行业痛点与市场机遇 - 工业机器人行业面临部署成本高、柔性不足、智能缺失三重困境，渗透率远未跟上制造业需求 [3] - 2030年全球工业机器人保有量预计仅900万台，机器人密度仅300台/万名员工，这意味着全球制造业仍将依赖约3.88亿名人工劳动力，占总劳动力的97% [3] - 传统工业机器人部署需专业人员编程调试，耗时数月才能上岗，且产线切换适应性差 [3] 公司核心解决方案 - 公司提出“工业具身智能机器人”新物种，旨在通过“感知-学习-决策-执行”核心能力与“端-边-云”架构，在传统机器人与人形机器人之间找到“中间最优值” [3][4] - 公司独创“快慢思考”双系统协同机制，快思考系统相当于机器人反射神经，负责即时反馈与学习人类经验，慢思考系统负责模型持续训练与迭代，实现长期自主能力 [6] - “快慢思考”系统将传统机器人数月部署周期压缩至数周，解决机器人“冷启动”难题，并实现持续智能进化 [6] 技术架构与实施 - 公司构建“端-边-云”三层技术架构：云端为系统大脑，负责模型预训练与数据处理；边缘侧为连接感知与执行的智能中枢，实时运行复杂工艺算法及AI模型；端侧为机器人本体及执行器，是快思考的物理载体 [9] - 边缘侧AI模型可在0.1秒内计算出PCB板抓取坐标，比传统机器人快数倍，满足工业场景实时性要求 [9] - 三层架构协同形成“云端练能力、边缘传指令、端侧做执行”闭环，使机器人能快速切换场景，满足批量部署经济性要求 [9][10] 市场应用与竞争优势 - 公司解决方案已规模化落地于3C电子、汽车制造、快消品、新能源及半导体等行业，在IDC《中国AI视觉工业机器人应用份额，2024》报告中市场份额第一 [12] - 在新能源汽车压铸件检测与修整场景，实现近100%自动化检测与修整；在PCB板上下料场景，实现亚毫米级感知精度，一台设备可取代1-2名人工作业，一年内实现投资回报 [12] - 公司积累业内规模最大的真实工业场景精标数据库，数据量超15TB，包含10亿多条与实际工艺制程水平对齐的数据，为AI模型训练提供坚实基础 [13] - 公司行业首创的人机交互系统将数据采集与模型开发集成在实际产线，使最小样本需求数量减少90%，模型开发周期缩短80%，并支持热更新，大幅提升技术迭代与场景适配效率 [14]