作者：李寧遠
機器人作為典型的智慧硬體產品，在過去很長一段時間裡，其商業落地表現並不是那麼智慧。從以往傳統機器人的侷限性來看，可以將其歸類為：環境感知薄弱，單模態感測器孤立運作，缺乏多模態融合演算法與抗干擾硬體；互動淺層化，依賴預設互動規則且只能捕捉有限的狀態，缺乏語義理解與上下文記憶能力；本地處理能力有限，機器人端側算力匱乏導致部分決策延遲，無法精細處理多模態資料；決策邏輯剛性，缺乏動態最佳化策略與即時決策能力。這也就導致了傳統機器人在非結構化的場景中感知互動無法做得更有深度，在實踐中幾乎很難在“長尾場景”泛化應用。
隨著感知技術、運控技術、計算能力的逐步提升，以及AI模型快速迭代並在端側加速落地，機器人行業迎來了重大變革。特別是具身智慧概念興起後，眾多企業紛紛入局具身智慧賽道，同時今年政策層面對具身智慧概念的高度關注，更標誌著這一技術已成為科技競爭的“關鍵領域”。
在頂層政策的助推和企業們的積極佈局下，國內具身智慧產業正呈現蓬勃發展之勢。具身智慧機器人作為智慧硬體與人工智慧的集大成者，開始帶領機器人行業走向智慧化的拐點。具身智慧透過硬體智慧體與環境的互動來獲取資訊、理解問題、做出決策並執行行動，從而展現出智慧行為和適應性。傳統的人工智慧通常依賴於抽象的符號計算，而具身智慧更強調透過物理身體的感知、運動以及與外部環境的互動來實現認知，並基於這些認知實現高階自主智慧。
破局具身智慧痛點，Robrain AI實現“感知-決策-互動”閉環智慧
作為集前沿科學技術於一身的產品，具身機器人的感知層、決策層、執行層等每一類技術框架裡都有著大量可智慧化的空間。多模態具身感知是傳統機器人向具身機器人升級的重要一環，是具身智慧機器人的基礎能力。具身智慧機器人需要一整套完整的多模態具身感知系統，透過多維度的感知資料收集，帶動運動控制的正規化變化。
在不久前的2025 MWC上海期間，移遠通訊與逐際動力聯合釋出了突破性的Robrain AI機器人解決方案，該方案採用創新的端雲協同架構及麥克風陣列拾音技術，深度融合端側智慧與雲端大模型優勢，賦予機器人接近人類的“思考”與“傾聽”能力，將機器人感知能力升維成具身感知。
該方案已在逐際動力LimX Dynamics的明星產品——多形態雙足機器人TRON 1上成功落地，有效攻克了AI模型定製、輕量化部署及低延遲互動響應等關鍵挑戰，推動機器人從“機械執行”躍升為“主動感知、智慧思考、自然交流”的AI智慧體。
機器人的語音感知互動一直都有幾大難點，一是全向的遠場拾音難，二是動態場景噪聲源多，此外機器人自身運動時零部件也會產生噪聲干擾語音抓取。Robrain AI採用先進的4/6麥克風陣列演算法，透過空域濾波技術形成定向拾音波束，能有效抑制環境噪聲，增強聲源方位人聲，在嘈雜環境中依然能夠精準捕捉聲源。移遠通訊在感知層應用的ASR模型，透過大量自研的端側全鏈路語音處理演算法，保證前端聲學處理的高質量，為模型的精準識別提供了保障，賦予了機器人敏銳的“聽覺”。
在敏銳感知的基礎上，如何讓決策互動更有溫度，也是衡量機器人智慧化與商業價值的核心標尺。這就需要給機器人配置具備思考推理、深度理解語義的大小腦，幫助機器人真正理解這個世界，對人類發出的指令進行拆解、邏輯推理和規劃決策。對於具身智慧機器人這一類前沿智慧硬體來說，模型技術是其願景實現的基石，要想充分發揮出模型大腦的優勢並不是那麼容易。
移遠通訊的Robrain AI機器人解決方案，基於對AI工程化技術的深度適配與持續最佳化，圍繞移遠AI模組及其強大算力，構建起了端側與雲端大模型的深度協同體系。雲端大模型充分發揮其豐富資料儲備的優勢，機器人可無縫接入豆包、DeepSeek 等主流雲端大模型及專業搜尋工具，增強深度語義理解與推理能力，解決互動淺層化侷限。
端側模型主打本地即時推理，賦予機器人毫秒級的響應能力和可靠的離線功能。無論是前進、轉向、原地踏步、站起、蹲下等動作指令，還是企業專屬領域的專業問答需求，機器人都能瞬間給出反饋。同時，該方案還支援企業定製化知識庫的本地部署，即便處於離線狀態，機器人依然可以提供專業、準確的問答服務。在模型效率和精度上，針對端側模型AI智慧的損失，移遠通訊還運用向量資料庫、RAG、模型微調等一系列技術加以補償，以提升端側的智慧化程度。
在端側與雲端大模型的深度協同下，Robrain AI機器人解決方案在情景理解、知識融合、智慧互動、快速響應上實現了明顯的智慧化提升，這是以往弱互動、弱推理的機器人所欠缺的，使得機器人得以在非結構化的場景中實現深度擬人的感知與互動，在實踐中快速在“長尾場景”中泛化應用。
正如逐際動力聯合創始人龐博所言，“透過接入移遠通訊的Robrain AI機器人解決方案，我們的雙足機器人具備出色的端側效能，在複雜環境中也能快速響應、精準互動，顯著提升了產品的泛化能力與市場落地潛力。”
據悉，目前Robrain AI能提供兩種具體解決方案，第一種是快速融合的方案，在機器人本體之外，提供單獨的機器人大腦，方案各個模組相對獨立，方便快速整合，讓傳統機器人具備大腦決策以及語音互動能力。另一種是深度融合方案，整合度會更高，一體化的軟硬體設計可靠性也更高，適合需要深度整合具身智慧場景應用的機器人。
從感知、到決策到互動執行，Robrain AI構築起了一套完整的閉環智慧方案，透過技術的深度協同與端雲資料的高效流轉，讓機器人真正擁有“觀察世界、思考問題、解決問題”的能力。基於準確全面的感知與個性化的決策，Robrain AI 將機器人的AI能力真正落地到可實踐的路徑下。這種全鏈路的智慧化，讓機器人不再是機械的程式執行者，而是能夠理解意圖、主動行動的具身智慧體。
加速具身智慧終局到來，移遠通訊推動機器人“靈魂覺醒”
在具身智慧行業升級的拐點，Robrain AI為機器人產業帶來的價值遠不止單純的技術升級這一維度。對機器人行業來說，在長尾場景泛化應用成為了其商業化落地難題，已經困擾了行業多年。如何將Robrain AI推廣到工業、商用、服務類等細分場景，成為了加速機器人產業變革的關鍵。
Robrain AI帶來的語音深度互動體驗，解決了情感化響應長期以來的缺失，提升了人機互動親和力；其在複雜場景表現出的適應性，在解決機器人場景應用泛化性上向前踏出了一大步；加上方案中端雲協同的最佳化算力分配，既降低了雲端依賴，讓機器人走入更多應用場景成為可能，還提升響應速度與經濟性，平衡了成本與效率，加速了機器人向更多應用場景滲透。這些以場景落地為出發的技術賦能，既推動了機器人從“機械執行”到“靈魂覺醒”的躍遷，更加速了機器人向具身智慧終局發展。
值得一提的是，移遠通訊在設計這一機器人方案時，已經考慮到機器人不斷進化的可能性。搭載移遠通訊AI算力模組的Robrain AI機器人解決方案，能夠為各種形態以及不同場景的機器人去做定製，並不斷透過端到端的AI技術為其提供功能進化，以場景需求為錨點，推動機器人的應用走進千行百業。圍繞具體場景的具身智慧需求來構建AI技術棧，無疑是推動具身智慧時代到來最核心的命題，對移遠通訊來說如此，對整個產業鏈來說亦是如此。
在近期的直播中，移遠通訊分享了此前落地案例，如基於移遠通訊端側 AI 整體解決方案，採用AI高算力模組SG885G-WF打造的德壹全能王 AI 具身機器人，能夠在無需理療師介入、無網路連線的環境下，快速且準確地理解使用者透過自然語言提出的指令和意圖，高效完成通用聊天、醫療領域 RAG 問答、指令控制等任務。
在清掃類機器人、陪伴類機器人、教育類機器人、運輸類機器人等多元領域，移遠通訊也在加速佈局，依託端雲深度協同的靈魂大腦與感知、AI、通訊全技術棧佈局，推動不同應用方向的機器人實現智慧化躍遷。
對於帶有執行功能的具身機器人終端裝置來說，未來進一步構建多模態具身大模型是通往高階智慧的必經之路。與此同時，多模態模型和硬體算力的適配，則是能否真正應用起具身大模型能力的重點，也是推進具身機器人落地的關鍵。
移遠通訊在近期的直播中也透露，其方案規劃也是按照從多模態感知到規劃、決策能力的增強方向推進，透過不斷擴充套件端到端AI的工程化能力，提高方案的適用性和覆蓋面，為客戶提供一站式的具身機器人解決方案，加速機器人具身智慧終局到來。
寫在最後
Robrain AI機器人解決方案給產業鏈上下游帶來了一個協同合作的契機，各方可憑藉各自技術專長，攜手持續探索機器人的應用場景。在模型技術、多模態互動感知技術、運控技術等一系列前沿科技的加持下，具身智慧機器人的發展正在推動AI向能夠理解、推理並與物理世界互動的方向演進。正如英偉達黃仁勳所說，AI技術終局在物理AI，AI時代下一個浪潮是“具身智慧”時代。