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全球首例!多臺、多場景、多任務(wù)人形機(jī)器人協(xié)同實訓(xùn)
2025-03-03 11:09
來源: 深圳特區(qū)報

全球首例!多臺、多場景、多任務(wù)人形機(jī)器人協(xié)同實訓(xùn)

人工智能朗讀:

深圳新聞網(wǎng)2025年3月3日訊(深圳特區(qū)報記者 吳徐美)近日,優(yōu)必選在極氪5G智慧工廠開展全球首例多臺、多場景、多任務(wù)的人形機(jī)器人協(xié)同實訓(xùn),探索建立面向多任務(wù)工業(yè)場景的通用人形機(jī)器人群體作業(yè)解決方案,推動人形機(jī)器人從單機(jī)自主向群體智能進(jìn)化。

群體智能:

驅(qū)動人形機(jī)器人規(guī)?;瘧?yīng)用的腦力革命

工業(yè)場景產(chǎn)線級任務(wù)對人形機(jī)器人多機(jī)協(xié)同作業(yè)水平帶來全新考驗和挑戰(zhàn),人形機(jī)器人群體智能技術(shù)攻關(guān)是實現(xiàn)工業(yè)場景規(guī)?;瘧?yīng)用的必經(jīng)之路。

在此次實訓(xùn)中,優(yōu)必選首次將群體智能技術(shù)引入人形機(jī)器人,實現(xiàn)多機(jī)協(xié)同作業(yè)。以人形機(jī)器人集群為物理載體,探索通過群體行為與外部物理環(huán)境密集交互而進(jìn)化出的高階具身智能。為此,優(yōu)必選創(chuàng)新提出了人形機(jī)器人群腦網(wǎng)絡(luò)(BrainNet)軟件架構(gòu),并設(shè)計人形智能網(wǎng)聯(lián)中樞Internet of Humanoids (IoH),為群體智能的軟硬件實現(xiàn)提供了可借鑒的路徑。

優(yōu)必選工業(yè)人形機(jī)器人“群體智能”在極氪5G智慧工廠開展協(xié)同實訓(xùn)

針對人形機(jī)器人群體協(xié)作場景,優(yōu)必選群腦網(wǎng)絡(luò)(BrainNet)架構(gòu)由端云協(xié)同的推理型節(jié)點和技能型節(jié)點靈活鏈接,形成群體維度下的超級大腦和智能小腦,重新定義人形機(jī)器人的大小腦。

其中,超級大腦基于多模態(tài)具身推理大模型,重點突破智能混合決策技術(shù),實現(xiàn)復(fù)雜產(chǎn)線級任務(wù)的高維決策;

智能小腦則基于Transformer模型,創(chuàng)新研發(fā)跨場域融合感知技術(shù)和多機(jī)協(xié)同控制技術(shù),支持多機(jī)并行分布式學(xué)習(xí),加速技能生成與遷移。

這一系列突破將單臺人形機(jī)器人的任務(wù)范疇擴(kuò)展至多臺機(jī)器人協(xié)同完成的產(chǎn)線級柔性需求,不僅推動實現(xiàn)多維度、多場景的群體智能,還為人形機(jī)器人在復(fù)雜工業(yè)環(huán)境中的高效協(xié)作奠定了堅實基礎(chǔ),開啟智能制造的高階進(jìn)化之路。

數(shù)十臺優(yōu)必選工業(yè)人形機(jī)器人Walker S1協(xié)同搬運大負(fù)載大尺寸料箱

在復(fù)雜產(chǎn)線級任務(wù)的高維決策需求驅(qū)動下,優(yōu)必選針對性研發(fā)了全球首個人形機(jī)器人多模態(tài)推理大模型,作為超級大腦的核心引擎,推動BrainNet架構(gòu)實現(xiàn)持續(xù)自我進(jìn)化,進(jìn)而迸發(fā)群體智能。該推理大模型基于DeepSeek-R1深度推理技術(shù),借助其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和智能決策能力,讓人形機(jī)器人具備類似人類常識的推理能力,支持多臺人形機(jī)器人之間復(fù)雜任務(wù)的高效拆解、調(diào)度與協(xié)同。

優(yōu)必選人形機(jī)器人多模態(tài)推理大模型依托Walker S系列在多個車廠一線實訓(xùn)任務(wù)中積累的億級高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練與調(diào)優(yōu),增加多模態(tài)特性,并基于RAG(檢索增強(qiáng)生成)技術(shù)快速訓(xùn)練專業(yè)工種,顯著提升了機(jī)器人在多種工位的決策能力與泛化能力,為人形機(jī)器人在工業(yè)場景中的規(guī)?;瘧?yīng)用提供了有力支撐。

展望未來,在復(fù)雜場景下,群體智能通過分布式個體的動態(tài)交互與協(xié)同,涌現(xiàn)出超越單一能力的全局智慧,能夠幫助人形機(jī)器人高效決策與自適應(yīng)優(yōu)化,突破跨場景跨任務(wù)的大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用。這一突破不僅為人形機(jī)器人在智能制造中的規(guī)?;瘧?yīng)用提供了參考范式,也將推進(jìn)新型工業(yè)化從“半柔性制造”向“全柔性智造”的范式躍遷。

多臺多場景多任務(wù)協(xié)同作業(yè)

進(jìn)廠實訓(xùn)再升級

今年,優(yōu)必選邁入實訓(xùn)2.0階段,數(shù)十臺人形機(jī)器人應(yīng)用“群體智能”技術(shù)在極氪5G智慧工廠展開協(xié)同實訓(xùn)。在工廠內(nèi),這些Walker S1機(jī)器人分布于總裝車間、SPS儀表區(qū)、質(zhì)檢區(qū)及車門裝配區(qū)等多個復(fù)雜場景,成功實現(xiàn)了協(xié)同分揀、協(xié)同搬運和精密裝配等多任務(wù)協(xié)同作業(yè)。

Walker S1創(chuàng)新應(yīng)用了跨場域純視覺感知技術(shù)與智能混合決策技術(shù)進(jìn)行協(xié)同分揀

在協(xié)同分揀環(huán)節(jié),優(yōu)必選工業(yè)人形機(jī)器人Walker S1創(chuàng)新應(yīng)用了跨場域純視覺感知技術(shù)與智能混合決策技術(shù)。通過跨場域純視覺感知技術(shù),實現(xiàn)動態(tài)目標(biāo)的跨場域連續(xù)感知與跟蹤,機(jī)器人群體協(xié)作構(gòu)建全局地圖并實現(xiàn)“群建群享”。同時,基于多模態(tài)推理大模型的智能混合決策技術(shù),結(jié)合語義VSLAM導(dǎo)航與靈巧操作需求,動態(tài)分配云端大腦與本地大腦的任務(wù)分工,實現(xiàn)端云結(jié)合的群體智能決策。

數(shù)十臺優(yōu)必選工業(yè)人形機(jī)器人Walker S1協(xié)同進(jìn)行大負(fù)載大尺寸料箱搬運

在協(xié)同搬運場景中,人形機(jī)器人協(xié)同搬運大負(fù)載、大尺寸工件面臨諸多難點,如負(fù)載分布不均、運動軌跡復(fù)雜及動態(tài)環(huán)境適應(yīng)等。優(yōu)必選通過多機(jī)協(xié)同控制技術(shù),構(gòu)建了聯(lián)合規(guī)劃控制系統(tǒng),實現(xiàn)軌跡規(guī)劃、負(fù)載辨識與柔順控制的多機(jī)協(xié)同,確保機(jī)器人在搬運過程中能夠動態(tài)調(diào)整姿態(tài)與力度,顯著提升搬運大尺寸及大負(fù)載工件的穩(wěn)定性。

優(yōu)必選工業(yè)人形機(jī)器人Walker S1在極氪5G智慧工廠執(zhí)行柔軟物體靈巧操作任務(wù)

在精密裝配場景中,Walker S1展現(xiàn)了其在柔軟物體靈巧操作方面的卓越能力。面對小尺寸且易變形的柔軟薄膜物體,Walker S1通過高精度感知與自適應(yīng)控制技術(shù),動態(tài)調(diào)整抓取力度與姿態(tài),確保薄膜物體在裝配過程中無損傷、無偏移。這一技術(shù)凸顯了優(yōu)必選人形機(jī)器人帶觸覺五指靈巧手在復(fù)雜工業(yè)場景中的靈活性與可靠性。

優(yōu)必選工業(yè)人形機(jī)器人Walker S1完成精準(zhǔn)操作類質(zhì)檢任務(wù)

此外,Walker S1融合采用基于視覺感知的全局初對準(zhǔn),以及基于力感知的強(qiáng)化學(xué)習(xí)二次對準(zhǔn)技術(shù),完成精準(zhǔn)操作類質(zhì)檢任務(wù)。

優(yōu)必選工業(yè)人形機(jī)器人集群進(jìn)入極氪5G智慧工廠實訓(xùn)

目前,優(yōu)必選已與東風(fēng)柳汽、吉利汽車、一汽-大眾青島分公司、奧迪一汽、比亞迪、北汽新能源、富士康、順豐等多家行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)達(dá)成合作,自主研發(fā)的工業(yè)人形機(jī)器人Walker S系列已成功進(jìn)入全球最多車廠,并完成了第一階段的單機(jī)自主智能實訓(xùn)。

隨著實訓(xùn)2.0階段的開啟,優(yōu)必選將通過多機(jī)協(xié)同實訓(xùn)的數(shù)據(jù)積累與模型訓(xùn)練,加速產(chǎn)品與技術(shù)的迭代升級。除吉利汽車外,優(yōu)必選還將拓展更多合作伙伴的工廠,全面推動多機(jī)協(xié)同實訓(xùn)的落地,進(jìn)一步深化人形機(jī)器人在工業(yè)場景中的規(guī)?;瘧?yīng)用。

(圖片由受訪單位供圖)

[編輯:單銘捷]
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