在成都高新區的成都睿芯行科技有限公司測試中心，一場關于工業具身機器人的革新實踐正在上演。一臺具身揀選機器人靈活穿梭于貨架之間，精準識別不同形態的零件后，其機械臂末端自動切換為適配的夾爪或氣吸裝置，整個揀選與配送流程行云流水。更引人注目的是，測試現場多臺物流機器人協同作業，共同構建起一套高效運轉的智能倉儲系統——這正是睿芯行全球首發的倉儲揀選一體化柔性具身方案的核心場景。
這項突破性成果背后，是睿芯行首創的ADA-Grasp工業具身抓取技術。據公司創始人周軍教授介紹，該技術通過融合VLA大模型與類人腦自適應學習機制，徹底顛覆了傳統工業機器人的訓練模式。以工廠零件揀選場景為例，傳統機器人面對新零件時需經歷數天甚至一周的模型訓練，并依賴高算力服務器與數萬元級3D相機，而睿芯行的解決方案僅需千元級低精度相機，即可實現"零訓練上崗"，抓取精度卻能與高端設備媲美。這種"即插即用"的特性，使單臺機器人部署成本降低60%以上，訓練周期從周級壓縮至分鐘級。
在硬件創新層面，睿芯行與中力股份聯合研發的工業具身揀選機器人系列展現出驚人靈活性。測試現場的輪式底盤機器人搭載雙機械臂系統，能根據零件特性自主選擇抓取方式：對于規則箱體，飛箱機器人可在3秒內完成跨貨架取料；面對精密電子元件，具身揀選機器人會切換至靈巧手執行微米級操作；最終由配送機器人完成全流程閉環。更值得關注的是其首創的機械臂末端動態切換技術，通過視覺感知系統實時識別零件形態，可在0.2秒內完成夾爪、磁吸等6種執行器的自動更換，使單臺機器人適配場景擴展至3C制造、汽車零部件等20余個行業。
支撐這套系統高效運轉的，是睿芯行最新發布的千臺級集群機器人調度系統。該系統集成智能任務分配、動態路徑規劃與交通沖突管理三大模塊，通過深度學習算法實現資源最優配置。在模擬測試中，1000臺機器人在復雜倉儲環境中協同作業時，任務完成效率較人工提升4倍，設備閑置率降低至3%以下。首席科學家徐菱教授透露："系統能實時感知環境變化，當某區域出現擁堵時，會自動調整周邊20臺機器人的路徑規劃，這種群體智能是傳統調度方式的10倍效能。"
目前，睿芯行的技術方案已在長三角、珠三角的12家制造企業落地應用。某汽車零部件廠商反饋，引入柔性具身方案后，其倉儲空間利用率提升35%，人工成本下降72%，特別是應對新品導入時，系統能在2小時內完成新零件抓取策略學習，徹底解決了傳統自動化產線"換型難"的痛點。隨著"產學研用"生態的持續完善，這家成都企業正將中國智造的創新火種播向全球市場。
