传统机器人换型太贵
每换一款产品就要原厂工程师重新示教调试，停机成本高，小批量订单根本不划算。
行业痛点
这些场景，你大概不陌生
我们先把问题说清楚，再谈技术。
柔性抓取仍是难题
来料姿态不一、反光、堆叠、软包等场景，传统视觉算法难以稳定作业。
设备各自为战
机械臂、AGV、视觉系统来自不同厂商，协议不一，缺少统一调度与数据回流。
危险与高强度岗位招工难
打磨、焊接、喷涂、高温巡检岗位流失率高，安全与质量风险并存。
制造业 · 行业场景
制造业的机器人场景
每个场景都包含现状痛点、解决方式与可验收的价值指标。
柔性上下料与 CNC 看护
- 现状痛点
- 来料散乱堆叠，人工上下料强度大、节拍不稳。
- 解决方式
- 3D 视觉引导 + 抓取策略模型，无序来料自动识别位姿；多台 CNC 由调度智能体统一排班。
精密装配与锁付
- 现状痛点
- 柔性线束、异形件装配依赖人工手感，一致性差。
- 解决方式
- 力控协作臂结合视觉伺服与工艺参数模型，实时补偿偏差，过程数据全量记录可追溯。
打磨抛光与焊接
- 现状痛点
- 粉尘噪音岗位招工难，质量一致性依赖个人手艺。
- 解决方式
- 力控打磨机器人结合轨迹自适应与表面检测闭环，参数可按材质自动匹配。
视觉引导质检机器人
- 现状痛点
- 大型工件人工攀爬检查，效率低且有安全风险。
- 解决方式
- 移动操作机器人携带视觉与检测模型按路径自主巡检，缺陷自动定位并生成报告。
厂内物流与 AMR 调度
- 现状痛点
- 物料配送靠人推车，路径冲突、等待时间长。
- 解决方式
- AMR 集群由交通调度智能体统一管控，与电梯、门禁、产线呼叫信号联动。
设备与环境巡检
- 现状痛点
- 高危区域人工巡检频次有限，异常发现滞后。
- 解决方式
- 轮式 / 轨式巡检机器人搭载红外、声学与视觉传感器，异常自动识别并联动工单系统。
解决方案
制造业机器人解决方案架构
一套具身智能底座，调度不同形态的机器人本体。
L1
本体与传感层
- 协作臂 · 工业臂
- AMR · AGV · 叉车
- 3D 相机 · 力控 · 激光
- 红外 / 声学传感器
L2
具身智能层
- VLA 大模型
- 视觉伺服与抓取策略
- 运动规划与避障
- 数字孪生仿真训练
L3
调度与 Harness 层
- 多机任务编排
- Agent Harness 工具调用
- 交通管制与充电策略
- 人机协同安全规则
L4
运营与集成层
- MES / WMS 对接
- 设备健康看板
- 远程运维与 OTA
- 作业数据资产库
01
工艺拆解
与工艺工程师一起拆解动作、节拍与公差要求，确定人机分工边界。
02
仿真验证
在数字孪生环境中完成布局、路径与节拍仿真，提前发现不可达与干涉。
03
现场部署
本体就位、安全围栏与安全回路改造、视觉标定与试产爬坡。
04
能力沉淀
作业数据回流训练抓取与工艺模型，换型从"重新调试"变成"调用技能包"。
我们的优势
为什么制造业客户选择我们
能力可以被复制，交付经验不能。
-70%
换型时间
换型不用等原厂
技能以包的形式沉淀，换产品时用示教或自然语言描述即可调用，工艺人员自己就能改。
多品牌
混合调度
本体中立
不绑定单一机器人品牌，支持主流国产与进口本体混合编队，统一调度。
-50%
现场调试
仿真先行
部署前在数字孪生中跑通节拍与干涉，现场停机调试时间大幅压缩。
PL d
安全等级
安全可审计
安全回路、速度功率限制与人员检测独立冗余，所有作业事件可回放追溯。
0%
换型时间下降
0pt
OEE 提升
0人
单线人力替代
以前换一款产品停线两天，现在工艺员自己在屏幕上把新工件扫一遍，两小时就能跑起来。
- 2天 → 4小时 换型时间
- -3 人 单线人力
- +14pt 设备利用率
FAQ
常见问题
关于落地过程中最常被问到的几件事。
我们已有其他品牌的机器人，能接入吗？
可以。我们通过标准接口与适配层接入主流本体，实现统一任务编排与调度，不需要替换现有设备。
无序来料抓取的稳定性如何保证？
采用 3D 视觉 + 抓取策略模型输出多个候选位姿并按置信度排序，抓取失败自动重试与策略切换，成功率在试产阶段实测确认。
安全责任如何划分？
安全回路设计遵循相关机械安全标准，部署前完成风险评估与防护改造，并提供完整的安全验收文档。