打破行业瓶颈 灵境智源重磅发布四大核心成果,国产具身智能迈入“脑体并强”新时代

今年全国两会首次提出“打造智能经济新形态”,为我国人工智能产业指明发展方向,也标志着行业从局部赋能转向系统性产业重塑。在智能经济浪潮中,人形机器人成为抢占科技制高点、推动制造业升级的核心赛道,迎来爆发式发展热潮。

但高速发展背后,产业痛点凸显:技术路线繁杂、核心标准缺失、产业链协同不足,而全栈自主端侧计算系统的长期缺位,更是卡住产业发展的核心瓶颈,让机器人陷入“身强脑弱”困境,难以落地实用。

为破解困局、补齐短板,3月27日,由上海交通大学、上海市闵行区人民政府、中国计算机行业协会人工智能产业工作委员会指导,上海人工智能研究院主办的首届具身智脑技术生态大会,在上海大零号湾隆重召开。作为国内具身智脑领域首场高规格、全产业链盛会,大会汇聚政产学研用多方力量,聚焦核心技术突破与生态共建。

作为大会核心亮点,专注国产算力软硬件生态的上海灵境智源科技有限公司,重磅发布“致境T系列”硬件及四项自主研发的具身智脑核心成果,直击行业痛点、攻克关键技术,推动国产具身智能从“单兵突进”迈向“脑体并强”。

端侧算力突围,打破机器人“不可能三角”

具身智能落地多元场景,首要攻克算力、体积与功耗的“不可能三角”。长期以来,人形机器人若想提升智能,就需搭载大功率算力设备,不仅机身笨重、灵活性不足,还存在耗电高、续航短、散热难等问题,无法满足规模化商用需求。

针对这一痛点,灵境智源在大会上推出国产化具身大脑——致境T系列T200与T80产品。这款端侧算力硬件以极致小巧体积,实现超高算力与超低功耗的平衡,成功攻克行业长期难题。

两款产品不仅满足严苛的散热与长续航要求,还深度集成工业级实时操作系统与高速通信总线,兼容性强、稳定性高,可适配各类复杂场景。作为可靠的端边侧算力底座,致境T系列打破国外技术垄断,扫清了具身智能规模化落地的硬件障碍。

德沃夏克架构问世,芯片底层重构脑体协同

传统机器人的“大脑”(决策)、“小脑”(运动)、“感知系统”三大模块相互独立,通信延迟高、数据传输慢,易出现感知与动作脱节,机器人仅能被动执行预设程序,无法自主学习升级。

灵境智源国内首创超异构德沃夏克架构,从芯片底层重构运行逻辑,将“大脑-小脑-皮层”三大功能深度融合,打造三位一体类脑计算系统,将感知到动作的闭环延迟压缩至5ms以内,实现毫秒级响应。

更具突破的是,该架构赋予机器人“经验可进化”能力——能将作业、交互、语义理解等经历实时转化为数字记忆,遇到相似场景可直接调用经验快速决策,让机器人从被动执行机器,升级为可自主学习、持续迭代的智能体。

视觉运控+多模态感知,告别盲踩实现生物级反应

传统机器人在复杂环境中行走、作业高度依赖预设程序,缺乏实时感知能力,如同“蒙眼摸索”,灵活性与安全性不足,难以适配非结构化场景。

为提升机器人行动力,灵境智源升级国产具身“小脑”,推出行业顶尖算力的T40产品。其搭载全链路软硬协同视觉运控模型,通过单阶段端到端训练,实现视觉感知与运动控制深度融合,相当于给机器人装上“实时睁开的眼睛”。

机器人抬脚瞬间即可识别地面坑洼、障碍,实时调整落脚点,彻底告别“盲踩试错”,实现流畅目视行走、跨沟避坑,适配工业巡检、仓储搬运等多元场景,大幅提升灵活性与安全性。

大会同时行业首发“硅基皮层”实时多模态融合系统——思境Si-Cortex S100。这套系统如同机器人的“感知中枢神经”,可在硬件底层极速融合多路高清视觉信号,以及雷达、触觉、力度等多维度感知数据。

其处理延迟压缩至1ms以内,赋予机器人生物级反应速度,能快速捕捉环境变化、精准感知外力,为精细操作、安全交互打下坚实基础,让机器人更灵敏、更智能。

共建全栈生态,推动产业从单点突破到系统共赢

具身智能的落地,离不开全产业链协同发力。当前行业标准不统一、协同不足的痛点,根源在于产业链上下游脱节,未能形成有效合力。

发布核心成果的同时,灵境智源秉持开放共赢理念,向全行业开放技术与生态资源,依托本次大会链接本体制造、感知平台、供应链、测试机构等上下游企业,凝聚行业合力。

目前,灵境智源已与数十家行业领军企业达成战略合作,携手构建“技术定义—产品落地—场景验证—商业闭环”的完整生态链。大会同步启动人形机器人AI软硬件生态协同标准制定,揭牌具身智能智脑研究院(筹),推动产业规范化、规模化发展。

从攻克端侧算力瓶颈,到重构芯片架构、升级感知系统,灵境智源以全栈自主创新,补齐国产具身智能核心短板、打破国外垄断。此次四大成果发布,既是企业里程碑,更是国产具身智能产业的重要转折点。

随着国产软硬件生态完善、全栈自主算力底座成熟,我国具身智能将彻底告别“身强脑弱”,加速从实验室走向商用落地。未来,在政产学研合力推动下,国产具身智能将持续突破,深耕千行百业,助力智能经济新形态成型,让中国智造领跑全球赛道。

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