浅谈破解复合机器人规模化落地密码

当前，复合机器人已走到从技术验证到工程化应用的关键十字路口。

国内市场中，传统工业机器人企业、新兴移动机器人厂商及跨界入局者共同推动市场增长，应用领域从制造业、物流向光模块、半导体等高精尖行业延伸，客户需求已从单点自动化升级为应对复杂、非标场景的系统级解决方案。

与此同时，国际高附加值产业也在加速引入复合机器人以提升生产柔性与效率。尽管外资厂商在标准化与集成方面经验丰富，但在实现跨模块、多子系统的深度协同上，全球业界仍处于探索阶段。

未来竞争的核心，将聚焦于系统的稳定性、协同效率与规模化落地能力。

行业共识在于，复合机器人这块“硬骨头”，不再是将机械臂“装上轮子”那么简单，而在于实现“眼、手、脚、脑”的深度协同。其门槛主要体现在三方面：

技术融合之难：集成多来源的机械臂、底盘、视觉等模块，面临接口不一、通信延迟、时钟同步等底层问题，犹如指挥一支“语言不通”的乐队，难以保证系统稳定与实时控制。

场景Know-How之深：从实验室走进车间，机器人必须理解不同行业的“语言”——无论是半导体领域的微米级精度与洁净要求，还是汽车行业动态混流下的物流逻辑，缺乏工艺深度理解则无法真正落地。

工程化规模交付之重：能否将单点成功快速复制到上百个工位，考验着从非标定制、集成调试到持续运维的全链路工程能力。客户需要的终将是开箱即用、可靠可复制的“生产力工具”，而非复杂的“科研设备”。

正如迈幸机器人CTO吴珉所言：“玩家越来越多，市场越会筛选出在可靠性、工程化和规模交付上有长期积累的公司。”

“一脑多形”的战略蓝图

正是基于对这些痛点的洞察，为推动具身智能的规模化落地，艾利特提出了 “一脑多形” 技术战略。

作为专注于打造“智能操作机器人”的技术公司，艾利特对“一脑多形”的战略布局始于数年前，协作机器人作为战略先导率先落地。随后，复合机器人成为攻克复杂场景、实现“手脚协同”的关键形态。2022年，艾利特启动复合机器人研发。

2023年，艾利特专门孵化出独立子公司迈幸机器人，专注一体化控制器与整机的自研;迈幸机器人自成立以来，便肩负着将“一脑多形”战略在复合机器人领域工程化、产品化的使命。其发展路线清晰坚定：深度融合协作机器人、AMR、机器视觉与AI调度系统，自主构建从底层硬件控制到上层应用部署的一体化智能平台。

至2024年，迈幸机器人已在智能手机、智能汽车等AI终端、AI服务器等AI浪潮推动的下游行业，以及汽车零部件等领域实现首批规模化落地，同时，艾利特承担着AI母机提供者的角色，这些行业体量的增长不仅大力拉动了其业绩增长，更为其迭代具身智能提供了真实场景的海量数据，破解行业数据荒困境。由此，艾利特全面启动具身智能战略已万事俱备。

这一“内部孵化，独立运营”的模式，巧妙融合了敏捷创新与深厚积累。

在技术上，它将艾利特在协作机器人领域的控制核心技术，延伸至更高自由度、更复杂的复合场景，旨在构建“感知-决策-执行”一体化的全栈能力。

在市场上，它能快速响应制造、物流等行业对非标、复杂自动化日益增长的需求，借助母公司资源加速验证与推广。

在组织上，独立的子公司保持了决策灵活与创新节奏，同时又共享品牌、供应链等战略资源，实现了技术自主性与商业扩张力的平衡。

在“一脑多形”的宏大生态中，迈幸的复合机器人承载着双重里程碑意义：它既是战略中一个至关重要的物理形态，也是艾利特技术从手臂控制拓展至全域控制的核心体现。其中，一体化控制架构更是构筑“一脑”协同能力的关节技术基座。

至此，艾利特以协作机器人验证了“手”的灵巧，现正通过迈幸的复合机器人打通“手眼脚”的协同，并朝着以具身智能大模型驱动的“大脑”未来稳步演进，后续更多形态机器人的同步研发也在此基础上展开。

以全栈自研锻造新一代复合机器人

吴珉认为，在制造业，复合机器人是当下唯一已实现规模化部署的具身智能形态。

基于此，迈幸机器人将其产品核心技术，锚定于一套全栈自研的差异化体系：以一体化控制系统为基座，深度融合感知、认知与控制，最终实现“脑-眼-手-脚”的有机协同。

迈幸新一代复合机器人最根本的创新，在于自研的一体化控制器。它摒弃了行业

传统的“底盘、机械臂、上位机”分布式架构，通过将驱动、运动控制、感知融合与安全管理深度集成于同一硬件平台与软件框架，实现了三大突破：

1、技术统一：达成主控、通信、数据、调度接口的“四个统一”，构建了统一的“神经系统”;

2、性能跃升：任务响应时间缩短约50%，部署调试周期减少40-60%;

3、工程简化：使单工程师完成整机调试成为可能，为规模化复制奠定基础。

在“小脑”(控制器)之外，迈幸机器人构建了完整的技术护城河：

脑(调度系统)，负责任务规划与多设备资源实时协同。

眼(视觉系统)，自研2.5D视觉与惯性融合技术，保障复杂光照下的识别精度与鲁棒性。

手(操作机构)，采用多规格协作机械臂，覆盖不同负载、不同臂展的需求，在同一控制架构下实现柔顺、精准操作。

脚(移动底盘)，配备全向底盘与实时SLAM导航，适应狭窄、人机混流环境，在复杂任务链路中能够进行高自由度的路径调整。

这一技术路径克服了多模块整合中资源抢占、时钟同步、安全协同等复杂挑战，形成了鲜明优势：

1、极致可靠：协作机器人通过MTBF 10000小时验证(行业首个且唯一)，获31项功能安全认证。

2、全栈自主：从底盘、手臂、视觉到调度系统全链路自研，确保系统一致性与快速迭代。

3、场景纵深：在3C电子、半导体晶圆搬运等场景积累了深度的工艺Know-How。

4、工程化能力：具备从快速非标定制到一体化交付的全流程能力，支撑产品从Demo走向在关键行业中持续创造价值的规模化落地。

迈幸机器人业务总监张梓枭指出，迈幸机器人会在一体化控制、安全和系统架构上保持技术领先和完整性，在应用层和行业层持续开放，与生态伙伴共同放大价值。这一理念已在多个关键行业落地，并取得阶段性成果。

在3C与光通讯行业，迈幸机器人创造了两个关键纪录：

一是在全球最具影响力的某科技公司(3C)各核心结构件供应链工厂，迈幸机器人已经批量交付近两百台复合机器人用于CNC加工制程的自动上下料场景，实现了行业首次的单订单百台级的突破;二是在全球某光通讯龙头企业，迈幸机器人与集成商伙伴也合作完成了在光模块功能测试场景的复合机器人批量交付。

与此同时，在上海矽加半导体的碳化硅衬底产线中，复合机器人实现了晶片在激光改质、超声剥离等核心模块间的全自动高精度流转与定位，将综合生产效率提升超30%，并以标准化作业保障了工艺一致性;在精密制造领域，迈幸机器人为柏中紧固件打造的智能仓储货柜机器人，无缝衔接仓库与产线，通过“一键呼叫”实现物料“最后一公里”的精准自动配送，构建了真正的柔性物流闭环。

规模化应用是检验技术价值的唯一标准。从单一订单超百台切入3C核心制程，到在光通讯高端测试环节完成批量部署，迈幸复合机器人已跨越了从“可用”到“可批量复制”的关键分水岭，这正是工业具身智能走向成熟的明确信号。

为保障价值持续交付，迈幸机器人推出了 “三阶梯全球化技术服务” 体系，从赋能培训、现场方案支持到全天候敏捷响应，并为所有签约达成合作的产品提供 2年整机质保升级服务，构建了从产品到服务的完整竞争力。

以工业级具身智能大模型撬动未来数据飞轮

随着具身智能技术的不断发展和工业智能化升级的深入推进，未来制造业会从单一的结构化制造向多元的非结构化制造跃迁，机器人将越来越多的参与到多元化的应用场景中。

未来要攻破工业壁垒，只有“通用的认知大脑”匹配“专用的场景形态”，才是工业化持续落地的最优解。

首先在场景层面，工业物理场景碎片化决定了没有任何单一形态(包括人形机器人)能兼顾所有场景的效率。因此，必须保持硬件形态的多样性，用“物理构型的专用性”换取“执行效率的最大化”。

其次在技术层面，无论机器人形态如何，都会遵循感知-认知-规划-执行的通用逻辑，因此在跨本体操作时，大脑是可以跨越本体差异，实现核心智能算法的零边际成本复用。

最后在数据层面，大模型的进化依赖海量数据。通过“一脑”接入“多形”的各类终端，如何将不同场景、不同本体产生的物理交互数据汇聚到同一个大脑中，形成强大的数据飞轮成为关键，进而加速模型的泛化能力与鲁棒性迭代。

因此，艾利特将一如既往坚持“一脑多形”的技术战略，构建通用具身智能大脑。复合机器人的规模化落地，是“一脑多形”战略的当下支柱;而工业具身智能大模型(Elite Physical AI)，则是驱动整个生态通向未来通用智能的核心引擎。该平台已在艾利特迈幸机器人产品中完成深度集成，即将进入规模化落地验证阶段。

艾利特机器人大模型专家杨继珩透露了其中的协同架构：Elite Physical AI作为“大脑”，负责高层认知决策，理解复杂任务语义并进行逻辑推理;一体化控制器作为“小脑”，负责将“大脑”的指令转化为高精度、高鲁棒性的底层运动控制。大模型赋予系统应对非结构化环境的智能，而控制器则确保了物理执行的精准可靠，二者形成闭环增强。

为了克服纯视觉模型在精密操作中的局限性，艾利特自主研发了 “VLA+高精度力控优化” 系统。

通过自主研发的六维力传感器，为模型提供实时的力觉反馈，使其在“看”的基础上拥有了“触觉”。结合在大量工业场景中积累的亿级力控数据，训练出的模型能够感知微妙的接触状态，精准判断装配是否到位，实现了从“开环猜测”到“闭环确认”的质变。这种“高质量专有数据+垂直场景工艺知识”的结合，构成了其竞争壁垒。

为此，艾利特宣布将在未来几年投入大量专项资金，用于高性能算力、数据资产与场景验证。在研发分工上采取务实策略：聚焦于工业智能体架构、空间智能、VLA策略等核心具身算法的自主研发，以确保执行极致的可靠与精准;同时，在70B以上参数的通用大语言模型层面，选择与全球头部AI服务商合作，汲取其强大的通用认知与推理能力。

最终，这一切服务于“一脑多形”的终极愿景：未来的工厂将从刚性流水线演变为柔性智能生态。在一个通用“大脑”的调度下，异构的机器人网络能够自组织、自适应，通过理解自然语言指令直接驱动生产，实现真正的智能制造范式变革。