进入常态化商业化[22] - 指出不少公司声称出货量达千台或近万台，但实际交付和商业化进展并不理想，健康的发展需要技术、售后和服务指标同步提升，才能真正跨越商业化门槛[22]

文章核心观点 - 上海交大研究团队开发了一种集成化的多材料3D打印技术，能够一次性、无需组装地制造出集驱动、传感、电路和通信功能于一体的自主软体机器人，将制造过程从繁琐的手工组装转变为高效、可靠的自动化生产 [1][3] 制造困境：为何完整的软体机器人如此难造 - 一个能自主工作的软体机器人需要将柔软的驱动结构、各类传感器、供电单元、控制电路和通信模块全部集成在有限空间内 [4] - 传统制造方法如模具浇铸和手工组装面临工序繁琐、界面脆弱和结构受限三大挑战 [5][6] - 软硬材料结合处因应力集中易开裂或脱落，且传统方法难以在三维空间灵活布置电路，限制了结构优化和小型化 [6][7] 技术突破：两种3D打印合二为一，30分钟自动成型 - 研究团队将数字光处理和直接墨水书写两种3D打印技术融合，创建了一个集成制造平台 [8] - 数字光处理技术用于快速成型结构复杂的柔软主体，直接墨水书写技术则像精密“糖霜笔”，可挤出导电或特殊电阻的硅胶“墨水”来绘制功能性电路 [8] - 通过四个连贯步骤实现一体化成型：打印躯体、嵌入电子元件、绘制柔性电路网络、封装保护，整个过程高度自动化，仅需约30分钟即可制造出一个重约120克、功能齐全的软体机器人，无需任何后期焊接或组装 [8][9] 设计巧思：让“软”与“硬”和谐共处的工程智慧 - 采用波浪形柔性电路设计，电路在机器人躯体经历高达40%的拉伸应变时，依然能保持电气连接畅通 [10] - 采用离散化迷你印刷电路板设计，将一整块刚性电路板分割成多个通过柔性电路连接的微型模块，以分散机械应力 [10] - 在关键电子元件周围打印能量吸收晶格结构，在严苛的45%轴向压缩循环测试中，能有效保护内部脆弱的电子元件 [12] 功能展示：从手势遥控到自主避障的全能选手 - 机器人集成了四分之三圆形的触觉传感器，可实现触觉到视觉的反馈 [16] - 可通过戴在手指上的柔性遥控器进行直观的手势控制，为人机交互提供了更自然的方式 [17] - 集成了微型飞行时间传感器和惯性测量单元，具备真正的自主导航能力，能在设有障碍的迷宫中自主探索、决策并规划路径 [20] 未来展望：为下一代软体机器人打开想象空间 - 该研究提供了一套通用的设计和制造范式，为开发更复杂、功能更强大的电子集成自主软体机器人铺平了道路 [23] - 该技术正在改变软体机器人的制造逻辑，让能用于搜救、医疗或自主巡检的柔性智能机器离现实更近一步 [23]