
一 | 《科创板日报》7月20日讯(记者 杨小小)人形机器人要加快实现应用落地,无疑已成为行业内外的普遍共识。

二 | 围绕这一目标展开的人形机器人“大脑”能力补强,也已经持续了一段时间。 但在这个过程中,行业逐渐发现,机器人拥有理解和决策能力,并不等于已经掌握了可执行的技能,从认知到动作之间,还需要完成动作策略生成、本体适配和反馈修正等重要环节。 网络餐饮市场规模持续扩大,食品安全问题备受关注。今年上半年,市场监管总局出台《网络餐饮服务经营者落实食品安全主体责任监督管理规定》,从资质审查、过程管控到违法处置,作出系统规范。 在今年的世界人工智能大会上,具身智能“深圳军团”不约而同地都在朝这个方向进行能力展出,试图缩短模型能力到真机执行的链路。 从数据到动作策略 跨维智能将这段距离进一步前移到了模型训练的数据端。与此同时,各地也在探索符合本地实际的监管方式。 此次WAIC,跨维智能发布并开源Aligned DexWorld。

三 | 在四川南充,市场监管部门推出的“你点外卖·我看后厨”活动,展开突击检查。 南充市市场监管局执法人员近日对一家连锁烧烤店展开突击检查。据公司介绍,该数据集试图将真人示教、真机遥操和仿真合成等不同来源的数据,在统一的三维物理空间和时间序列中完成对齐。这家店外卖月销量近两万单,同时差评率同样居高不下。
它所针对的是具身智能训练数据的异构问题:不同来源的数据在视角、本体构型和动作空间上存在差异,单纯“堆数据”并不必然提升模型效果,未经对齐的混合训练甚至可能产生负迁移。执法人员在监管平台监测到异常线索后,不打招呼,直奔现场。
在数据对齐之外,跨维智能还首次展示了仿真引擎DexVerse的生成式仿真能力,通过持续生成不同的物体姿态、场景布局和交互任务,为世界模型提供更多样化的训练数据。按照公司的技术路径,Aligned DexWorld解决的是不同数据能否被模型共同学习,DexVerse则负责扩展模型可以学习的物理场景。
检查发现,这家店食材来源无法追溯,存储混乱,设备老化,操作台面上,部分蔬菜已明显变质。
检查发现,这家店后厨管理混乱,食品安全隐患突出。
现场展出的手机装盒和商超扫码Demo,进一步呈现了上述技术链路在真机执行端的效果。随后,该店所处辖区的市场监管所人员到场,对全部问题逐一固定证据,立案处理。手机装盒机器人需要连续完成取盒、放机、对位和合盖,并在物料偏移、漏抓等情况下重新规划动作;商超扫码机器人则要适应不同瓶型和随机摆放姿态,完成抓取、扶正、扫码及放置,并通过视觉信号判断扫码是否成功。

四 | 也就是说,跨维智能试图补上的,是从模型能力到真机执行的上游基础:先让不同来源的数据说同一种物理语言,再让模型学到的能力更顺畅地迁移至真机。 如果说跨维智能试图让模型从训练阶段开始,更准确地理解物理世界中的动作,智平方进一步关注的,则是模型理解任务后,如何将认知、协调和执行串成闭环。 智平方这次WAIC带来了搭载NeuroVLA类脑大模型的AlphaBot 2。同时根据相关规定通报了平台,做下线处理。

五 | 按照公司的设计,NeuroVLA将机器人控制体系分为“皮层-小脑-脊髓”三个层次:皮层负责语义理解和任务规划,小脑负责高频运动协调与动态修正,脊髓则负责毫秒级运动执行和安全反射。 “你点我查”探索外卖餐饮社会共治新路径 月销近两万单的烧烤店,后厨却是这样一番景象。

六 | 高层模型的任务规划无法直接转化为连续的关节动作。机器人还需在执行中持续感知环境和自身状态,在目标变化或动作失败时动态调整,并维持长流程任务的时序信息。智平方强调的主动感知、故障自恢复和时序记忆,就是为了打通这些环节。 在WAIC展示的PCB上下料任务中,AlphaBot 2需要面对不同型号、尺寸的PCB,以及透明、反光托盘,连续完成托盘取料、上下料、移动运输和双臂协同等动作。目前,有关部门已经对这家店铺的问题立案调查,结案后相关情况也会向社会公布。相比完成一次固定抓取,这类任务更考验感知、任务规划、动态修正以及运动执行之间能否形成闭环。 从动作策略到真机执行 模型形成动作策略之后,还需要经过具体场景和机器人本体的适配。据了解,四川南充市场监管部门开展“你点外卖·我看后厨”活动,已经开展了42期。 乐聚机器人试图通过后训练,补上通用模型与具体岗位技能之间的距离。作为以本体和运动控制见长的人形机器人企业,在路径上,乐聚没有选择从头训练通用具身基模,而是由上游模型企业完成通用大脑的预训练,再结合自身机器人本体和工业场景开展垂域后训练、本体适配和真机评测。

七 | 乐聚机器人技术负责人王强对《科创板日报》记者表示,这一过程可以类比为是给机器人开设“技校”:基础模型解决认知广度,后训练则让机器人围绕具体岗位学习技能。被查商户由群众投票产生,或由系统筛查负面评价集中者锁定。 以快递分拣为例,蚂蚁灵波的LingBot-VLA 2.0已经通过预训练掌握识别物体、理解指令和基础抓放等能力;乐聚进一步采集300条任务数据进行后训练,让模型学习不同包裹在具体环境中的识别、抓取与分类方法,并将其部署至夸父机器人完成真机任务闭环。 据悉,乐聚目前已将数据处理、代码适配、模型后训练和真机部署测试等流程封装为后训练工具链。执法人员不打招呼、直奔现场,检查全程录像。根据检查情况和处理结果,以短视频和“餐饮红黑榜”形式向社会公开。 南充市市场监督管理局执法人员 孙洋:检查中发现的问题,我们分类分级处理。如果是轻微的风险隐患就当场指导整改。如果存在违规行为,但情节比较轻的比如三防设施不符合要求,进货查验未落实等问题,就下达责令改正通知书,限期整改。 此次WAIC,乐聚展示的纸箱拆垛、塑料箱拆垛和小件上料,也对应了这套转化路径。乐聚方面人士对记者表示,在展会期间,夸父机器人连续三天每天接近10小时不间断完成了纸箱拆垛等任务,机器稳定性出现了初步的量变突破。涉嫌违法的,比如经营过期食品变质食品等,就依法立案调查处理。

八 |
今年4月以来,群众在官方平台参与投票、留言已超100万人次。市场监管部门累计检查入网餐饮商户7759家次,下线不合规商户367家,突击检查视频全网阅读量突破1.2亿次,发布网络餐饮“红黑榜”——红榜公示合规商户,黑榜曝光问题商家。
南充市市场监督管理局餐饮监管科科长 龚显:“红黑榜”只公示监督检查结果,不评价好不好吃。
逐际动力则把认知到执行的链路进一步拆分为Sys2认知层、Sys1技能层和Sys0运控层。只看经营是不是安全合规,有没有查证属实的投诉举报,我们希望好商家被看见,不合规的商家被曝光。这种竞争导向我想对整个行业是正向的积极的。认知层负责理解任务和作出决策,技能层承接具体能力,运控层则负责将其落实为本体动作。

九 | 逐际动力此次展示的Oli机器人搭载COSA人形大脑系统和WBT全身运动基础模型。其中,WBT能够实时追踪机器人全身关节,并在动作执行过程中维持平衡。现场动捕演员连续完成深蹲、太极和舞蹈等动作,Oli则进行实时复现。与单个预设动作相比,这一演示更侧重展示长程动作如何被映射至机器人本体并稳定执行。 在操作端,逐际动力还展示了搭载COSA系统的TRON2双臂机器人。

十 | 现场,TRON2通过视觉感知和语音交互,自主抓取糖果并递送给用户,呈现出机器人从感知、技能生成到底层执行之间的衔接。 可以看到,随着人形机器人产业的可见度不断提升,行业内外的期待也在持续拉高。人形机器人企业的展示无疑都在试图回应同一个问题:如何在技术路径尚未完全收敛的情况下,跨过实用性的门槛。 但WAIC的演示仍不同于规模化应用。

十一 | 人形机器人面对新任务需要多少数据、训练和适配周期多长,技能能否跨本体、跨场景复用,以及在长期运行中能否保持稳定,仍需更多真实项目验证。 (科创板日报记者 杨小小)。

十二 |
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