具身智能发展路径 - 具身智能机器人需建立在商业闭环和真实世界数据闭环基础上才能实现复杂化和智能化[3] - 推行科技通过物流机器人实现商业化运营，构建数据飞轮，形成可持续的发展路径[6] - 行业面临数据稀缺问题，真机数据需通过大规模部署积累，而仿真数据和通识数据同样关键[10] 骑手影子系统 - 系统通过采集骑手环境、定位和驾驶数据训练机器人自主导航能力[13] - 2.0版本扩展至上肢操作数据采集，覆盖开关门、拿放外卖等复杂动作[14] - 中国骑手日均骑行100-200公里，数据采集效率远超行业水平，已积累数千万公里行驶数据和近百万条上肢轨迹数据[14] 机器人技术突破 - 定义"三原色"原子任务（按按钮、推拉门、拿放货），简化复杂操作场景[17] - 开发行为树VLA模型，结合LLM任务规划和VLA执行反馈，提升系统适应性和可靠性[21][23] - 构建多层级反馈机制，使机器人在分布外场景中保持任务稳定交付[24] 商业化进展 - 物流机器人履约率达98.5%，已实现单个机器人盈亏平衡[6] - 与国内三大即时配送平台合作，完成近10万单配送[26] - 模型具备"一脑多形"和"一脑多栖"能力，可跨平台部署至四足机器狗、船只等场景[26] 团队与技术优势 - 团队曾研发DARPA挑战赛全球第二名的人形机器人CHIMP，具备顶尖工程能力[26][30] - 拥有L4级自动驾驶研发经验，为骑手影子系统提供技术基础[27] - 中国复杂城市环境和庞大骑手队伍为数据采集提供独特优势[30]