具身智能走向产业化 珞石机器人加速构建物理AI基础设施

    本报讯 （记者刘钊）8月19日至23日，2026WRC世界机器人大会在北京举行。珞石机器人携太白AR系列人形力控臂、玄玑HSA系列集成力控关节、逐星H1轮式双臂机器人等产品，以及精密装配、料箱搬运、遥操数采等创新应用亮相A馆A108展位，集中展示从核心硬件、力控技术、运动控制到整机应用的全栈能力。

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    从单一产品到完整技术栈，珞石机器人此次在WRC释放出的信号十分明确：具身智能产业化的下一阶段，竞争将不只是“谁的机器人更像人”，更在于谁能够为机器人进入真实物理世界提供更完整、更可靠、更开放的技术底座。

    力控筑基：打造具身智能可靠“身体”

    对于具身智能机器人而言，要真正进入物理世界，仅仅“看得见、动得起来”还不够，还需要知道自己正在接触什么、施加了多大力量，并能够根据环境变化及时调整动作。这也是珞石机器人长期积累的核心技术能力之一——力控。

    在WRC现场，珞石机器人展示了玄玑HSA系列集成力控关节和太白AR系列人形力控臂。其中，HSA系列为具身智能机器人提供标准化的核心关节平台。在此基础上，太白AR系列进一步将力控能力延伸至机器人本体。

    这种能力并非一朝形成。珞石机器人长期深耕工业机器人和柔性协作机器人，在工业场景中积累的力控、运动控制、动力学等技术能力，正在进一步向具身智能领域延伸。此次展出的多项具身产品背后，是十余年机器人底层技术和产业化经验的持续沉淀。

    多场景验证：具身智能走进真实任务

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    此次WRC现场，珞石机器人围绕精密操作、移动作业、数据采集等不同环节，展示了具身智能从单点能力到复杂任务的多种应用形态。

    在具身智能双臂精密装配展示中，太白AR5人形力控臂基于多模态模型架构，结合自研具身垂类技能模型，通过视觉与力觉融合完成USB插件等极小公差零件的精密插接，并通过模仿学习与人类在环强化学习实现策略快速优化。

    与单纯展示机器人“完成一个动作”相比，这类任务更接近真实工业生产：来料并不总是完全一致，装配过程中也会存在误差和外部干扰。机器人不仅要“知道怎么做”，还需要根据实际接触状态动态调整动作，才能实现稳定、可靠的精密操作。目前，这套技术已逐步应用于3C电子精密检测插接、新能源锂电装配、汽车变速箱齿轮组装等场景。

    如果说太白AR系列展示的是珞石对具身智能机器人“手臂”的重新定义，那么珞石逐星H1轮式人形机器人则进一步展现了这种底层能力向整机层面的延伸。

    逐星H1整机拥有43个自由度，集成全向移动底盘、双7轴人形力控臂、多模态3D视觉与全身力感知系统，并依托玄和iNex一体化具身控制系统，实现移动、定位与双臂协同作业。

    在漆扇制作展示中，逐星H1通过视觉定位、双臂协同与柔顺力控，复现传统人工制扇流程；在料箱搬运场景中，则融合自主导航、视觉识别与运动控制，自主完成物料识别、精准取放及搬运转存。

    看似不同的任务，背后调用的是同一套底层能力：感知环境、理解任务、规划动作，再通过全身运动控制和力控完成执行。

    玄和iNex：大小脑融合、力控与WBC运控兼备的具身“小脑”

    在此次WRC上，珞石机器人还重点展示了面向具身智能机器人开放的All-in-One运动控制平台——玄和iNex。

    与传统机器人控制方式不同，具身智能机器人往往拥有双臂、腰部、头部、移动底盘等多个自由度，需要在复杂任务中实现全身协同。玄和iNex通过一个控制器实现双臂、腰部、头部乃至底盘的一体化控制，并将珞石长期积累的关节力控、全身动力学和运动算法进行打通。

    其核心价值，在于让机器人不再是“各个关节各自完成动作”，而是将整个机器人作为一个完整系统进行规划与执行。尤其是在双臂协同、移动操作以及复杂接触任务中，全身运动控制（WBC）与力控能力的结合，将成为具身智能机器人从实验室走向真实场景的重要基础。

    同时，iNex并不只是面向珞石自身产品的封闭式控制系统，而是向生态伙伴开放。通过提供SDK、API、ROS2等开发能力，并打通遥操作设备通信、模型训练数据接口等具身智能开发链路，珞石机器人希望让开发者能够直接调用成熟的机器人底层能力，而不必从关节控制、运动算法和控制器软件开始重复开发。

    开放共建具身生态：加速产业协同创新

    具身智能仍处于快速发展的阶段，机器人本体、模型、数据和应用都需要持续迭代。面对这一复杂产业链，单一企业很难包揽所有创新。因此，珞石正在将自身积累的硬件、力控、运动控制及开发能力进一步开放。

    换句话说，珞石想做的不是替所有人造机器人，而是把机器人“身体”和“小脑”中最难、最底层的部分做成可以被产业共享的基础设施。

    从这个角度看，珞石机器人在WRC上的展示并不是一次简单的产品集中亮相，而更像是一次技术路线的集中呈现——从关节、本体、控制系统，到数据与生态，构建一套面向物理AI时代的机器人全栈技术底座。

    因为对于具身智能而言，真正的产业化或许并不是让机器人“看起来更像人”，而是让越来越多机器人从实验室走向工厂、商业空间和更多真实物理环境，并持续创造价值。

    而珞石机器人正在探索的，正是以全栈自研技术构建连接AI与物理世界的基础设施，让更多机器人拥有更强的“身体”、更聪明的“小脑”，并通过开放生态加速走向千行百业。

（编辑 张昕）