4分14秒！在2025張江具身智能開發者大會暨國際人形機器人技能大賽的激烈角逐中，這個數字不僅定格了同濟大學具身雙臂操作機器人團隊（以下簡稱“同濟具身智造團隊”）在具身工業場景鏈盒上下料賽項的奪冠時刻，更以絕對優勢創造了該項目的 “張江紀錄”。

這不僅是速度的勝利，更是具身智能技術向真實工業場景深度落地的一次突破性進展。團隊聚焦于制造業中最基礎也最關鍵的環節——鏈盒上下料。這個看似簡單、卻在工廠車間日復一日重復千萬次的操作，對機器人的精度、協同性及環境適應能力提出了極致挑戰。同濟團隊如何突破重重技術難關，讓機器人在這一核心任務中展現出可替代和輔助人工的效率和可靠性？機器人大講堂深入采訪了團隊的參賽指導教師及核心成員，為您深度解析這場技術攻堅的制勝關鍵。

▍毫厘之間的較量：技術重新定義工業精度

“連續完成6個亂序零件的精準抓取和放置，每個零件的定位精度都控制在0.1毫米以內。”同濟大學自主智能無人系統科學中心2025級博士生顧羲和介紹道。評委們特別肯定了該系統在狹小空間作業時的穩定性和效率，認為其充分展現了具身智能在工業場景中的實用價值，證明了機器人替代人工完成高重復性、環境惡劣車間工作的可行性。

技術實現上，團隊采用Intel RealSense D435深度相機結合視覺SLAM算法，實現了±0.2mm的定位精度。其7自由度仿人機械臂設計模仿人類手臂關節結構，賦予機器人在狹小空間內完成復雜姿態調整的能力。這種設計并非追求外形相似，而是基于對工業場景的深刻理解——人類工作的優勢正在于靈活的關節和精準的感知。

“比賽前一天我們遇到了機械臂軌跡偏差和視覺定位漂移等挑戰。”顧羲和提到，團隊通過連夜優化算法參數和調整傳感器配置解決了問題。相較于其他隊伍，同濟團隊的優勢在于系統性創新：融合激光雷達、IMU等多傳感器數據構建動態環境地圖；通過阻抗控制動態調節抓取力度確保安全；其AI驅動自主學習系統顯著提升了60%的新任務部署效率。

▍從順序執行到協同作業：雙臂協同與感知系統的進階設計

同濟團隊的雙臂機器人系統展示了工業機器人能力邊界的拓展。團隊成員、同濟大學科學中心2024級碩士生周庚棟介紹了系統架構的核心：“800mm升降柱設計使工作范圍達到200-2000mm。”這一設計有效應對了工廠為提高空間利用率而將料箱疊放4-5層的現實需求。

雙臂協作采用順序執行策略：左臂負責識別、抓取工件并放置到檢測臺；右臂隨后從檢測臺抓取工件運送至目標料箱。周庚棟表示，下一步研究重點是設計通訊機制，實現左臂返回時右臂即可啟動運動的并行調度，以提升整體效率。

感知系統同樣精心設計：頭部全局視覺系統（±90°旋轉）結合頭、左臂、右臂三路深度相機，構成多層次感知體系。左臂相機專注于高精度工件識別，頭部相機全局監控中間環節，右臂相機則輔助放置階段的動態規劃。動態避障功能通過環境建模、虛擬安全邊界設置和實時路徑規劃實現，底盤搭載的激光雷達確保移動安全，使機器人具備了在非結構化環境中自主作業的能力。

▍工廠實戰淬煉：狹小空間與動態光照的破局之道

團隊的機器人已在合作工廠進行實地測試，過程中克服的關鍵挑戰為行業提供了寶貴經驗。

首要挑戰是復雜狹小空間下的操作與運動規劃。針對工廠工位狹窄緊湊的特點，團隊通過精確的3D環境建模，明確識別所有潛在障礙物，并部署虛擬安全邊界，為機器人運動劃定明確的禁區。這種精細化的環境建模與約束設置，使機器人能夠在擁擠環境中安全可靠地執行任務。

第二大挑戰是復雜動態光照環境下的可靠視覺感知。車間光照變化嚴重影響深度相機識別精度。團隊采用軟硬件結合方案：硬件上，在關鍵感知點（如手臂末端）集成補償光源；軟件上，深度改進算法魯棒性，包括光照不變性特征提取、動態閾值調整和多模型融合等，確保視覺系統在多變光照下的高精度與可靠性。這些實踐解決了具身智能技術實用化必須面對的現實問題。

▍張江沃土與未來展望：產學研共塑創新生態

作為參賽指導教師和領隊，蔣永康老師高度評價了張江的創新生態：“從動捕系統、高精密遙操設備到形態各異的機械臂和智控系統，張江上下游企業在這里形成的全鏈條產業生態非常密集且協同高效。”

同濟大學上海自主智能無人系統科學中心扎根于張江人工智能島核心區，“推開實驗室窗戶就能看見上下游伙伴的創新成果，這種觸手可及的產業濃度讓我們的技術研發始終跑在真實場景里。”據悉，團隊與園區內多家頂尖企業和研究所建立了深度校企合作項目，這種‘樓宇即產線’的協同模式正成為張江創新生態的典型特征。

展望未來3-5年，團隊認為需要在三個技術方向上實現突破：多模態本體感知增強，融合視覺-力覺-觸覺的跨模態表征學習；仿真到現實的魯棒遷移，建立高保真工業數字孿生環境；人機共融安全架構，構建可解釋的意圖識別模型。同時，長序列任務的自主規劃問題也是急需突破的技術方向，讓機器人能夠自主地把復雜任務進行分解，再根據實際環境和自身條件逐步執行。

談到具身智能在工業制造領域的未來，蔣老師認為，核心挑戰在于工業環境的強約束性（動態性、非結構化、毫米級精度）對多模態感知、實時決策與柔順控制的考驗，以及系統魯棒性和任務泛化能力的不足。重大機遇則在于構建價值閉環，突破傳統自動化瓶頸，實現從“單點固定編程”到“全局自主響應”的升級，應用于柔性裝配質檢、人機協作增效、產線動態優化等場景。

▍結語

同濟具身智造團隊在張江創下的4分14秒紀錄，其意義遠超一個競賽名次。它生動詮釋了技術創新如何精準錨定工業痛點，并展現了產學研深度融合釋放的巨大能量。從毫厘精度的突破、雙臂協同的進化，到勇闖真實車間的實踐，這條“進化”之路清晰地指向一個方向：具身智能技術正穩步邁向工業應用的核心地帶，成為驅動下一代智能制造的關鍵引擎。