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多技術棧驅動的具身智能:移動+操作+交互

來源:普渡機器人 德勤      編輯:創澤      時間:2025/5/7      主題:其他   [加盟]

過往的服務機器人行業往往聚焦單 一技術的迭代 ,例如專注于語音交互或者自主 移動技術。這種單一技術導向限制了產品的功 能,難以滿足客戶的復合型需求。

隨著行業發展進入深水區 ,單一的技術路線已 無法滿足市場需求。進入行業下半場需要以更 廣闊的視角審視產業發展方向。在構建全棧式 智能生態的過程中 ,多技術棧的協同發展已成 為必然選擇。從技術演進的角度來看 ,當前服 務機器人行業正處于關鍵轉型期——從單一的自主移動能力向集移動、操作、交互于一體的 多技術棧邁進。可以預見 ,在多技術棧的驅動下 ,以多模態感知、 自主決策、靈巧操作為核心特征的具身智能 ,將成為推動全棧式智能生態發展的核心驅動力。

移動技術是服務機器人的核心技術棧之一 ,直 接決定了機器人的應用范圍與效率表現。服務 機器人需要具備G效自主導航和靈活避障的能 力 ,以實現在復雜的環境中穩定運行。伴隨著 傳感器技術、計算能力和算法優化的顯著進 步 ,服務機器人的移動技術經歷了快速發展, 其應用場景也從純粹的室內導航擴展到了半室 外環境等多種動態的復雜任務場景。進入行業 下半場 ,移動技術作為核心技術棧之一 ,將發揮至關重要的作用。

當前 ,在三種形態機器人的發展進程中 ,輪式 與足式兩種移動方案逐漸顯示出各自的優勢, 并在多樣化應用場景中各展所長。因此對于未 來的生態發展 ,這兩種移動方案的布局顯得尤 為重要。







智能具身機器人的梯控方案:云梯控-無需硬件改造,高兼容性

不需要對電梯進行任何物理硬件改造;能夠與不同品牌和型號的電梯系統兼容;提供了強大的數據處理和決策支持;允許遠程管理和軟件更新;支持靈活的機器人乘梯行為配置

智能具身機器人的梯控方案:基于R2X的硬件梯控方案

高適配度-能夠與市面上90%的電梯型號兼容;高穩定性-在沒有網絡連接的情況下穩定運行;可復用性強-可以供多種不同類型的機器人多次復用;安全防護強化,有效防止信號劫持與數據泄露

多功能服務機器人核心技術AIoT的重要性:實時連接,數據共享與智能調度,跨設備的任務協作

通過物聯網技術支持服務機器人與各類設備(如電梯,門禁系統, 電話系統等)建立實時連接;實時收集周圍環境和設備的數據為機器人提供智能決策支持

具身智能機器人模塊化設計的核心:開放統一的接口,行業標準和協議,模塊間通信

開發一套標準化的硬件接口和軟件API ,使得不同廠商和不同功能的模塊能 夠無縫聯通和協同工作;制定和遵循行業內一致的標 和協議;采用標準化的數據交換格式和通信協議

具身智能機器人模塊化設計應用的優勢:靈活配置,降低研發和運營成本,實現R2X萬物互聯

模塊化設計的核心優勢在于靈活性;模塊化設計可以有效降低研發和運營成本;模塊化設計為技術創新提供了良好的平臺;模塊化設計為統一行業標準和協議提供了條件

服務機器人的模塊化設計的要素:移動模塊-操作模塊-交互模塊-傳感模塊-數據處理與通信模塊

服務機器 人模塊化設計以多個軟硬件模塊—移動模塊、操作模塊、交互模塊、傳感模塊和數據處理與通信模塊為核心,提升在不同場景中能夠靈活應對復雜任務的能力

全棧式智能服務機器人生態的關鍵要素-技術整合,生態開放,交互拓展,形態多元化,商業模式創新

開放性的全棧式智能服務機器人生態是一個技術框架和商業模式的創新綜合體,構建一個多面互通、無縫銜接的智能服務機器人生態,來實現服務機器人在多樣化應用場景中的深度融合和廣泛應用

靈巧手百家爭鳴,進化不息:核心環節有無刷直流電機‌,微型絲杠‌,觸覺傳感器‌,腱繩‌

腱繩‌實現靈巧手柔性驅動與仿生結構;觸覺傳感器‌信號靈敏性、動態響應速度、柔性貼合能力與系統集成度;微型絲杠‌將電機的旋轉運動轉換為G精度線性運動

機器人量產時刻,互動感知能力有望成為迭代重點,靈巧手是機器人核心硬件,機器人下一個迭代方向

靈巧手是人 形機器人核心配件之一,是機器人觸達真實物理世界的部件,巧手有望成為機器人下一個迭代方向,傳感器使用數量和種類有望進一步提升

3D打印賦能人形機器人升級迭代2025-2025年將達到277億美元,2021- 2025年 GAGR 為16.1%

3D打印技術還可應用于人形機器人重要零部件的升級迭代;3D打印在人形機器人的設計端還可實現快速原型設計;3D打印還能夠匹配人形機器人的個性化定制需求

質量管理類機器人應用:機器視覺檢測大量取代人工檢測

“機器人+人工智能”應用模式主要為“機械臂+識別類 模型” ,AI 應用的主要目標是識別外觀缺陷情況,機器人可以適應各類大小、形狀、質地的檢驗對象, 并同時開展多個檢測流程

物流配送類機器人應用:識別+導航

移動機器人+識別類模型+自主導航模型模式,AI應用的主要目標是實現環境識別和路徑規劃;移動機器人+協同優化模型模式,AI應用的目標是開展多種物流機器人的協調配合
 
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