// 解决方案 · 具身智能
具身智能落地服务
「大脑」与「身体」的结合：用 VLA 模型让机器人理解任务，用 Sim2Real 让它适应现实。交付的不是 Demo，是能跑在产线上的算法包。
// BRAIN × BODY
大脑与身体，缺一不可
只买机器人没有大脑，等于高价买了个夹具；只有模型没有本体，Demo 永远是 Demo。
// BRAIN · 感知与决策
大脑
多模态感知
视觉 / 力觉 / 触觉融合，看清复杂工况
VLA 模型
自然语言指令直接驱动动作生成
决策规划
任务分解、路径规划、异常恢复策略
// BODY · 执行与本体
身体
机械臂
分拣、装配、上下料，6/7 轴协作臂
AGV / AMR
物料搬运、线边配送、多机协同
人形 / 复合机器人
移动操作一体，柔性工位场景
// HOW WE WORK
从痛点到交付物
01 · PAIN
痛点
机器人不够智能
买的机器人只会跑固定程序，换个料号就要工程师重新示教。
泛化能力差
实验室 Demo 到产线就失效：光照、混箱、堆叠，每一个变量都是拦路虎。
仿真到现实的鸿沟
仿真里 99% 的成功率，现场 30%——Sim2Real 不是一句口号。
02 · SOLUTION
方案
VLA 模型微调
基于开源 VLA 基础模型，用少量产线数据微调出专属操作能力。
Sim2Real 训练
数字孪生 + 域随机化，把训练搬到仿真里，现场只做适配微调。
多模态感知集成
视觉、力控、触觉传感器统一接入，补齐单一模态的感知盲区。
03 · DELIVERABLES
交付物
机器人控制算法包
ROS 2 节点交付：感知 + 规划 + 控制，开箱接入现有机器人。
仿真环境搭建
Isaac Sim / MuJoCo 数字孪生环境，客户可自行迭代训练。
现场部署支持
标定、域适配、节拍调优，直到跑通产线验收标准。
// PIPELINE
三步技术管线
从微调到上线，每一步都有可复用的工具链——这也是成本可控的原因。
STEP 01
VLA 微调
采集或仿真生成「画面-指令-动作」轨迹，LoRA 微调开源 VLA 基础模型（OpenVLA / π0），注入产线专属技能。
data → loRA finetune → vla-7b
STEP 02
Sim2Real
1:1 数字孪生中域随机化训练（光照 / 纹理 / 堆叠），以少量现场数据做域适配，弥合仿真与现实差距。
isaac sim → domain randomize → deploy
STEP 03
现场部署
边缘推理 + 实时性调优 + 安全接口对接，2 小时标定即可达到可用成功率，持续数据回流迭代。
tensorrt → edge → feedback loop
// SCENARIOS
典型应用场景
分拣拣选
机械臂
混箱拆垛、SKU 频繁更替的拣选场景，视觉抓取成功率 96%+。
精密装配
协作臂
柔顺力控 + 视觉引导的精密装配，替代重复性人工工位。
巡检运维
四足 / 轮式
多模态感知驱动的自主巡检，异常识别直连工单系统。
园区物流
AGV 车队
多智能体调度，死锁消解与高峰吞吐优化，对接 WMS。