8 月 19—23 日 2026 世界机器人大会期间,深圳众擎机器人发布「仿人脑」具身智能引擎 EngineAI Awaken。它不是单一模型,而是一套五层体系架构——S1 本能反射层、S2 动作规划生成层、S3 认知推理层、S4+S5 自我成长层(情感大模型),覆盖从本能反射到自我成长的完整智能链路。真正值得写一笔的,是它提出并落地的「分层异构多频」控制哲学。
核心突破:2Hz 与 100Hz 的解耦
具身智能进入物理 AI 时代后,最大的工程痛点之一是:大模型语义推理慢(重度推理往往以 Hz 量级计),而机器人肢体运动控制必须高频实时(百 Hz 量级),两者跑在同一套系统里,大模型的计算延迟会直接拖垮机体、导致失控。EngineAI Awaken 的方案是把 2Hz 的重度语义推理和 100Hz 的高频运动控制彻底解耦——不同智能层级各司其职、以差异化频率协同运行,从根本上规避「大脑想清楚了,身体已经摔了」的失控风险。
落地数据
引擎融合 WAM 与 VLA 模型后,机器人仅需 2 小时实机微调,长程动作成功率即可突破 98%。整套架构与众擎自研力控关节、灵巧手深度适配,依靠真实物理世界的数据循环(而非停留在仿真),实现软硬件协同迭代,形成「模型驱动数据沉淀→数据反哺模型进化→量产扩大数据规模」的数据飞轮。
商业化同步迈步
2026 年 8 月,全尺寸通用人形机器人 T800 正式进驻立讯精密苏州工厂,承担物料上下料与搬运,在人员设备持续流动、环境嘈杂的车间内自主完成「接单—导航—取料—配送—放料」全流程闭环。这是 T800 在精密制造产线的首次应用,验证了人形机器人在高节拍工业场景的可靠性。T800 峰值功率 1.4 万 W、最大力矩 450Nm,现场展示的上楼梯、下斜坡、灵巧手抓取均基于纯本体边缘端推理,无需依赖云端即可实时感知决策。
为什么值得关注
第一,它把「大模型延迟导致失控」这个具身落地的隐性死穴摆到了台前,并给出了架构级答案——不是堆算力,而是频率解耦。这条路线与「端到端神经网络控制 + 边缘推理」组合,正是人形机器人从擂台格斗(众擎八角笼 URKL 联赛「豆浆 vs 卤煮」)走向工厂上岗的关键使能器。
第二,与今日其他具身叙事形成互补切片:WHRG 的「全自主破纪录」看运动极限,WRC 的「97% 出货」看产业规模,Figure 的「数据闭环」看美国路径;众擎这条线补足了「控制架构如何把认知与运动缝合」的工程细节,是具身智能从 demo 到生产力最底层的那块拼图。
一句话:让机器人的大脑慢想、身体快动,具身智能才真正敢进工厂。
来源:21 财经、东方财富/科创板日报、新浪财经、南方都市报(WRC 现场专访赵同阳)。
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