1️⃣ 痛点直击

✔️ 工业场景中的具身智能为何步履维艰？

✔️ 动态误差困境：机械臂重复定位精度≠实际作业精度

✔️ 感知成本悖论：高精度传感器依赖外部算力，带宽限制下的实时性缺失 

✔️ 泛化能力瓶颈：复杂传感器堆砌推高成本，却难以应对简单重复任务  

✔️ 数据获取困境：示教数据质量参差不齐，Sim2Real鸿沟难以跨越 

✔️ 传感器、算力、机械臂成本高企，如何平衡自主研发与供应链整合？

2️⃣ 硬核洞察

✔️ 清华CogACT、ALOHA2等案例拆解：大模型如何赋能机器人感知与决策？

✔️ TPF导向」：在不完美的技术下，如何找到产品与市场的精准契合点？

✔️ 工业级机器人的「隐形门槛」：布线设计、维护成本、场景适配的经验分享

3️⃣ 技术破局

✔️ 工业级性价比革命：平行夹爪设计 vs 三指夹爪

✔️ 为VLM模型提供「免费午餐」：释放大模型规划潜力  

✔️ 末端轨迹专用训练：7B级VLA模型端侧部署成为可能

✔️ 实战场景体验：黑灯工厂兼容性、特征缺失物体抓取、快速换型能力

✅  AI+硬件相关行业创业者

✅  正在寻找AI+赛道的创客团队

✅ 关注具身智能的技术极客

✅ 任何想看懂下一个AI风口的清醒者

分享者：萬琪 Chee

柴火空间核心会员/网境智能创始人&CEO

机器人行业工作超过10年，领导产品与研发工作；Syrius 炬星 联合创始人，雷⻰ PA-AMR 机器人核心负责人之一；猎戶星空 & 猎豹移动 视觉导航产品负责人；3D Image Sensors 专家；拥有12项发明专利、其中3项为PCT发明专利