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分层训练架构破解落地难题,优艾智合重塑工业具身智能新范式

http://www.gkong.com 2026-08-25 15:41 来源:优艾智合机器人

在半导体、能源化工、锂电等行业,数据就是企业的核心资产。工业具身智能要实现规模化落地,必须同时兼顾快速场景适配与严格的数据安全要求。

优艾智合工业原生人形机器人“隙锋”,通过分层训练架构,深度融合工业具身智能大模型FabriX的能力,出厂前完成基础能力训练,到厂后在客户本地进行二次训练,构建高效、安全的闭环,加速具身智能规模化落地。

云端预训练,带着基础能力出厂

隙锋出厂前的训练在云端完成,全程不接入客户园区,不触碰任何产线真实数据。

依托与华为云CloudRobo平台的深度协同,隙锋以FabriX为基座,调用CloudRobo平台提供的百万级开箱即用数据资产、20+昇腾亲和模型资产,高效完成训练。

在云端,隙锋从环境配置到完整数据链路打通仅需两小时,并通过持续学习完成基础操作能力训练,实现“带着基础能力出厂”。将训练工作前置,从源头规避客户数据外泄风险,保障客户数据主权。

本地迭代训练,实现适配闭环

机器人部署至客户产线之后,完整训练链路全部闭环在客户本地园区,生产数据全程不出园区。客户机房内部署FabriX大模型,隙锋本体端侧搭载轻量化模型FabriVLA,二者分工协同开展特定岗位二次训练。依托低样本迁移能力,仅需少量岗位现场数据进行现场适配,即可快速满足产线特定岗位的作业需求。投入运行后,隙锋以24小时为周期持续采集实际作业数据进行循环训练,实现持续进化。整套流程数据驻留客户内网,不回传外部云端,兼顾快速部署迭代与数据安全底线。

FabriX + FabriVLA,支撑规模化落地

工业具身智能大模型FabriX向上对接工厂现有的MES、WMS等工业软件系统,向下调度各类机器人,横向贯通各类工业IoT设备,通过确定性先验蒸馏、约束锚定智能体等方式,让AI既有工业精度又有调度的确定性,破解工业具身智能难以兼顾“泛化、效率、可靠性”的不可能三角。

同时,轻量化模型FabriVLA部署在机器人端侧,负责原子级任务的实时控制与快速响应。机器人无需依赖外部云端算力,适配“数据不出园区” 的硬性安全要求。

依托深浅层视觉特征融合、门控自注意力机制两项架构创新,轻量化模型FabriVLA在仿真基准中验证了精密插装等高难度操作能力,为半导体、锂电等产线的精密操作场景提供了模型基础。立于浪潮之巅,优艾智合将持续深化FabriX与隙锋协同落地,以“3年赋能10000个工业现场”目标加速推动工业具身智能的规模化落地,助力行业智能化转型升级。

立于浪潮之巅,优艾智合将持续深化FabriX与隙锋协同落地,以“3年赋能10000个工业现场”目标加速推动工业具身智能的规模化落地,助力行业智能化转型升级。

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