《“十四五”機器人產業發展規劃》提出，到 2025 年ZG成為機器人 技術創新策源地、高端制造集聚地和集成應用新高地，重點發展工業機器人、服 務機器人、特種機器人及新興領域機器人。國內在移動雙臂機器人領域的起步雖 然較晚，但近年來隨著產業轉型升J和人工智能技術快速發展而進展迅速。由清 華大學、中科院為代表的科研機構在強化學習與仿生控制算法取得成果，優必選、 智元機器人、宇樹科技等企業陸續推出雙足型人形雙臂機器人。

但在智能制造領域，尤其是與自動化生產線場景的深度融合和規�；瘧�用時 代還遠未到來。目前傳統工業機器人多采用預設程序，受制于固定場景，不能適 應自動化產線向高柔性化、高智能化發展的要求。

本場景的智能移動雙臂機器人具備“多自由度雙臂協同操作+自主穩健全天 候移動作業”能力，能夠實現操作效率翻倍，且應用范圍和操作場景更大。除一 般應用場景，也能適應操作精度、操作效率、操作復雜度更高的場景，如利用雙 臂雙手配合完成裝配工作。通過多模態實現人機協作，擁有交互能力。

產品的全域環境感知能力與環境適應性、自主決策和行為規劃能力、多機協 同和群體智能、人機安全協作等方面較傳統產品顯著提升。目前已逐步實現具身 智能機器人核心技術自主化，為產業化發展貢獻力量。

通過“輪式移動+雙臂協同”的本體創新設計，基于先進的多模態感知融合處理技術，與基于 AI 小模型的快速迭代學習技術深度融合，使機器人具備了自覺感知、自主學習和自我決策的具身智能能力，實現對外部環境的自我感知和基于復雜變化環境的自我決策、自我行為調整能力，從而更好地融入場景并提升操作水平和操作效率，與自動化制造產線深度融合，實現全天候、安全、連續、柔 性作業。

機器人要實現具身智能功能，多源感知數據融合處理算法和底層控制策略算 法是基礎性算法，具身智能算法和功能實現是前提和關鍵通過自主研發的移動機 器人底層實時操作系統與機器人基礎算法深度融合，為具身智能功能的實現提供 基礎保證。

傳統控制方法中，以上各類復雜算法都混合運行于同一個控制層面，造成系 統整體實時性差、可靠性低等問題。本場景中，將與雙臂協同控制和感知融合處 理相關的共性底層算法，與自主研發的機器人實時操作系統進行了深度融合開發， 將這些基礎性算法深度嵌入進操作系統，成了操作系統的一部分。這意味著，安 裝了本操作系統的機器人，若無特殊要求和處理，操作系統從底層層面就具備了 對多源傳感器數據進行多模態融合處理的能力，以及具備了雙臂協同控制的基礎 能力，而無需另外單d開發相關算法。這種創新開發和算法設計讓基礎底層算法 與高J具身智能復雜算法在不同層J執行，顯著提升機器人控制系統的實時性和 安全性。

采用多模態編碼器技術支持高分辨率視覺信息輸入，提升機器人對場景的理 解準確性。機器人控制器通過采用高算力的處理器系統并將 AI 模型規模限制在 8M-100M 參數量之間，以便取得訓練效果和規模之間的平衡。 用于對動態復雜多變環境的自適應識別、自主決策及行為動作自我調整、自 我規劃，讓機器人實現“類人”移動操作。同時，通過與機械手末端的視覺傳感 器數據深度融合，可實現對操作任務信息的準確解析，從而提升“雙手”協同操 作的靈巧性和對不同操作任務的自學習能力、自適應能力

目前行業頭部企業的雙臂機器人為固定基座類型，未搭載任何移動底盤，與 移動雙臂機器人在應用場景、技術要求、智能程度、作業范圍等領域相差甚遠。 在此基礎上，颯智提供集基于底層核心技術的標準化產品和配套軟件解決方案為 一體的平臺。

同時，傳統機器人缺乏物理身體與環境的實時互動能力，導致智能決策脫離 物理世界約束，如機器人抓取時忽略力學特性，學習效率低下無法通過交互自主 學習。方案打造的具身智能設備通過構建“感知—認知—決策—執行”的完整智 能閉環系統，學習效率高于純算法訓練，能進一步打造人機共融的智能化產業生 態。