跳出路线争论
以场景需求倒推技术路径
从数据策略到模型融合，走出可复制、可落地的具身智能之路。
• 60+ 细分工业场景落地
• 15min 新场景导入周期
• 30+ 头部客户 · 新能源 / 3C / 汽车
• 3kg–1500kg 全负载区间覆盖
清华大学研究学者指出，当前尚无模型能实现类人自主学习新任务的能力，行业对于「从数据中提取何种核心能力」尚未形成统一共识。
南洋理工大学进一步补充，VLA 模型虽已触达较高能力上限，但落地下限仍需提升，而真机数据的利用方式，是行业最缺乏共识的环节。
北京大学团队回顾：2025 年行业普遍认为硬件成熟后软件将水到渠成，2026 年路线分化加剧 —— 世界模型、VLA 端到端、类脑架构三大方向并行，模型设计仍处于剧烈摇摆阶段。
在学界仍在探索最优技术路线的背景下，富唯智能选择跳出纯粹的路线之争，以工业产线的真实需求为核心，构建了一套兼容多技术优势的落地体系。
「仿真 + 真机双轨并行」· 自研 GRID 场景图大模型，依靠大规模仿真数据完成预训练，覆盖上千种异常场景与产线布局；落地新场景时，仅用真机数据做精调校准，新场景导入周期最快 15 分钟。
在AI-ICDP 一体化控制平台底层，融合了世界模型的全局场景理解、 VLA 的感知-动作高效映射、类脑架构的时序因果建模能力，以「单控制器统筹整条产线」的模式，统一负责多工位任务规划与异常处理。
“技术路线没有绝对的对错，只有是否适配场景需求。让机器人在产线上真正稳定干活，才是技术的最终落脚点。”
全栈自研技术体系：联合清华大学深圳国际研究生院共同研发，核心团队深耕行业 20 余年，从算法、软件到本体全链条自主可控。打造ICR 系列复合机器人、富智系列人形机器人、AMR 转运机器人三大产品矩阵，负载覆盖 3kg–1500kg 全区间。
- CNC 机床上下料
- 3C 精密物料转运
- 物流码垛
- 医疗耗材配送
- 新能源产线协同
- 汽车零部件装配
已落地60+细分工业场景，服务30+头部客户，覆盖新能源、3C 电子、汽车零部件、医疗器械等领域。设备的稳定运行与可测算的降本增效，成为技术落地最好的验证。
富唯智能相关负责人表示：“行业的学术探索会持续为产业发展提供养分，而富唯将始终扎根工业现场，以真实落地为标尺，推动具身智能从概念走向产线。”
