行业背景与挑战 - 人形机器人与具身智能赛道正经历爆发式增长 政策与资本双重驱动加速产业应用落地[1] - 行业被视为继自动驾驶后下一个万亿级赛道 硬件成本下降与算法迭代推动多场景智能体进化[1] - 行业面临数据稀缺与孤岛化核心挑战 跨品牌数据无法复用导致开发效率低下[1][3] - 仅家庭服务场景就存在超10亿条交互数据缺口 多模态数据整合复杂度远超传统AI[3] - 行业缺乏统一数据标准与接口协议 厂商数据格式千差万别导致生态割裂[3] - 仿真与真机存在显著鸿沟 仿真数据真实性不足导致真机部署水土不服[3][4] 大衍数据平台解决方案 - 平台以数据-模型-仿真一站式智能开发为核心 旨在重塑具身智能数据飞轮模式[1] - 聚焦工业场景提供全栈工具链 覆盖数据采集 处理 训练 仿真 部署全流程[5] - 支持统一数据协议与多模态数据接入SDK 通过转码 过滤 时间戳对齐实现自动化预处理[7] - 开发多模态标注工具 将异构数据统一为标准化格式并支持智能标注提升效率[7] - 将碎片化数据转化为平台标准格式 支持乐聚 零次方等多品牌机器人数据整合[8] - 内置高保真仿真环境 支持多品牌硬件异构适配与主流模型集成[10] - 通过5G低延时特性实现实时数据采集与监控 支持实时工作量与耗材结算[14] 技术能力与性能 - 支持自研基座模型及RDT Pi0 GR00T等开源模型 支持大规模多模态数据训练[10] - 微调层面支持LoRA等轻量化技术实现参数高效更新[10] - 算力调度覆盖单机单卡到超大规模集群 单卡场景下1.8B模型推理延迟低至36ms[10] - 多机多卡通过Kubernetes+Volcano框架管理千卡级GPU集群 提升分布式训练效率[10] 应用案例与成效 - 在家具喷涂场景实现轨迹自动生成 换线时间从2小时缩短至15分钟[12] - 江西赣州产能共享平台部署近10台喷涂机器人 通过RaaS接入创造经济与社会效益[14] - 平台通过数据流通-模型共享-应用协同良性循环 加速工业 家庭 医疗场景渗透[15] 生态影响与行业价值 - 提供开箱即用全流程工具链 显著降低企业研发成本与重复投入[15] - 打破行业数据孤岛现状 推动跨领域数据资源整合与共享[15] - 开放协议接口与标准化工具链降低开发成本 支持第三方快速构建应用[15] - 推动行业从孤立技术探索向协同生态进化转型 加速产业化实践[15]

行业趋势与战略方向 - AI与人形机器人成为科创板机器人企业的战略发力点，多家公司围绕新兴业务方向和未来增长点进行布局 [1] - 人工智能被视为"有史以来最大的技术浪潮"，其与机器人产业链在核心零部件、算法平台、系统集成等环节的协同正在重塑产业格局 [1] - 具身智能被视为重要发展机遇，公司通过完善机器人产品矩阵为市场需求爆发做准备 [1][6] 公司具体布局与技术融合 - 瑞松科技在机器人运动控制及仿真软件中融入AI技术，实现自动生成高效编程路径，减少人工工作量与错误率，未来将在产线优化、机器视觉等领域加强AI应用 [2] - 埃夫特布局机器人技术与物联网、工业互联网、大数据、AI的结合，推动智能机器人发展，其大衍数据平台形成AI模型训练平台，推动机器人向"通用智能体"转型 [2] - 兰剑智能在智能装卸机器人、拆码垛机器人等产品中采用AI算法，并探索语言大模型、视觉大模型等技术与工业机器人的深度融合 [3] - 奥比中光3D视觉感知技术进入规模化商业应用快车道，2025年一季度实现经营利润转正，未来将加速渗透机器人、AI端侧硬件等高增长场景 [3][6] 人形机器人领域进展 - 人形机器人技术处于从实验室迈向现实应用的关键突破期，需产业链共同努力，步科股份已与国内头部人形机器人客户建立合作并形成批量订单 [4][5] - 兰剑智能具备AMR落地项目经验及动态定位导航技术，未来可根据市场需求快速布局人形机器人产品 [5] - 奥比中光通过定增募资投入AI视觉及多模态感知技术研发，包括"手—眼—脑"融合技术，以提升机器人感知与语义理解能力 [3][6] 技术研发与产品优化 - 奥比中光构建覆盖深度相机、激光雷达等全技术路线的3D视觉传感器体系，推出机器人视觉感知产品矩阵 [5] - 公司计划通过多模态感知融合技术和模块化产品矩阵优化性能，加速国产化替代进程 [6]