7月17日-20日,2026世界人工智能大会在上海世博展览馆举行。本届大会首次将具身智能与智算并列为两大核心赛道,H3馆作为机器人与具身智能主题馆,汇聚了208款具身智能终端、超300台真机。

对天机智能而言,本届WAIC还有一重特殊意义——Gento全系产品在国内首次公开亮相。此前,Gento系列已在ICRA 2026维也纳大会完成国际首秀。此次回到国内,Gento Luna、Gento Skye、Marvin Pro三款产品全部展出,覆盖从移动操作到固定高精度作业的多元场景。

Gento Luna:安全力控与趣味交互融合

Luna是一款能在折叠与站立两种形态间切换的轮式折叠机器人。站立高度1.7m,折叠后仅0.79m,整机26个自由度(不含灵巧手),双臂标配关节力控,兼顾大作业空间与紧凑收纳。

展会现场,Luna为观众递送礼袋。一只手臂持有一叠礼袋,另一只手臂从中逐一取出,平稳递向观众。力控系统确保手指对礼袋的夹持力恰到好处——不会捏变形,也不会滑落。这是一项典型的双臂协同精细操作场景:一只手臂定位、一只手臂执行,力觉反馈全程在线。

现场交互环节,Luna还展示了迎宾舞蹈,并与观众互动比心🫶、碰拳🤜🤛、挥手👋、送花🌹,心形表情灯系统吸引大量观众驻足。Luna动态验证了全身力控能力——每个关节都在实时调节输出力矩:手臂扬起时速度渐快、落下时柔顺减速,躯干跟随双臂重心偏移做细微调整,动作呈现自然的“弹性”与“缓冲”,而非伺服电机生硬的点到点运动。柔顺控制重心协调多关节同步,每一项都是真实作业的前置技术条件。

Gento Skye:多高度自适应与移动搬运

Skye是一款“小脑就绪”的轮式升降人形开发平台,全身力控、控制权完全开放,面向强化学习与真实世界验证。

展会现场,Skye展示了升降与挥手动作。升降机构从最低位缓缓抬升,同时手臂做自然的挥手动作,升降行程覆盖从地面到台面的作业高度。这一能力在仓储场景中体现为从地面取货放至传送带,在服务场景中体现为从低柜取物递至台面——升降机构解决的是多高度工况下的作业可达性问题。配合表情灯语系统,该演示同时呈现了Skye在人机交互场景中的自然与温度。

此外,Skye还演示了移动搬运任务。轮式底盘在展位内沿固定路径往复移动,到达点位后停下,双臂协同将标准尺寸的箱子从A点搬至B点,循环执行。低重心设计带来的抗倾覆能力,以及到达目标点位后的停止定位精度,在现场得到直观呈现。整个过程按预设程序自主运行,不依赖人为干预,验证了轮式底盘在室内场景中的移动效率、定位精度与双臂协同搬运能力。

Marvin Pro:自主推理与泛化抓取

Marvin Pro是一款固定式力控人形双臂平台,搭载NVIDIA Jetson Orin AGX 64G算力平台,标配五目视觉,重复定位精度±0.03mm

展会现场,Marvin Pro演示了搭载VA-dex模型礼品递送任务。展台一侧堆放着钢笔礼盒,观众伸手示意后,机器人自主抓取礼盒,通过视觉定位观众手部位置,将礼盒平稳递送到观众手中。与预设轨迹的自动程序不同,VA-dex模型驱动的机器人面对的是散乱物料堆,需自行判断抓取顺序、放置位置与操作策略。夹爪开合力度由力控系统实时调节——模型发出“抓取”指令,力控系统执行“以多大力度抓取”。观众可以观察到机器人在面对物料位置轻微偏移时的自适应调整:末端靠近盒子边缘后,不是硬推,而是依据接触力反馈微调姿态再继续操作。

Marvin Pro还演示了搭载AnyGrasp模型泛化抓取任务。展台上随机摆放不同形状、不同材质的物体——螺丝刀工具、试管、柔性物品等——机器人需逐一识别并成功抓取。AnyGrasp模型在无预先建模条件下,依靠RGB-D图像实时输出精确的抓取姿态。观众可以看到机器人面对不同物体时的策略差异:硬质物体采用刚性夹持,柔性物体施以更轻柔的力度,不规则物体则先试探接触点再调整夹爪位置。

全链路技术闭环:从核心部件到模型推理

在模型层面,天机智能旗下科摩德团队自研的VA-dex模型专注于长时序任务的自主规划与推理,AnyGrasp模型实现面向任意未知物体的实时泛化抓取。两款模型与底层硬件技术协同配合,形成了从物理执行到自主推理的完整技术栈。

在硬件层面,全球首创MEMS关节扭矩传感器率先将MEMS技术应用于机器人手臂关节。其灵敏度为传统应变片方案的10倍,抗冲击能力提升4倍,关节力控绝对精度≤0.3N·m,使机器人具备感知微小力变化并快速响应的能力,为力控算法提供高品质的原始信号。

轻量化一体化关节模组内置EtherCAT通讯驱动器,具备位置环、速度环、力矩环、电流环四环控制能力,在驱动器上直接实现8kHz力矩闭环控制;内置双绝对值编码器支持全闭环控制,实现无电池零点记录;内置摩擦式制动保持器,确保停机无漂移、开机无抖动。Marvin M6S Lite单臂自重仅8kg、额定负载5kg负重比62.5% ,为人形机器人在移动平台上的长时间作业提供了低能耗、长续航、灵活部署的硬件基础。

阻抗控制动态跟踪算法依托全身力控与阻抗技术,使机器人能够安全地与人和环境交互。在人机交互场景中,机器人表现出自然的顺应性,减少接触冲击力;在未知环境作业时,帮助机器人适应外部环境变化,减少因外界干扰导致的振荡;在精密柔性组装等需要精确控制力与位置的场景中,确保机器人在遇到障碍时能够柔性调整,避免损坏操作对象或机器人本身。

双臂协同一体化架构实现单主板毫秒级同步控制双7轴力控臂,控制延迟低至5ms。该架构内置双臂协调控制器,支持“双手协调抓取”等高级指令的直接调用,是双臂协同能力的技术保障。

定义具身智能的价值边界

天机智能的定位,是从核心部件整机平台、从运动控制模型推理,构建覆盖具身智能全链路的闭环能力——向下扎根MEMS传感器与一体化关节等核心部件,向上生长Gento全系列人形整机平台,并自研VA-dex与AnyGrasp模型驱动自主推理。

天机智能致力于让物理AI自然地成为现实世界的一部分,让每一台机器人都能在真实场景中稳定、精准、安全地完成作业。


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作者 ab, 808