公司商业化进展 - 机器人运动会获奖后公司400咨询电话被打爆 比赛后第二周有十几家酒店客户组团参观公司[1][7] - 公司机器人已进入小规模化交付阶段 与多家酒店集团 物业公司与养老社区签订订单[1] - 公司采用边量产出货边采集数据的商业策略 通过实际场景铺量实现数据飞轮迭代[3][12] 技术路径选择 - 公司未选择主流的VLA端到端路线 因当前行业缺乏海量机器人数据[2][18] - 采用感知操作解耦模型UniFlex 基于关键点模仿学习技术 通过5-10次数据采集即可学会新任务[16][17] - 开发UniTouch视触觉融合系统 但未安装实体高精度触觉传感器 因单个手指需增加6000-8000元成本且耐用性不足[20][21] 产品性能特点 - Wanda二代机为量产版本 定价8.8万元 采用自研关节方案实现可观毛利[24] - Wanda三代机配备全向四驱底盘 移动速度更快且负载更高 但尚未正式发布[26][28] - 机器人可完成酒店清洁 整理 收垃圾 铺床及打扫洗手间等复杂任务[9][12] 数据战略 - 通过酒店等类C端场景采集自然分布数据 强调数据多样性比质量更重要[13] - 目标部署数十万台机器人 认为需达到自动驾驶行业相近数量级才能训练优质模型[13] - 酒店场景数据回传不受工业保密限制 且容错率高利于机器人持续作业[10][11] 硬件开发策略 - 坚持全栈自研硬件 首要考虑硬件稳定性 上半年重点攻克供应链稳定性和生产品控[23][25] - 自研硬件可避免技术黑盒问题 成本更可控 并保障多代机型数据一致性[24] - 机器人底盘针对75-80厘米常规门宽设计 比赛遇到1米宽门时通过VR设备紧急重训技能[16] 应用场景规划 - 聚焦酒店清洁类C端场景 该场景技能可迁移至家庭 养老院 餐厅 快餐店及咖啡厅等场景[9] - 清洁场景相对容错率高 允许机器人关门独立作业 减少人机交互隐患[1][11] - 迎宾项目需处理机器人前进方向与拖拽行李车方向的非直线运动等硬件难题[7]