第二屆中國具身智能大會在北京成功舉辦，PNP機器人總結行業趨勢和會議熱點有：

一、具身智能的背景與行業趨勢

二、觸覺感知技術成為熱點，局限和挑戰？

三、齒輪裝配是否有人嘗試?機器人全力控操作未來光明，目前局限和有效性

四、具身智能發展過程中個別急功近利現象

五、主流操作策略發展迅速，有專家提出的局限性與改進方向 這種局限性使得機器人在面對真實環境時，難以實現高效、穩定的操作。

六、遙操作數據采集是真機采集，有優勢與應用擴展

第二屆中國具身智能大會在北京成功舉辦，作為國內最大的具身智能領域盛會，此次大會吸引了眾多行業專家、企業代表和科研機構參與。具身智能作為人工智能領域的重要分支，近年來發展迅速，其核心在于通過機器人與環境的實時交互，實現更加靈活、智能的操作能力。本次大會不僅展示了最新的技術成果，還深入探討了具身智能在工業、醫療、服務等領域的應用前景。

PNP 機器人攜具身智能數據采集方案亮相中國具身智能大會，吸引了眾多與會者的關注。展示的方案涵蓋從感知到執行的全流程，具有全面性、高兼容性和可擴展性，支持與多種機器人平臺和算法框架的集成。在大會現場，PNP 機器人與專家學者深入交流，分享了其在數據采集和算法優化方面的經驗，并探討了具身智能技術在實際應用中的潛力和挑戰。

從具身智能大會的反饋來看，當前，具身智能領域發展迅速，但也存在一些矛盾和問題。例如部分研究者急于發表成果，缺乏真實機器人的驗證，導致技術泡沫的形成。同時，觸覺感知和力控操作等關鍵技術仍面臨可靠性和泛化能力的挑戰。然而，隨著多模態數據融合、強化學習等技術的不斷進步，機器人在復雜環境中的適應能力和操作精度將不斷提升。未來，具身智能有望在工業、醫療、服務等領域實現更廣泛的應用，為行業發展注入新的活力。

具身智能的快速發展得益于多學科的交叉融合。從機器人學、計算機視覺到自然語言處理，這些技術的協同發展為具身智能提供了強大的技術支持。例如，視覺 - 語言 - 動作（VLA）策略的提出，使得機器人能夠通過視覺感知環境，理解語言指令，并執行相應的動作。這種多模態的融合不僅提升了機器人的適應能力，還為其在復雜環境中的應用奠定了基礎。近年來，VLA模型在機器人控制領域取得了顯著進展。2023年7月28日，谷歌DeepMind發布了全球首個控制機器人的視覺語言動作（VLA）模型RT-2，其后該模型概念快速擴散到智駕領域。VLA模型通過整合視覺、語言和動作三種模態的信息，實現了從感知輸入直接映射到機器人控制動作的完整閉環能力。這種端到端的架構簡化了傳統任務流程，提高了系統的效率和靈活性，同時增強了其泛化能力和通用性。

然而，盡管技術取得了顯著進展，機器人真機數據采集與積累仍是主流方式。這種基于真實場景的數據采集，能夠為機器人提供更加貼近實際應用的訓練素材，從而提升其在復雜環境中的適應能力。例如，PNP 機器人在大會現場展示了其基于真實場景的機器人操作任務，通過采集真實的力覺、視覺和位置數據，為算法優化提供了高質量的訓練素材。這種方式不僅能夠提升算法的泛化能力，還能有效縮短從實驗室到實際應用的周期。具身智能的發展離不開多學科的交叉融合，其核心技術包括多模態感知、自主決策與規劃、運動控制等。近年來，隨著人工智能大模型技術的突破，具身智能在感知和決策能力方面取得了顯著進展，但真實場景的數據采集仍然是提升機器人性能的關鍵

機器人觸覺感知技術在本次大會中成為討論的熱點之一。機器人在抓取物體時，觸覺感知能力至關重要，但當前技術仍面臨諸多挑戰。無論是視觸覺、電阻式還是電容式觸覺傳感器，都存在可靠性和耐用性的問題。例如，視觸覺傳感器雖然能夠提供高精度的觸覺反饋，但其復雜的光學結構容易受到外界環境的影響；而電阻式和電容式傳感器則在長期使用中容易出現信號衰減和精度下降的問題。

靈巧手和觸覺感知

針對這一問題，部分企業嘗試通過材料科學的突破來提升觸覺傳感器的性能。例如，PNP 機器人和星動紀元合作展示了其基于新型柔性材料的觸覺傳感器，能夠在保持高靈敏度的同時，顯著提升耐用性。這種傳感器采用多層結構設計，通過不同的材料組合實現對壓力、溫度和濕度的多維度感知。在大會現場，通過展示機器人抓取易碎物品的任務，驗證了新型觸覺傳感器在實際應用中的有效性。

觸覺感知技術的復雜性不僅體現在硬件層面，還涉及到數據處理與算法優化。如何將觸覺數據與視覺、力覺等多模態數據進行融合，從而實現更加精準的抓取控制，仍是行業需要攻克的技術難題。PNP 機器人在大會上提出了一種基于深度學習的多模態數據融合方法，通過神經網絡自動學習觸覺、視覺和力覺數據之間的關聯，從而實現更加智能的抓取策略。這種方法不僅提升了抓取的精度，還顯著提高了機器人在復雜環境中的適應能力。

力控操作是具身智能領域的另一項關鍵技術。在大會現場，PNP 機器人展示了基于傳統力控方式的齒輪組裝任務，吸引了眾多專家的關注。然而，盡管力控技術在實驗室環境中表現出色，但在實際應用中仍存在諸多局限性。首先，力控操作的復雜性超出了當前技術的處理能力。例如，在多自由度的復雜操作中，如何實時調整力矩并保持操作的穩定性，仍然是一個未解的難題。

力控操作的訓練數據往往集中在特定場景，缺乏廣泛的泛化能力。這種局限性導致機器人在面對復雜環境時，難以實現高效、安全的操作。為了突破這一瓶頸，部分研究者嘗試將力控操作與大模型技術結合，通過生成式模型來預測力的分布和變化。然而，這種技術仍處于探索階段，距離實際應用還有很長的路要走。

PNP機器人

PNP 機器人在大會現場展示的齒輪組裝任務中，機器人通過基于傳統力控方式，實現了的組裝操作。期待用機器人大模型方式實現這種廣泛力控類的操作，專家學者表示目前加力模態的技術，說的多用的少，實際力模態的復雜性超出了技術維度，難以實現。此外，力控操作的安全性也是一個重要問題。在實際應用中，機器人需要在復雜環境中與人類協同工作，如何確保操作的安全性是力控技術的核心挑戰之一。PNP 機器人在大會上展示了基于力覺反饋的安全控制策略，通過實時監測力的變化，機器人能夠在檢測到異常時立即停止操作，從而避免對人類或環境造成傷害。這種基于力覺反饋的安全控制策略，為力控操作的實際應用提供了可靠的技術保障。

盡管具身智能技術備受關注，但部分研究者和企業在技術驗證上顯得急功近利。一些論文和項目在缺乏真實機器人驗證的情況下，僅通過仿真或強化學習的方式就宣稱取得了突破性進展。這種現象不僅影響了行業的整體發展，還可能導致技術泡沫的形成。

PNP 機器人在大會中提出了基于真實機器人的驗證方案。例如，Franka 機器人作為一種高度仿生的力控平臺，能夠為研究者提供可靠的實驗環境。PNP 機器人不僅提供硬件支持，還通過開放的 API 接口和數據采集平臺，幫助研究者快速驗證算法的有效性。這種基于真實場景的驗證方式，能夠有效避免理論與實踐脫節的問題，推動具身智能技術的健康發展。

此外，PNP 機器人還強調了數據采集的重要性。在具身智能技術的發展過程中，高質量的數據是算法優化的基礎。PNP 機器人通過與國內多家頭部具身智能公司和高校實驗室合作，打造了一體化機器人數據采集平臺。這一平臺不僅支持多種機器人型號，還能夠實時記錄和分析操作數據，為研究者提供強大的技術支持。在大會現場，眾多觀眾通過親身體驗，感受到了數據采集平臺的便捷性和高效性。

為了進一步推動行業的健康發展，大會呼吁研究者和企業回歸技術本質，通過真實場景的驗證和高質量數據的積累，推動具身智能技術的實際應用。PNP 機器人在大會上展示了基于真實場景的驗證案例，通過在 Franka 機器人上部署算法，結合實際操作任務，驗證了算法的有效性和可靠性。這種基于真實場景的驗證方式，不僅能夠提升算法的泛化能力，還能有效避免技術泡沫的形成。

主流的 VLA（視覺 - 語言 - 動作）具身操作策略在本次大會中得到了廣泛討論。盡管這一策略在實驗室環境中取得了顯著進展，但在實際應用中仍存在諸多局限性。首先，實驗場景的局限性導致泛化能力不足。例如，大多數研究僅在 20 - 50 個特定場景中驗證算法的有效性，而這些場景往往無法涵蓋實際應用中的復雜性。

其次，長任務長周期的操作雖然在理論上具有創新性，但在實際應用中往往受到較大約束。例如，任務的安全性和效率難以同時兼顧，尤其是在面對突發環境變化時，機器人往往無法快速做出反應。此外，場景和數據的鴻溝也是一個重要問題。當前的數據訓練往往集中在有限的場景中，缺乏對廣泛實體和復雜場景的覆蓋。

為了突破這些局限性，研究者們提出了多模態數據融合的改進方向。通過結合視覺、語言、觸覺和力覺等多模態數據，機器人能夠在復雜環境中實現更加智能的操作。例如，PNP 機器人在大會上展示了基于多模態數據融合的機器人操作任務，通過實時感知和處理多模態數據，機器人能夠在復雜環境中完成長周期的操作任務。這種多模態數據融合的方法，不僅提升了機器人的泛化能力，還顯著提高了其在復雜環境中的適應性。

此外，真實場景的驗證仍然是推動技術發展的重要手段。PNP 機器人通過與國內多家頭部具身智能公司和高校實驗室合作，打造了一體化機器人數據采集平臺，為研究者提供了豐富的驗證環境。在大會現場，PNP 機器人展示了基于真實場景的驗證案例，通過在 Franka 機器人上部署算法，結合實際操作任務，驗證了算法的有效性和可靠性。這種基于真實場景的驗證方式，不僅能夠提升算法的泛化能力，還能有效縮短從實驗室到實際應用的周期。

在具身智能技術的發展過程中，數據采集是不可或缺的一環。PNP 機器人在大會上展示了基于位置和力的遙操作訓練方式，得到了與會者的廣泛關注。遙操作作為一種高效的訓練方式，能夠在復雜環境中快速積累高質量數據。通過遙操作，操作員可以直接控制機器人完成任務，同時記錄下位置、力矩等多模態數據，為后續的算法訓練提供豐富的素材。

PNP 機器人推出的遙操作平臺支持多種機器人型號，包括單臂和雙臂機器人。這種平臺不僅能夠實時記錄操作數據，還能通過數據分析優化操作策略。例如，在大會現場，PNP 機器人展示了基于遙操作的機器人抓取任務，通過記錄操作員的動作軌跡和力矩變化，機器人能夠學習到更加高效的抓取策略。這種基于遙操作的數據采集方式，不僅能夠提升數據的質量，還能顯著縮短算法的訓練周期。

此外，遙操作技術在工業和醫療領域的應用前景廣闊。在工業領域，遙操作可以幫助機器人完成高精度的裝配任務；在醫療領域，遙操作可以用于遠程手術和康復訓練。PNP 機器人通過與國內多家頭部具身智能公司和高校實驗室合作，打造了一體化機器人數據采集平臺，為這些領域的應用提供了技術支持。在大會現場，眾多觀眾通過親身體驗，感受到了遙操作技術的便捷性和高效性。