JAKA Coboπ EI，是一个让协作机器人像资深工程师一样理解任务、自主规划、持续进化的智能体平台。

协作有余，智能不足是当下大多数协作机器人的真实现状，工程师逐行写脚本 、反复后处理调参、人工排查故障等等。JAKA CoboΠ EI尝鲜版，凭借三大核心能力，率先带领行业体验“人机共创新范式”的变革妙处。

01 “想到”即“做到”：因为机器人的思想够透明

大模型驱动的作业编排与执行，要让机器人"听得懂"、“做得好”，还要明白机器人是怎么“想的”。

传统编程，是人去学习机器人的语言。智能体化，是让机器人来理解人的表达。接入大模型支持文本、语音输入只是第一步，关键在于用户编程过程中的“Know How”。JAKA Coboπ EI ，聚焦真实任务场景，深度理解用户编程和机器人执行过程的习惯， 让协作机器人的示教不再是从零开始，而是经由自然语言驱动的：描述业务 → 确认逻辑 → 微调参数 → 一键执行的闭环。

在向智能体下达任务的过程中，节点化界面将整个流程清晰展示，当前节点实时高亮，日志报文动态刷新——现在是哪一步、出了什么结果、有没有异常……全都一览无余，让任务执行步骤可追溯、动机可解释，不会出现端到端大模型常见的“黑盒现象”，同时优化Token使用成本。

以常见的几何轨迹生成为例：“用JKS生成边长200mm的正方形轨迹，要求直线运动。”

此时，JAKA Coboπ EI 会将自然描述语言转化为可执行的结构化逻辑，结合既有Skill技能包和基础指令库(运动指令、循环控制等)，完成意图识别-框架生成-参数确认修改-任务一键执行的任务闭环：自动识别任务模式(如矩形轨迹+ 参数化配置)，并根据情况检索内部向量化数据库并与大模型交互，自动产出对应的任务流框架结构，逻辑清晰、参数可调，在用户进一步确认逻辑、点位与参数后进行优化、确定和执行。

02 技能资产化：一套标准，让经验流动起来

JAKA Coboπ EI 全面遵循Claude Skill 规范，提供标准化的元数据定义与目录结构。 知识不再锁在个人电脑里，而是成为组织级资产——

· 工艺专家的隐性经验，可封装为标准化 Skill

· 不同产线、项目之间的技能资产，可无缝导入导出

· 可视化技能中心，支持一键打包、搜索、安装

03 二次开发“一次过”：就靠Python与JKS双栈生成与混合执行

平台同时支持Python脚本与原生机器人JKS脚本(即JAKA Scripts)的自动生成与混合执行，提升作业编程灵活性。

脚本自动生成：系统提供技能节点支持用户输入任务描述，按需自动生成Python脚本或JKS机器人作业脚本

混合编排执行：同一任务流中无缝穿插Python与JKS节点

此前，某些复杂场景需要二次开发才能完成，例如在应用逻辑扩展中，用户需要实现 JKS 语法本身无法支撑的复杂逻辑(如数据处理、算法调用、第三方接口对接);在后台监控或调度中，需要实时监控机器人状态、机器人作业任务调度等。

现在，通过Python+JKS双栈混合执行，无需传统二次开发的复杂过程——对话生成、自动衔接、一次通过，极大降低开发门槛并提高部署效率。

一句话总结：开发者不再被语言绑定，AI帮你写最合适的代码。

迈向具身智能，打造人机共创新范式

JAKA Coboπ EI 中的 EI，指向一个清晰的技术愿景：Embodied Intelligence —— 具身智能

“去年，节卡提出了协作机器人的‘人机共创新范式’，今天发布的JAKA Coboπ EI，正是这一范式落地的一小步。我们期待以为用户提质增效的AI辅助编程与任务编排为起点，未来让协作机器人拥有理解、行动与进化的完整能力，基于节卡具身人形机器人一站式开发平台，提升数据采集、模型训练、仿真评测、模型推理的全链路产品能力。”

——节卡机器人 产品发展中心总经理 刘博峰

当前，节卡机器人凭借AI大模型技术，让协作机器人听懂自然语言指令、智能规划执行方案，拥有"理解"与"行动"的能力。节卡机器人的产品愿景，是将 AI 大脑与协作机器人深度融合，并充分复用具身人形机器人的技术框架，实现：

· 多模态感知融合 — 整合视觉、力觉、位置等多维度信息

· 情境自适应交互 — 根据实际工作环境动态调整策略

· 实践驱动进化 — 通过实践不断完善操作技能

JAKA Coboπ EI 当前版本聚焦于人机协作的智能化辅助，重点推荐用于方案设计与验证、技能培训与教学，如用至生产场景，建议用户在仿真环境中充分验证后迁移至真机运行。正式版将提供更完善的真机支持与安全校验。