开普勒机器人：持续优化负载和续航能力 推动VLA模型与工业世界模型融合

　　围绕蓝领型人形机器人研发，上海开普勒机器人有限公司(以下简称“开普勒机器人”)今年将进一步把人形机器人推向向工业、物流和特种作业等真实场景，实现可量产、可持续运行的落地能力。

　　开普勒机器人首席技术官席奥近日在接受证券时报记者采访时表示，今年，公司将持续优化K2“大黄蜂”人形机器人的高负载和长续航能力，同时推动VLA模型(视觉—语言—动作)与工业世界模型的融合，以实现更智能、更自主的操作。在场景应用上，公司将继续扩展K2“大黄蜂”的实际应用案例，包括汽车零部件上下料、物流搬运和自主巡检等，并加强工业大脑调度系统，提高多机协同效率和场景适应性。

　　“公司正加快推进以真实数据为核心的具身智能技术体系建设，即将发布国内首个原生适配VTLA(视觉—触觉—语言—动作)全感知模型的力触觉数据采集方案。”席奥说。

　　开普勒机器人成立于2023年，始终聚焦打造“蓝领人形机器人”，赋能智能制造、仓储物流、特种作业、科研数采等应用场景。公司通过自主研发行星滚柱丝杠执行器及灵巧手等核心部件，结合自研控制算法，让K2“大黄蜂”机器人实现了“充电1小时，连干8小时”的超长续航和双臂协同搬运30公斤的大负载能力。

　　截至目前，K2“大黄蜂”机器人已跑通“场景驱动—数据积累—快速迭代—规模交付”的正向闭环，并走进上汽通用物流工厂、兆丰股份（300695）零部件生产车间、纯米科技工厂等，还参与了全球首例人机协作高空焊接作业。

　　据介绍，今年春节期间，数十台开普勒K2“大黄蜂”成为纯米科技工厂中的特殊员工。它们充电1小时，连干8小时，整体作业成功率约为98%。在具体职能上，K2“大黄蜂”不仅在仓储区高效完成工件抓取、上下料、料箱搬运等工作，还兼顾厂区巡检与异常监测，全天候保障物流与生产节拍。

　　“我们首先在公司内部搭建了工业场景，尽量做到一比一还原，股票配资，多空杠杆，炒股杠杆配资，平台推荐包括机加工件、切割件、料台以及机床模型等。”席奥在介绍“蓝领机器人”研发和迭代过程时表示，“随后，通过外骨骼和VR等方式进行大规模数据采集，对工业VLA模型进行预训练。接着，我们会在实际工业现场进行小规模数据采集，对模型进行微调和优化。”

　　席奥表示，围绕“工业蓝领机器人”研发，公司仍有几个亟待突破的发展瓶颈，包括高度复杂场景下的环境认知与动态规划能力、机器人在长周期、高强度作业中的可靠性与安全性、大规模世界模型与VLA模型的融合效率和稳定性等。

　　在新一轮科技革命与产业变革加速演进的背景下，人工智能正从“算法与算力”的竞争，走向“智能体与真实世界深度融合”的新阶段。具身智能机器人，正是人工智能与物理世界深度耦合的重要载体。业内普遍认为，世界模型能让AI真正实现对物理世界的理解和交互，是实现具身智能机器人走向AGI(通用人工智能)的必经之路。

　　席奥对记者表示，开普勒机器人已开始构建工业世界模型和家庭世界模型。下一步，计划先将工业世界模型与工业VLA模型融合，并通过小规模POC(可行性验证)验证其效果，为未来大规模落地打下基础。

　　“从世界模型的研究、迭代到最终的商业化产品，还有一段很长的路要走。”席奥说，即便世界模型的发展速度暂时不及预期，也存在许多可行的折中技术方案。虽然这些方案可能尚不完美，但它们能够为世界模型的最终落地奠定坚实基础，并推动具身智能在现实场景中的逐步商业化。

　　另据介绍杠杆炒股是否存在滑点，开普勒机器人将于近期发布国内首个原生适配VTLA(视觉—触觉—语言—动作)全感知模型的力触觉数据采集方案。这一方案通过在真实工业场景中构建高保真、多模态对齐的数据闭环，弥补传统VLA模型在力触觉与物理交互层面的不足，为工业世界模型与感知决策能力的深度融合提供关键数据支撑，并进一步探索以数据驱动重构工业智能路径的落地方式。