目前在工业世界里，类似于手机、电脑、汽车等标准产品的重复性大规模生产，机器人或者专业机床的渗透率已经非常高，然而在航天、航海、建筑、电力等大规模定制化行业，由于产品变化多，构造复杂，定制性强的特点，亟需更加智能灵活且精准的机器人软硬件解决方案。

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尽管人形机器人的技术成熟和商业化落地还处于早期验证阶段，大界仍然积极响应国家关于在具身智能领域加快场景培育和推动新场景大规模应用的实施意见，在工业具身领域发挥核心优势，在客户高附加值生产场景中深度挖掘，引领产业升级。

“人工智能+制造”是必答题，不是选择题。大界的解题思路如下：

Task 1

硅基的掌控

在工业世界里，大界倡导人对于机器实时且绝对的掌控。

目前具身领域里并不强调人机之间实时的交互，觉得只要一句话，一个指令，机器人就可以通过黑箱学习，完成任务，无需干预。在工业世界里，这样的交互是充满不确定性且危险的。

大界的RoBIM操作系统赋予工人对于机器人任务全面的审核和控制，让物理AI可以高精度且高效率地执行和模拟空间和时间。

RoBIM为每一道指令的传达提供了人机交互的窗口，使工人可以制定、决策、干预机器的行为，为结果负责；并以此为基础建立起人和具身智能体之间值得信赖的工作关系。

Task 2

群脑的智能

大界的RoBIM是工业领域泛机器人构型的智能数字底座，我们希望不同硬件构型的工业、协作、人形机器人可以群体合作，而不是架设孤岛，各自为战。

未来工厂中丰富的产品类型和生产场景需要机器人不仅只是理解眼前的物品和任务，而是建立完整产品制造流程的大局观，包括上下游或平行工艺中相关机器人的工作流和执行状态。

大界已经具备了复制粘贴工业、协作机器人的技能到人形构型上的能力，也正在实际项目上积极部署多机器人构型、跨工艺协同的群脑智能，发挥各机器人本体厂家的细分优势，避免同质化竞争，形成百家争鸣的生产力繁荣。

Task 3

工匠的进化

“人工智能+制造”带来的生产力跃迁，本质上是赋能，而不是抽真空似的坍塌。

一名工人从进入工厂技术培训，到积累经验和技能成为高级工匠往往需要数年的时间。但是未来，机器人能力的进化会是瞬间的事情。

它可以通过RoBIM数字底座调取成百上千台已经部署投产的机器人的加工数据和生产策略，通过学习加泛化，变成自己的生产技能。同时，RoBIM也支持面向工人执行生产过程的多模态的数据采集方法，包括视频、摇操、动补和UMI等。

大界正在快速地标注、训练和演化海量多模态的高精度工业数据并融入到自动化的仿真流程里，探索更加高效的将工人技艺转变为机器人生产力的方法。在AI时代里，具身智能将是中国庞大的全产业工人集群和工程师红利的放大器，这也是时代赋予大界的使命。