傅利叶发布具身智能工业解决方案，探索未来工厂新形态

当前，AI 技术正深度融入工业制造全链条，推动生产模式从 “自动化” 向 “智能化” 加速跃迁。具身智能的出现，更让突破空间与工种限制的机器人应用解决方案成为可能。

在这一技术趋势下，具有高度仿生形态的人形机器人展现优势：它不仅能够在有限空间中灵活执行多任务复合作业，为生产带来更高的柔性与效率；尤其在高危、有害的工作环境及重体力工作场景中，人形机器人的应用可以释放更大的安全价值与效率赋能。

基于此，傅利叶以“料箱搬运”与“物料分拣”两大高频需求为切入点，推出了以全新自研的多智能体协作调度平台 Fourier Orchestrated Control and Unification System（简称“FOCUS 系统”）为基座的人形机器人工业应用解决方案，探索未来工厂的新形态。

工业场景解决方案：多机协同，自主作业

在傅利叶展台的模拟工业场景中，多台 GRx 机器人分工明确、有条不紊地围绕模拟产线完成料箱搬运、物料传送、物料分拣全流程闭环——其中，1、2 号机器人专注料箱搬运，将目标料箱从起始点运输至指定工作台；3 号机器人负责衔接过渡，取出物料并放入传送带；随后，4 号机器人“分拣工”专攻分拣任务，精准识别物料，并归类放到对应的位置。整个过程，机器人之间自主完成分工协作、环节无缝衔接。

该方案确保人形机器人在真实场景中，不仅能够单机作业，还能实现多机高效协同，形成分工明确的作业网络，既适配单一工序需求，也能支撑复杂产线的全流程运转。

基于 “感知 - 导航 - 运控” 协同的料箱高效搬运方案

物料搬运是工业内部物流作业的核心环节，其效率直接决定产线整体运转节奏。傅利叶通过视觉、导航、运动控制及群控系统的高度协同，实现工业场景下的高效、稳定搬运能力，让机器人在复杂的厂区环境中完成物料搬运与物流输送作业。

为更好适配场景需求，此次方案 demo 接入的 GR-2 机器人，已进行强化升级——双臂负载提升至 8 公斤，同时优化臂展扩大作业半径，满足多样化物料抓取与运输需求； “抓取 — 搬运 — 放置” 全链路流程经感知、执行与控制协同优化，最终实现工业级的高效与可靠。

• 分层视觉感知策略

针对工业搬运场景的实际需求，该场景下的视觉感知策略以 “激光雷达 + 相机模组” 多传感器协同为核心，通过 “全局粗定位 + 视觉标识精定位” 的分层感知逻辑，赋予机器人目标物料自主检测与搬运路线高精度规划能力，最终实现从远距离目标锁定到近距离抓取的全流程感知闭环。

在作业过程中，系统先进行远距离快速锁定，确定目标的大致位置；接近目标后，通过视觉标识精确校准，保证抓取操作的可靠性。结合自研运控算法，机器人可自主调整重心与姿态，在负载搬运过程中保持高稳定性和顺畅性。

• 自主导航

基于搬运场景需求，该方案采用了全新自研的自主导航系统，搭载了该系统的 GRx 机器人可通过激光雷达生成全局 3D/2D 地图，支持实时定位与路径规划，确保机器人在复杂厂区环境中的自主移动能力。全程可实现重定位及安全停机策略，保障连续作业的安全性。

• 运控系统

该方案中所部署的 GRx 机器人在全身运控的基础上，进一步实现高精度步态控制。基于实时感知数据的上层决策系统，机器人可以顺滑调整站立和行走时的重心高度和俯仰角，大幅扩大其在三维作业环境的工作空间。

上肢控制方面，机器人采用全身动力学动量优化算法，实现幅度自动调节，并做出拟人摆臂动作，进而平衡步态；同时冗余自由度的双臂设计，搭配轨迹规划算法，让上肢能够在广阔的工作空间内，完成各种操作作业。

基于 “多模态感知 + 具身模型智能决策” 的物料柔性分拣方案

在现代工业生产中，智能分拣是维持流水线高效运转的另一个核心环节。但在真实环境中，分拣物料品类繁多且堆放无序，而传统视觉方案依赖预设规则，难以处理突发异常或识别新物料。

针对这一痛点，傅利叶以 “多模态感知 + 具身模型智能决策” 为核心，提供柔性、智能的分拣方案。

在执行上，通过 “视觉 - 触觉闭环” 实现通用物料的精准抓取，满足 “抓得准、抓得稳” 的执行需求；在认知上，通过具身模型赋予机器人 “认知” 能力，提供 “懂指令、能适配” 的决策能力，两者协同实现工业级柔性分拣。

• 视、触觉双感知闭环抓取

基于强化学习训练的视觉识别方案与抓取策略，机器人在物料箱中识别并分离目标物体，并自动计算抓取方向与接触点，生成可执行的抓取位姿完成任务。

分拣流水线上所配置的 GRx 机器人统一搭载由傅利叶自研的 12 自由度灵巧手，指尖配备阵列式触觉传感器——如同为机械臂装上 “触觉神经”——可实时监测接触压力与摩擦变化，并动态调整抓取力度以适应不同尺寸和材质的物体。

根据作业内容与目标物体等不同任务需求，GRx 系列机器人同时支持夹爪、定制夹板、多自由度灵巧手等更多扩展硬件工具配置。

• 基于具身模型的分拣策略

视觉 - 触觉闭环解决了 “如何精准执行” 的问题，而具身模型则进一步让机器人具备认知能力。该方案中的具身模型基于 Transformer 架构，针对分拣场景专项训练优化，可生成连贯的 “动作决策思维链”。

具体而言，分拣工位的 GRx 机器人可借助该模型，基于视觉与触觉的多模态信息输入，理解环境特征与自然语言指令，转化为结构化任务意图。系统进一步将高层意图拆解为 “识别 - 抓取 - 分类” 等动作段，结合历史数据动态优化，形成从感知到执行的端到端智能流。

通过传统视觉方案与具身模型的协同，机器人能够精准处理通用物料，同时响应高层指令，实现智能、柔性、可扩展的工业分拣解决方案。

FOCUS系统：多台机器协同合作的基础

在整个方案流程中，将各功能分区真正整合在一起，形成机器人网络自主协作的关键，在于由傅利叶自主研发的多智能体协作调度平台——FOCUS系统。

通过技术架构优化与功能整合，FOCUS 系统可以在多机器人协同场景中承担“中控后台”职能，成功将“单机自主能力”转化为“群体协同效率”。

FOCUS 系统依托中心控制主机与无线局域网搭建通信链路，可实现毫秒级数据响应——这一速度保障了多台机器人之间任务指令传递、作业状态交互的实时性，为各机器人动作的协同奠定基础。

在操作层面，系统支持通过单个终端完成所有机器人的全流程管控：可实时查看每台机器人的运行状态，也能直接下发任务指令，大幅简化操作流程；同时，系统采用高可靠性架构，可根据产线规模灵活扩展机器人数量，适配不同产能需求的工业场景。

这种“统一管控+灵活协同”的模式，不仅解决了多机器人作业的同步性与效率问题，更能为未来工厂柔性化生产提供可规模化落地的技术方案——当产线需求变化时，只需通过 FOCUS 系统调整任务分配策略，即可快速适配新生产流程，助力制造业实现更高效、更灵活的智能化生产。

赋能产业，加速智能化转型

傅利叶解决方案的核心价值，在于其展示了 “快速搬运、智能分拣、协同集成” 三大核心能力的深度协同——既能适配现有产线，也可实现与各类机器人的协作，更能达成与人的高效协同。

从落地优势来看，这套方案无需改造现有产线即可快速部署；具身模型与 FOCUS 系统的技术创新，既解决了多品类物料分拣的效率难题，又打通了多机器人协同的流程断层，真正实现 “技术适配场景” 而非 “场景迁就技术”。

该方案不仅验证了人形机器人在工业场景的扎实落地潜力，更为制造业智能化转型提供了 “可复制、可规模化” 的实践路径。随着此类技术的持续迭代与推广，人形机器人将不再是工业产线的 “补充工具”，而逐步成为推动生产模式从 “自动化” 向 “智能化” 深度跃迁的核心力量，为更深度的工业制造升级奠定关键技术基础。