图片来源:网络 |创新中心架构:打破企业边界的“三螺旋”治理 北京人形机器人创新中心成立于2023年11月,其股权架构与治理模式开创了“三螺旋”协同范式: 技术主导层:优必选(持股28.57%)负责全栈技术研发,其自研的多模态感知算法(融合视觉、触觉、惯性数据)和预测型强化学习框架,使机器人动态平衡误差控制在±2mm; 场景验证层:小米机器人(28.57%)提供消费级硬件支持,复用手机供应链的精密制造经验,将谐波减速器装配精度提升至30角秒 量产支撑层:京城机电(28.57%)注入工业场景验证能力,其液压传动技术被改造为机器人关节阻尼控制系统,成本仅为日本同类产品的1/3。 |研发资源整合:打破企业边界的“技术共享池” 创新中心构建了国内首个具身智能开源平台,开放三大核心资源: 硬件模块:谐波减速器(绿的谐波)、空心杯电机(鸣志电器)等关键部件的标准化接口; 数据资产:覆盖20类地形、50种工况的百万小时训练数据集; 算力支持:百度智能云提供的异构计算集群,算力密度达5TOPS/W。 |天工Ultra的“AI肉身”革命 天工Ultra的“慧思开物”平台通过强化学习+生物力学仿真,实现了步态生成的三大突破: 地形自适应:在32个移动障碍物场景中,0.3秒内完成步态切换(如碎石路段步幅从1.2米骤降至0.45米),膝关节屈曲角度动态调整范围达45°-110°; 能量回收:利用压电材料与弹性元件,在足部触地瞬间回收5%-8%的动能,使单公里能耗降低至1.2kWh(行业平均1.8kWh); 抗干扰机制:当遭遇侧向风力(≥5级)时,通过IMU数据融合实时调整躯干倾角,保持ZMP(零力矩点)稳定在支撑多边形内。 天工Ultra搭载的8目异构视觉系统,构建了多模态感知的认知图谱: 时间维度:事件相机以微秒级响应捕捉动态障碍物,障碍物识别延迟5ms; 语义维度:预训练3D场景理解模型,可识别“减速带”“碎玻璃”等抽象概念。 |钠离子电池与微通道散热的突破 天工Ultra采用宁德时代120Wh/kg钠离子电池,低温续航保持率90%。配合微通道液冷系统(导热系数450W/m·K),关节温度稳定在65℃±1.2℃,突破连续奔跑2小时的“热屏障”。 天工Ultra已在北京亦利和能源配电室完成商业化验证: 精准操作:手持超声波检测仪完成245母联柜合闸/分闸,动作误差<0.1mm; 全天候作业:在-20℃至50℃环境中连续工作6小时,替代人工完成高压设备局部放电检测。 服务场景:物流分拣的“效率革命” 在工厂的实战中,天工Ultra展现出独特优势: 多模态交互:支持语音指令(如“将A箱移至3号货架”)与AR眼镜视觉引导; 动态避障:在货架间隙(宽度80cm)实现0.3m/s速度下的零碰撞,分拣效率达1200件/小时。 |一场马拉松背后的产业链博弈 供应链重构:国产替代的“雁阵模式” 北京亦庄的机器人产业集群,正形成独特的分工体系: 核心部件:绿的谐波HD-40谐波减速器(精度30角秒)支撑天工Ultra低惯量设计,成本仅为日本哈默纳科1/3; 边缘计算:华为昇腾AI模组提供实时决策支持,算力密度达5TOPS/W,较英伟达方案提升30%。 百万级场景训练的护城河 天工创新中心与百度智能云共建具身智能数据集: 数据采集:覆盖20类地形、50种工况的百万小时数据,包括雪地滑移(摩擦系数0.15)、砂石冲击(粒径5-10mm)等极端场景; 算法迭代:通过迁移学习将实验室数据复用率提升至75%,缩短新场景适配周期至72小时。 |人机关系的哲学突围 天工团队提出的“人机共赢”理念正在落地: 情感计算:通过微表情识别和语音情感分析,机器人可感知人类情绪并调整交互策略; 伦理设计:内置“道德权重网络”,紧急情况下优先保护人类生命。 奔跑中的产业觉醒 天工Ultra的21公里,丈量着中国AI产业的三大跃迁: 技术维度:从材料创新到智能系统,验证“技术复用”的可行性; 产业维度:从单点突破到生态共建,重塑全球竞争格局; 商业维度:从实验室到真实场景,探索可持续的商业模式。 正如天工国际CEO朱小坤所言:“我们追逐的不仅是机器人奔跑的速度,更是人类在数字文明中的奔跑姿态。”当机械足印与人类脚印在亦庄冻土重叠,这场马拉松的终点,或许正是智媒新纪元的起点——在那里,AI不再是冰冷的工具,而是碳基与硅基生命体共同书写的文明史诗的执笔人。 免责声明:本文为作者独立观点,不代表米塔之家立场。如因作品内容、版权等存在问题或其他任何异议,欢迎联系。近日,北京亦庄南海子公园的21公里赛道上,天工Ultra以2小时40分42秒的成绩完成全球首次人形机器人半程马拉松。这场赛事不仅是速度与耐力的较量,更成为观察人形机器人动态能力进化的“显微镜”——从步态调整的毫秒级响应到能耗优化的微米级突破,每一个动态细节都折射出中国具身智能产业的底层逻辑重构。
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