具身智能重塑机器人赛道，新一代AI推动场景落地与技术迭代

想象一下，只需一句简单的指令，机器人就能主动为你倒上一杯果汁、精准打鸡蛋，甚至将餐具整齐地收纳到架子中。它还能读懂你的情绪，幽默地为你解压讲笑话。过去这些看似遥不可及的科幻情节，如今已成为多家科技公司发布新款机器人时的核心演示，让 AI大模型应用 的真实潜力一览无遗。在 大语言模型应用 的驱动下，具身智能成为全球机器人赛道的焦点，吸引了资本与科技巨头争相布局。然而，从发布会上展示的技术成果到真正落地解决企业与消费者的实际需求，这条路依旧充满挑战。

擎朗智能正在通过自研的多模态模型，让服务机器人能够脚踏实地地参与复杂场景中的动态任务执行，实现解决长尾场景问题的泛化能力。例如，其早在WAIC世界机器人大会上推出的 XMAN-W3 产品，创新性地增加了灵活双臂功能，专注于酒店服务场景，这种前瞻性设计为多任务执行奠定了基础。近日发布的 XMAN-R1 采用岗位化、亲和力和高度安全的设计理念，代表了当前具身智能服务机器人的商业化落地优势。

擎朗智能：多模态模型助力服务机器人场景拓展

具身智能的成功与否依赖于高质量的训练数据，但目前行业仍面临数据缺乏的瓶颈。擎朗智能的应对策略是通过多种数据采集方式组合提升 AI模型管理 效率，例如：遥操作采集、生产伴随采集以及仿真数据合成等，让模型具备更强的泛化能力并快速落地到多种场景。为了从单一场景起步，擎朗优先选择专注于特定岗位任务，通过积累高质量数据逐步拓展应用领域，这是当前推动 AI大模型商用落地 的可行路径。在 AI智能体开发平台 和 AI工作流编排的加持下，这一模式可加速 AI智能体构建 的跨场景应用。

数据驱动：具身智能的泛化能力突破瓶颈

在具身智能爆火的背景下，机器人企业不仅需快速迎合技术革新，还要通过高效的 AI智能体定制开发，抢占商用市场中的细分赛道。擎朗智能率先提出 专用机器人创造数据入口，反哺技术迭代的商业模式，通过智能岗位化机器人获取大量数据，快速迭代模型能力，以实现从专家机器人到通用人形机器人的过渡。未来，当每个细分领域的专家机器人汇聚在一个 通用AI大模型 下，我们距离具身大管家的愿景也将更进一步。

擎朗智能凭借海量场景数据积累、自研多模态大模型，以及软硬件产品化能力，在具身智能时代站稳脚跟。其机器人已完成多款热门 AI大语言模型的接入，显著优化了多场景下的 AI 技术应用表现。更值得一提的是，擎朗机器人在工业设计和功能创新上屡获国际大奖，为品牌赋能，为 教育行业AI应用、智能制造解决方案 等多领域提供了更广泛的应用空间。

如有侵权，请联系删除。