回顾研发过程，团队先是深耕机器视觉，让工业设备"看得准"，后又自主研发医药光谱快速检测仪器， 实现"测得精"。然而，这些系统相互独立，如何将它们串联起来成为亟须解决的难题。近年来，我们攻 克了将灵活的"机器人身体"与精密的"分析仪器大脑"结合的难题，并引入大模型作为智能中枢，实现全 流程自主化，突破了"仿生驱动的一体化轻量化设计"与"大模型驱动的分层决策控制"两项前沿技术。 "仿生驱动的一体化轻量化设计"是我们首先要攻克的技术难题。实验室空间有限，而且需要长时间精密 操作，传统机械臂因自重大、惯性强而难以胜任。我们借鉴人体肌肉—骨骼协同机制构建模型，提出单 关节集成驱动、传感与控制的模块化方案。同时优化材料分布，使整机重量大幅减轻，在提升响应速度 的同时，实现毫米级的抓取精度。 解决了机器人"身体"的灵活性，如何赋予"大脑"智能决策能力成为下一个挑战。我们提出大模型驱动的 分层决策控制策略，构建"理解—规划—控制"闭环。初期测试中，机器人常因规划路径不合理导致碰 撞。我们创新构建了"物理反馈学习"机制，自动记录碰撞点坐标、抓取力度等关键参数，将这些"失败 经验"转化为训练数据反馈给大模型，使其不断修正认知，提 ...