首創“免訓練”模型，睿芯行如何引爆具身智能革命

在具身智能的激烈競逐中，最明智的策略并非追逐炫酷的概念，而是找到連接技術與現實的最短路徑。

長江學者、移動機器人領域資深專家周軍教授深諳此道。他作為成都睿芯行科技公司董事長，正帶領團隊進行一場務實的產業“卡位戰”。

睿芯行精準錨定“工業具身機器人”賽道，依托其服務全球40余家移動機器人客戶的深厚積淀，將“可落地、易使用、用得起”作為核心產品哲學。

今年6月29日，睿芯行全球首發工業具身揀選機器人，在業界引起極大的關注。

此前，睿芯行的AMR/AGV移動機器人核心控制器，已在全國市場名列前茅，并成功應用于英偉達多個海外智慧工廠建設。

以AMR作為具身機器人的“移動底座”，結合自主研發的具身“手”、“眼”和“大小腦”技術，睿芯行為自己找到一條通往工業場景的應用捷徑。

大成產經認為，具身智能將成為未來5至10年新的經濟增長點，睿芯行的戰略選擇，也標志著具身智能的競爭重心，已從技術展演轉向場景應用的實戰階段。

1 從高校到產業的珠聯璧合

睿芯行的創立，是高校和產業的深度融合。

公司三位核心創始成員——周軍、徐菱、龍羽都有著極強的專業背景。

周軍是電子科技大學智能算法與硬件協同設計團隊負責人、教育部長江學者特聘教授、中國工程前沿杰出青年學者、四川省無人系統智能電路與系統工程技術研究中心常務副主任，曾在歐洲、新加坡工作近10年。

睿芯行董事長、首席科學家周軍

徐菱是西南交通大學交通與物流學院前副院長、教授/博導、前中國物流技術協會副理事長，在物流系統優化及機器人集群調度方面理論造詣深厚，并能高效將理論轉化為實際成果。

睿芯行副董事長、首席科學家徐菱

龍羽是電子科技大學校友，在諾基亞、華為賽門鐵克擔任產品經理近10年。

“睿芯行自誕生起，就是高校創新與產業落地結合的產物”，周軍教授對大成產經表示，這種獨特的基因，使得睿芯行既能緊盯技術前沿，又能深刻理解行業一線的真實痛點。

值得關注的是，睿芯行在算法與硬件協同設計方面具備獨特優勢。周軍坦言，當前行業仍處于算法快速迭代階段，除了算法研發，睿芯行還從硬件視角出發，對算法進行面向嵌入式芯片的輕量化設計。

“這類似于Deepseek做的大模型輕量化工作，唯一區別是Deepseek面向的是GPU平臺，而我們面向的是端側AI計算平臺。”周軍解釋道，這種軟硬協同設計，最終轉化為對算力需求的大幅降低，為客戶提供高性能與高性價比的解決方案。

睿芯行核心算法應用于揀選機器人

2 首創“免訓練”工業具身抓取模型

工業場景中，具身智能抓取長期面臨兩大痛點：一是“訓練難”，二是“硬件貴”。

目前的傳統方案，每識別一個新零件，都需經歷大量的數據采集與模型訓練，時間從數天至數周。同時，為實現毫米級精度，依賴高端3D相機成為常態，其硬件成本高達數萬元，將眾多中小企業擋在門外。

睿芯行的突破性創新，瞄準的就是這兩大痛點。

周軍介紹說，當前以大模型為代表的人工智能，普遍依賴“刷題式”訓練追求高準確率，雖在標準化任務上表現優異，卻缺乏真正的認知推理與理解，難以應對開放環境下的復雜挑戰。

一個靠刷題刷出來的大模型，很容易達到及格線，但可能永遠也無法達到90分。因此，以大模型為核心技術的具身VLA路線，也必將受限于這一技術范式。

相較于人類僅需少量經驗即可實現快速自適應和學習的能力，現有的VLA仍高度依賴數據規模，在泛化性、認知深度、應變能力等方面存在顯著瓶頸。

同時，大模型參數量的快速膨脹也帶來更大的算力成本，將導致具身機器人的成本居高不下。

周軍團隊的這個思路，與OpenAI聯合創始人Ilya Sutskever最新提出的觀點不謀而合。Ilya認為 ，AI的擴展（Scaling）時代已經終結，當下算力規模十分龐大，僅靠算力堆砌已無法讓模型實現更大突破，AI正從擴展時代回歸到研究時代，未來需要新的研究范式來推動 AI的發展。

睿芯行最新推出的ADA-Grasp工業具身智能抓取技術，就是在此思路完成的。

它不再依賴單一的VLA技術路徑，而是首次將VLA與“模糊感知”“自適應學習”“感知控制自適應閉環”等類人腦的思路深度融合。

通過該技術，具身抓取無需對新零件進行訓練，僅需零件的CAD圖，就能在極短時間內完成自適應，實現“分鐘級上線，零訓練成本”。

同時，該技術不再依賴高精度3D相機，僅用千元級的普通3D相機即可達到萬元級相機的抓取效果。

大成產經認為，這一技術路徑創新，有望真正解決工業具身抓取應用存在的模型訓練周期長、部署成本高、場景柔性差等根本性挑戰，為具身智能的規模化落地奠定新的技術基石。

ADA-Grasp工業具身智能抓取技術

3 全球首個工業具身揀選機器人

目前，“人形機器人”的應用，還有很多問題尚待解決，或將在很多年后得以真正商業化。而睿芯行更看好能夠產生實際價值的具身機器人。

周軍表示，真正具備實用價值的機器人，形態應服務于場景與功能。在工業領域，“輪式底盤+機械臂”的架構，展現出比“雙足”形態更優的商業化路徑，尤其是在移動穩定性、作業效率與成本控制上。

睿芯行在工業場景中采用的“輪式底盤+機械臂”架構，既確保高效穩定的移動能力，又實現精準的操作功能，這可能是推動人形機器人規模化落地的更優路徑。

同時，針對現有基于VLA的具身技術路線可能面臨的瓶頸，睿芯行提出了 一條不一樣的“VLA+自適應學習”的類人腦技術路線，希望能以此解決現有模型泛化性差、參數量大、算力成本高的問題。

基于以上思路，以及對人工智能算法與硬件技術的積累，睿芯行聯合浙江中力，推出全球首個工業具身揀選機器人系列產品（包括飛箱機器人、具身揀選機器人、具身配送機器人、具身揀選站等），多種工業機器人相互協作，可完全取代對應崗位的工人，完成從倉庫揀選到工位配送的全流程服務，覆蓋從電商零售到智能制造的多元場景。

全球首個工業具身揀選機器人

在此基礎上，通過睿芯行的“集群機器人調度系統”，能夠實現對倉庫內上千臺機器人的統一調度，達成資源的最優配置與整體調度效能的最大化，從而實現“單體智能”到“群體智能”的進化，完整重構廠內物流的作業模式。

可換手具身智能揀選站

4 未來十年將形成萬億級產業鏈

從實驗技術到規模應用，“具身智能”已進入國家戰略，將掀起下一個產業浪潮。

2025年政府工作報告中，首次提出“培育具身智能”等未來產業，“智能機器人”作為新一代智能終端也被首次寫入報告。

從行業數據看，2024年我國工業機器人市場銷量達30.2萬套，產銷量連續多年穩居全球第一。今年前三季度，我國工業機器人總產量已達59.5萬套，行業營收同比增長29.5%，持續保持高速增長。

國務院發展研究中心發布的《中國發展報告2025》顯示，中國具身智能產業市場規模，有望在2030年達到4000億元，2035年突破萬億元，并將成為驅動交通物流、工業制造等領域新質生產力躍升的關鍵引擎。

睿芯行的道路，或許正是中國具身智能產業從概念爆發走向產業繁榮的一個縮影。

作為大成產經長期關注并深度陪跑的“硬科技”企業，睿芯行在具身智能浪潮中展現出巨大的成長潛力。憑借“軟硬結合”的技術底蘊與務實的商業化策略，睿芯行有望從一家技術驅動的公司，成長為定義行業標準的生態級企業。

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