国内首个具身智能公共服务平台发布 有超10类实体训练场景

国内首个一站式具身智能公共服务平台发布，整合全链条服务能力。

1. 通用机器人平台“天工”突破高性能一体化关节、轻量化本体技术，支持工业、物流、特种作业等场景。

2. 通用具身智能平台“慧思开物”实现“一脑多机”，填补通用软件系统空白，提供任务规划执行智能化。

3. 已部署超10类实体训练场景，开展多机器人集群数据采集与评测，同步培育训练师人才。

开发者可利用开放接口灵活定制软硬件，降低开发成本与周期。

4. 平台未来将开源WFM模型、VLM模型等核心算法，开放更多高质量数据集。

平台为品牌智能化服务提供新合作场景。

1. 工业/商业场景需求方可通过共建实体训练场景，形成数据与技术协同效应。

2. 平台轻量化本体、持久续航技术为产品设计提供硬件参考。

消费趋势显示实体场景智能化改造需求：

3. 物流分拣、特种作业等场景验证的精细化操作能力，可指导服务型产品研发。

4. 开源算法模型为品牌布局AI服务提供底层技术支持。

平台提供全链条扶持政策：

1. 中试验证服务解决实验室成果转化难题，降低量产风险。

2. 合作场景方可通过集群数据共享突破“数据孤岛”。

机会提示：

3. 开放接口允许卖家开发适配自身场景的软硬件模块。

4. 实训基地提供专业人才供给。

风险提示需关注检测标准不统一导致的质量波动。

生产技术革新方向：

1. 高性能一体化关节技术突破，推动精密制造工艺升级。

2. 高保真仿真环境可优化生产测试流程。

电商启示：

3. 多构型机器人集群部署经验对智能产线建设有参考价值。

4. 数据集驱动生产向数据化转型，仿真数据与实体场景数据联动模式值得借鉴。

行业发展趋势呈现实体场景深度整合：

1. 平台首次打通“数据采集-训练-验证-应用”全链条。

2. WFM具身世界模型等开源算法构成技术服务新方向。

客户核心痛点解决方案：

3. 通过软硬件基座解决技术分散问题。

4. 行业级数据基地实现跨企业数据互通。

5. 系统检测服务填补质量评估标准空白。

平台建设方法论：

1. 通过双平台架构（天工+慧思开物）实现硬软件标准化。

2. 实训基地构建人才生态，强化平台粘性。

运营管理要点：

3. 开放接口与开发文档降低第三方接入门槛。

4. 多场景评测体系支撑平台服务质量监控。

风险规避需加强行业标准共建，防范技术路线分化。

产业技术路线发展动向：

1. 首次实现具身智能系统通用化（一脑多机）。

2. 数据孤岛问题通过行业级数据基地得到系统性破解。

新兴研究领域：

3. 量产断档现象揭示科研成果产业化评价体系缺失。

4. 开源的具身视觉语言模型(VLM)等算法模型推动学术研究。

政策建议显示需建设更多跨机构协同创新平台。