一、具身智能机器人创新中心——方案特色
1.全方位的技术培训
产品部署完毕后，公司指派专业工程师团队，为用户相关任课老师和学生进行培训。培训内容涵盖产品操作方法和流程、软件系统的使用、课程资源使用方式，以及日常维护方法等，直至用户完全掌握产品的全部细节。另外，根据用户需要，还可从如湖南大学、湖南科技大学等知名高校邀请老师，与用户进行更深层次的技术交流。
2.建立国产、可控的产品生态
联合华为、海康威视等行业龙头，逐步实现从软件到硬件的国产化替代。如在处理器上，逐步切换至华为昇腾处理器。另外，视觉系列产品全面兼容海康威视VisionMaster视觉软件，逐步完成对Halcon、Vision Pro等国外工业软件的替代。
3.源于工业，服务于教育
公司相关技术和产品已应用于工业领域10余年，服务于数千家企业，可将当前企业中的实际应用直接转化为教育产品中的实验项目和课程设计，从而使得产品更贴近真实应用，有助于学生接触到相关技术的最新应用领域，提升实战水平。
4.开源，支持二次开发
所有机器人运动控制、机器视觉、图像处理、人工智能等软件和算法，完全由团队成员基于开源框架进行开发，可开放全部源代码，供教师和学生进行二次开发。对本科学生而言，通过循序渐进的进行代码训练，可真正掌握相关知识的实际应用。
5.定制化技术服务
根据学院的教学要求或课题研究要求，可从实验室的设备实际出发，为老师提供定制化服务。一是支持根据授课需要进行实验项目的新增和调整；二是为老师的课题和论文提供技术协助；三是可与学院组织相关领域的学术和课题交流。

二、具身智能机器人创新中心——建设目标
该项目拟建设的具身智能机器人创新中心，旨在打造成为国内领先的具身智能科研与人才培养高地。
在科研创新方面，创新中心将聚焦具身智能领域的前沿科学问题和关键技术难题，开展系统性、创新性的研究工作。依托该中心，可发表一系列论文，涵盖多模态感知、人机交互、机器人协同控制、具身智能学习算法等多个具身智能的核心研究方向，展示学院在基础理论和应用技术方面的研究成果，提升在具身智能领域的学术影响力。
在技术突破方面，学院将致力于攻克具身智能领域的一系列关键技术，形成具有自主知识产权的核心技术体系。中心建成后，学院将围绕多模态机器人大模型技术、深度视觉与点云分析技术、人机交互技术、机器人协同控制技术等重点领域展开技术创新，形成一批前沿技术成果。
在人才培养方面，学院将充分发挥资源优势，为具身智能领域培养高素质的专业人才。通过中心配置的多款具身智能机器人设备，学生将深入了解具身智能的前沿技术和研究方法，掌握从算法设计、系统开发到实验验证的全流程科研技能。在社会影响力方面，学院可以在学校内部开展跨学科合作，或者与地方企业开展工程应用领域的交流，从而搭建一个具身智能机器人领域的前沿交流平台。通过这些措施，推动具身智能技术的产学研合作，将科研成果转化为实际产品和应用，为产业发展提供技术支持。

三、具身智能机器人创新中心配置（仅供参考）
1.场地布局与设计
具身智能技术的基础在于算法，通过采用高效的算法，对特定行业的数据进行训练，生成数据模型，并将该模型部署于相应的机器人中，开展行业应用，即为“具身智能”。因此，按照从底层算法到上层应用的递进关系，该创新中心拟规划三个区域，各区域的定位如下：
（1）具身智能之机器人多模态感知与协作
该区域侧重文本、图像、视频、语音等数据的标注，并在此基础上，完成多模态大模型的训练。训练完毕后，通过配置的机器人平台开展该大模型的验证，在验证过程中，不断进行模型的优化和迭代。
该区域配置如下产品：
大模型服务器，1 台；
多模态机器人大模型与双臂协同系统，2 套。
（2）具身智能之智慧农业机器人应用实践
该区域侧重将上述训练的多模态大模型，应用于智慧农业场景，解决实际行业问题。比如，通过大模型中训练的环境信息、语音指令、果蔬信息等数据，并将其部署于多种农业采摘机器人中，可实现面向不同果蔬种类的精准种植、智能采摘、农田管理。
该区域配置如下产品：
单臂农业采摘机器人，1 台；
双臂农业采摘机器人，1 台。
（3）具身智能之人形机器人前沿探索
设置该功能区的目的在于进一步提升具身智能机器人的应用价值，拓展其应用场景，真正实现通用机器人的发展目标。通过部署的两款人形机器人，在上述智慧农业机器人的基础上，将具身智能技术和商超、仓储、家居等行业结合，推动机器人走向各行各业，走入千家万户。
该区域配置如下产品：
人形机器人，1 台；
单臂仿人机器人，1 台。

2.各区域功能规划
三个区域的功能规划如下：
（1）具身智能之机器人多模态感知与协作
该区域配置1 台大模型服务器、2 套多模态机器人大模型与双臂协同系统，专注于算法开发和验证，即如何整合视觉、听觉、触觉等多种感知模态数据，实现机器人对周围环境的全面理解，并借助机器人协同完成复杂任务。在视觉方面，采用深度相机，通过捕捉环境的图像信息，用于目标识别和场景理解。听觉方面，采用麦克风阵列，接收声音信号，实现语音识别与声源定位，以及与用户的人机交互。触觉方面，可在机械臂末端安装力传感器，从而感知与物体接触时
的力度信息。
在上述多模态感知能力的基础上，系统可以精确控制双臂的运动轨迹、速度与力度，确保双臂在操作过程中的协调性与稳定性。比如，将该平台用于模拟装配任务，则机器人首先通过视觉识别零部件的形状、位置，听觉确认装配指令，触觉感知装配时的阻力，多模态信息融合后，双臂协同完成零部件的抓取、对准与安装。
（2）具身智能之智慧农业机器人应用实践
该区域配置1 台单臂农业采摘机器人、1 台双臂农业采摘机器人，通过采用大模型和具身智能技术，研发和优化农业采摘机器人，使其适应多样化的农业生产环境与作物品种。在功能实现上，两款农业采摘机器人均配备了深度视觉系统，能够识别不同农作物的果实特征，如颜色、形状、大小、成熟度、空间位置等，结合深度学习算法对果实进行精准定位。区别在于，单臂农业采摘机器人，主要用于方便直接采摘的果蔬，如西红柿、苹果等，而双臂农业采摘机器人，则用于应对如黄瓜、辣椒等需要先剪断藤蔓或枝干后，才可采摘的果蔬。与此同时，机器人还配备了环境感知模块，可实时监测农田的温度、湿度、光照等环境参数，为农作物的生长提供数据支持。以及，通过对农田地形、作物分布的感知，机器人可以规划最优采摘路径，避免碰撞农作物与障碍物。
（3）具身智能之人形机器人前沿探索
该区域配置1 台人形机器人、1 台单臂仿人机器人，聚焦于人形机器人在不同场景下的应用探索与技术创新。本方案中的人形机器人采用轮式底盘，即结合了人形机器人的仿人形态与轮式移动平台的机动性，实现在室内空间中的快速移动和作业。
人形机器人作为当前最具前景的机器人型态，可以在多个行业发挥价值。比如在制造业，人形机器人因灵活的机械臂与类人形态，能模仿人类完成复杂精细装配任务，如电子产品微小零件组装。在商业场景中，人形机器人可作为智能导购，凭借人脸识别与语音交互，为顾客提供个性化推荐，并且可以依托机械臂完成商品的取放、传递和分拣。在家居生活里，人形机器人能理解指令完成家庭的环境清洁、物品整理。

四、技术路线与原理
1.多模态机器人大模型技术
该技术是具身智能机器人的基础，部署于所有的产品中。从技术角度来说，多模态机器人大模型突破了传统单一模态模型的局限，能够整合视觉、听觉、触觉等丰富的感知信息，赋予机器人对复杂环境更全面、深入的理解能力。相较于传统模型，它能有效的提升机器人在复杂场景下的决策准确性与任务执行能力。
本项目采用阿里的通义千问大模型，在大模型的应用过程中，主要包括三个环节：
（1）训练
训练之前，需要采集丰富的多模态数据，比如图像、文本、语音等，这些数据大部分由机器人在各类场景中获取。在图像方面，主要来自于深度视觉系统所捕捉的周围环境图像，如房间布局、物体位置与形状等；在听觉方面，主要来自于语音识别系统接收到的环境声响、人类语音指令等；在文本方面，则来自于用户预训练的各类先验知识。数据获取完毕后，应当选取适宜的模型架构，如改良版的Transformer 架构，该架构能够有效处理不同模态数据间复杂的关联关系。
（2）压缩
经大模型服务器充分训练的多模态大模型虽然功能强大，但体量庞大，无法直接部署到本项目所配置的如农业采摘机器人、人形机器人中，因此，压缩模型成为关键环节。在具体的压缩方法上，需要综合运用剪枝、量化、知识蒸馏等方法，将大模型小型化，并且使得小模型在较小规模下，也能实现与大模型相近的性能表现，从而成功达成模型压缩的目标。
（3）部署
完成模型压缩后，下一步便是将其部署到各类具身智能机器人上，使其真正具备与环境交互的能力。在部署过程中，重点需要考虑模型与机器人操作系统及其他软件算法的兼容性，确保模型能够与机器人的传感器数据采集系统顺利对接，实时获取视觉、听觉、触觉等多模态信息，进而实现与环境的交互。
2.强化学习技术
强化学习是一种机器学习方法，在具身智能机器人在环境中运动的过程中，通过与环境不断的交互，根据环境反馈的奖励或惩罚信号，调整自身行为策略，以最大化累积奖励。简单来说，强化学习就是“试错-学习”的过程。
本方案中综合配置了移动机器人、协作机械臂、人形机器人等多种类型的产品，这类机器人在传统方式下，主要通过预设的指令，完成指定的任务。但是作为具身智能机器人，则应当具备更强的学习能力。比如，移动机器人导航时，通过强化学习尝试不同路径，依据环境反馈的奖励信号优化路径选择。在抓取物体时，通过不断尝试不同的抓取角度、力度，从结果中学习，实现精准抓取。最主要的，当环境发生变化，比如机器人抓取过程中，突然出现障碍物，那么，基于强化学习的机器人将能迅速调整策略，继续完成任务。
3.人机交互技术
本方案中的所有机器人产品，均配备了语音识别模块，可以实现和用户的交互，并根据用户的指令，完成相应的任务。比如，对人形机器人而言，用户可以下达指令“帮我沏一杯茶”，机器人收到指令后，可以协同两台手臂的路径，完成该任务。语音交互技术使得机器人能够以自然、高效的方式与人类进行沟通，打破了传统的如代码、界面、按钮等交互方式的局限。当然，在交互方式上，除了对话式的语言交互外，还包括有手势、表情等视觉交互，通过这些技术的融合运用，大大提升了机器人的易用性和适应性。
4.深度视觉与点云分析技术
深度视觉技术能够获取场景中物体的三维空间信息，而点云分析则对这些三维点云数据进行深入处理与理解。相较于传统二维视觉，该技术使机器人能够精确感知物体的形状、位置、姿态等信息，为机器人的导航、目标识别与抓取等任务提供了更准确、全面的数据支持，大大提高了机器人在复杂环境下的操作精度与可靠性。
5.深度视觉与机械臂协同控制技术
采用机器人身体或机械臂末端安装的深度视觉系统，可以获取物体在空间中的三维姿态信息，而后，通过视觉标定技术建立相机坐标系与机械臂坐标系之间的转换关系，将物体的三维姿态信息转换到机械臂坐标系下，从而使机械臂能够依据深度视觉获取的物体精确位置与姿态，快速、准确地完成抓取、操作等任务。比如，在智慧农业场景中，可以识别到各类果蔬在植株上的具体位置；在智慧家居场景中，可以识别到无序堆叠物体的摆放姿态。通过该技术，可极大地提高机器人操作的精度和效率，因而广泛应用于智慧农业、物流分拣、智慧家居等对场景相对复杂、对操作自主性要求较高的领域。
6.双臂协同控制技术
在本方案中，多模态机器人大模型与双臂协同系统、双臂农业采摘机器人、人形机器人等三款产品，均使用了双协作机械臂。因此，与单臂不同，双臂构造虽然赋予了机器人在操作过程中更高的灵活性、适应性和效率，能够完成单臂难以完成的任务，但是，在算法上也带来了新的要求，比如，如何在完成任务的同时，确保双臂不产生冲突，即不相互撞击、路径不相互干涉，就是一个值得研究的课题。
在该问题的具体解决方案上，一是可以建立双臂的运动学与动力学模型，为双臂规划协调的运动轨迹，确保双臂在运动过程中不会发生碰撞，且能够准确到达目标位置。二是可以采用协调控制策略来实现双臂动作的同步与协调，比如主从控制，即指定一个手臂为主臂，另一个为从臂，从臂跟随主臂的运动模式进行相应的动作调整。

五、可支撑的科研方向
1.具身智能之机器人多模态感知与协作
（1）多模态传感器融合优化
本方案的所有设备均融合了视觉、语音和各类环境传感器，在科研过程中，可以研究如何更精准地融合上述传感器的数据，探索新的融合算法。比如，采用基于深度学习的融合模型，将不同模态数据在特征层、决策层进行高效整合，从而构建一个高度统一的多模态机器人大模型。
（2）跨模态理解与交互
所谓跨模态，举例来说，如在本方案的智慧农业场景中，可以通过语音向采摘机器人发送指令“采摘所有红色的水果”，机器人能理解该指令（语音），并准确的找到红色水果（视觉），即为跨模态理解。在该方向上的科研，可以聚焦于机器人如何理解不同模态信息间的关联，并据此进行交互，同时，还可以研究机器人如何以多模态方式回应，如通过语音与手势向用户反馈操作结果。
（3）复杂环境下的多模态感知
实验室环境通常比较简单，而真实的农业、制造业、仓储、家居等场景，都相对更加复杂，那么，研究如何提高机器人多模态感知的稳定性和准确性，则是一个重要的课题。比如，可以开发抗干扰算法，解决在强光、嘈杂环境下，视觉、语音等传感器数据易受干扰的问题。
（4）基于多模态感知的协作学习
学习是具身智能机器人的重要能力，如何利用各类传感器融合而来的多模态感知信息，让机器人在协作中进行自主学习，是一个重要的课题。比如在本方案的各类双臂机器人中，当对环境分析完毕后，如何决策下一个动作应当用左臂还是右臂，怎么执行更加科学、更加高效，变得非常关键。在科研工作中，可以借助强化学习等方法，机器人根据多模态反馈调整协作策略，不断提升协作能力，比如，在团队作业中，机器人可以通过感知其他机器人的动作、环境变化及任务结果，优化自身行为，实现更高效协作。

2.具身智能之智慧农业机器人应用实践
（1）精准感知与决策的农业作业技术
可以研究如何通过具身智能让采摘机器人实现对农田环境和作物的精准感知与决策。比如，利用多传感器融合技术，如视觉、触觉、温湿度、气压等传感器，使机器人能够实时获取土壤成分、作物生长状况、病虫害信息等多维度数据。然后，基于深度学习和强化学习算法，对这些数据进行分析和处理，让机器人做出精准的施肥、灌溉、喷药、采摘等作业决策。
（2）复杂农田环境下的自主导航与路径规划
除了上述的视觉为主的传感器感知外，在复杂的农田环境中，机器人如何运动才更加高效，如何精准的遍历每一片农田、每一棵果树，即机器人自主导航和路径规划，也是一个重要的研究方向。具身智能可以使机器人通过不断地与环境交互，学习和适应不同的地形、障碍物和动态变化，并采用深度学习算法对环境进行建模，结合强化学习训练机器人在不同场景下选择最优的行动策略，可以实现自主避障、路径规划和动态调整。
（3）农产品质量检测与分级的具身智能技术
农产品质量分级，在日本、欧美等国家，均大量的运用了视觉和其他无损技术。在本方案中，可以探索运用具身智能技术实现农产品质量的精准检测和分级。机器人可以利用视觉、光谱分析等多种感知手段，对农产品的外观、内部品质、口感等进行全面检测。通过深度学习算法进行训练和分析，建立质量评估模型，使机器人能够准确地识别农产品的品质等级。

3.具身智能之人形机器人前沿探索
（1）多模态感知与融合技术
依托配置的两款人形机器人，可以研究如何提升其对多种信息的感知能力，并将视觉、听觉、触觉等多模态信息进行有效融合，实现与环境的高效和自主交互。在具体研究方向上，可以通过深度学习算法对不同模态的传感器数据进行处理和融合，使机器人能够更准确地感知环境和理解人类的指令，实现更加自然和智能的人机交互。
（2）基于大模型的智能决策与学习
不同的场景，需要训练不同的大模型，即近两年常提及的行业大模型，如旅游大模型、中医大模型、物流大模型等等。学院可以基于人形机器人内置的预训练模型，将其与特定行业相结合，采用新的行业数据进行二次训练、优化和部署，赋予人形机器人解决全新问题的智能决策和学习能力，并在此过程中不断优化自身的行为策略。
（3）人形机器人的多模态情感感知与交互技术
除了语音交互，情感感知与交互也是具身智能领域值得探索和研究的方向。因此，可以利用设备上部署的深度视觉系统和大模型，通过深度学习和模式识别技术，对操作者的面部表情、语音语调、肢体语言等进行分析和理解，进而做出合适的情感回应，实现更加自然、人性化的人机交互。该技术如可实现落地应用，则在健康陪护方面具有广阔的前景。
（4）人形机器人迁移学习与泛化技术
所谓迁移学习，简单来说，即是将在一种环境或任务中学习到的动作技能迁移到其他不同的环境和任务中。比如，本方案中配置的人形机器人，对其进行训练后，可以完成自动沏茶这一功能。那么，如果需要将该场景学习到的技能，用于自动叠衣服，又该如何实现？是否存在一个通用的模型，可以实现技术和技能在不同场景的复用？非常值得研究。人形机器人之所以定位为通用机器人，最终意义就在于此。

六、技术服务支撑能力
1.师资培训
结合产品和行业案例，为用户单位教师提供人工智能、机器视觉、机器人等方向的基础理论培训和操作培训。
2.学生培训
邀请高校老师，或企业派遣专家，为用户单位学生提供毕业前的岗前培训，或其他形式的短期培训（根据需要可安排1-10 天不等）。
3.线上平台
提供线上学习平台，部署多门基础理论课程，以及与产品配套的全部实践课程的文档、代码、视频等资料，师生凭账号登陆后可自主开展学习。
4.技能竞赛
依托我公司设备，举办人工智能、机器视觉、智能制造等方向的职业技能竞赛，或为用户单位参与其他各类赛事提供赛事技术指导。
5.课程体系
提供Python 程序设计、深度学习、数字图像处理、机器视觉、机器人运动控制、ROS 操作系统、移动机器人控制、智能驾驶、智能制造系统集成等19 个类别的课程资源，总计1000+个课时。
6.行业案例
依托睿图智能的行业经验，提供如食品包装OCR 字符识别、烟草物流条烟外观识别、磁环缺陷检测、医药行业输液异物检测等行业案例，提高学生解决实际工程问题的能力。

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