一款来自成都的具身智能拣选机器人，凭借全球首创的ADA-Grasp技术，实现了对新零件的分钟级上线和零训练成本。这项突破性创新不仅摒弃了繁琐的传统训练流程，还将感知设备成本大幅降低，为工业自动化解决了‘最后一米’的抓取瓶颈，推动柔性制造迈出关键一步。
智能速览
ADA-Grasp技术融合VLA与自适应学习，实现全球首创。
机器人实现分钟级上线，面对陌生新零件无需额外训练。
核心感知设备成本降低数十倍，仅需千元级普通3D相机。
发布千台级集群调度系统，实现大规模机器人高效协同。
技术源于真实产业需求，是产学研用深度融合的成都实践。
精华内容
面对成千上万种工业零件，传统机器人抓取方案因高昂的时间与训练成本而受限。如今，一项源自成都的创新技术，正彻底改变这一局面。
核心技术突破
传统AI机器人方案在面对新零件时，需要采集成千上万张图像构建数据集，再通过高算力服务器训练数天甚至一周，且依赖昂贵的高精度3D相机。睿芯行推出的ADA-Grasp技术，首次将视觉-语言-动作模型（VLA）与“类人脑”的自适应学习深度融合。
这项技术赋予机器人类似人类的推理能力，能根据已有经验推测陌生零件的抓取方式。因此，机器人面对各种形态的新零件，可在零训练的情况下实现“分钟级上线”，并将硬件成本降至千元级普通3D相机即可满足高精度抓取需求，核心设备成本降低数十倍。
群体协同方案
从单体智能迈向群体协同，是具身智能在工业场景落地的关键。睿芯行发布的仓储拣选一体化柔性具身方案，由“飞箱”机器人、具身智能拣选站和具身配送机器人协同工作。飞箱机器人负责将料箱快速移动到拣选点，拣选站通过视觉识别零件，并实时切换夹爪、气吸等不同末端执行器完成抓取。
为解决上千台机器人在密集环境下的高效协作问题，公司发布了集群机器人调度系统。该系统如同一位智能调度员，集任务分配、路径规划与交通管理于一体，能指挥上千台机器人在复杂动态环境中柔性、高效地工作，避免拥堵与碰撞。
源于真实需求
这项技术并非实验室空想，而是从产业一线“生长”出来的。睿芯行创始团队来自电子科技大学与西南交通大学，具备智能算法与物流系统优化的多学科背景。在为40余家领先企业服务的过程中，团队敏锐地捕捉到行业共性痛点：虽然物料“移动”已实现自动化，但“抓取”环节仍严重依赖人工。
正是这一真实需求，驱动团队从解决移动机器人“腿”的问题，转向攻克“手”（抓取）和“大脑”（决策控制）的难题。如今，这项“成都造”的创新已销往全球50多个国家，持续推动工业生产方式向更柔性、更智能的方向变革。
这项“成都造”的技术突破，不仅解决了一个行业痛点，更揭示了产学研用深度融合的巨大潜力。当机器人真正变得易于部署和负担得起，未来的工厂将会是什么样子？这无疑是值得期待的变革。
