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星海图携全场最大展位亮相WRC:发布新一代轮臂产品Nexo,打造面向生产力最强整机平台

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从"能展示"到"真干活",星海图率先交出具身智能商业化样本。


本文为IPO早知道原创

作者|Stone Jin

据IPO早知道消息,星海图于2026世界机器人大会(WRC)以“生产力觉醒”为主题,展出十余款多场景技术Demo。与多数展台侧重运动展示不同,星海图的演示全部围绕“真实工作”展开,集中呈现了企业在软硬全栈、大脑泛化方向上的底层技术积累,这些演示共同指向一个判断:具身智能正在从实验室走向产业,从“能做事”进化到“可靠地做事”。

一键下单,现场提货

全球首个机器人前置仓“在线接单”

本次展会,星海图打造全球首个支持在线下单、全自动闭环履约的机器人前置仓,1:1复刻真实商用前置仓作业流程。用户通过小程序随机下单,机器人自主识别商品、规划路径、抓取拣选、撑袋打包,完成从接单到交付的完整闭环。


作为行业公认的高难度落地场景,星海图依托“大脑泛化”实现多层面的突破。其一,万级SKU无限泛化——无需针对各类商品单独编程适配,仅靠模型自主识别感知,即可应对海量品类与随机摆放状态;其二,机器人可自主调度多环节连续任务,面对环境变动、任务中断、执行异常时能自主纠错、恢复流程,稳定完成长程复杂作业;其三,柔性物体精细操作能力——攻克了塑料袋形变多样的问题,突破了真实物流履约中的柔性操作瓶颈。

这套系统已具备在真实商业环境中稳定运行的基础条件——它不是“背会了所有答案”,而是“学会了如何应对变化”。

毫米级精密操作

全球首个机器人组装机器人现场展示

除前置仓演示外,星海图现场展示了全球首个“机器人组装机器人”应用,直面工业高难度作业场景。

机器人需独立完成“厘米级螺丝入孔+自动钻孔器锁付”的高精度长程装配任务:在复杂零部件中识别并抓取厘米级螺丝,精准送入狭小孔位,随后切换自动钻孔器,对准孔心、控制姿态、施加稳定压力并完成锁付。整个过程连续调用视觉定位、双臂协同、力控接触与动作规划等多重能力。


依托强化学习与具身基础模型的协同赋能,星海图突破了传统人工示教的上限,实现30%以上的作业速度提升。这一能力的价值在于:机器人不再只是“能做一次精细动作”,而是具备了适配真实场景中精细化、长程化、高稳定性量产作业的硬实力——这正是机器人从实验室走向真实工业部署的关键跨越。

新一代轮臂产品Nexo发布

打造面向生产力最强整机平台

展会同期,星海图重磅发布新一代旗舰轮臂人形机器人Nexo,全身具备30个自由度,覆盖双臂、肩颈、腰腹及底盘,各关节在力位协同控制下实时联动,确保Nexo在复杂长程操作中全程动作连贯、发力均匀。双臂最高20kg负载,兼具高柔性精密操作与大负载稳定作业能力,覆盖从工业制造到商业服务的全域生产力需求。结合8小时长效续航与灵巧底盘的狭小空间中的通行能力,Nexo可从3C电子精密操作到工业料箱搬运,从仓储物流到商业服务,一机适配多类生产力场景,将机器人从单一功能设备推向面向真实产业的通用生产力平台。


多场景Demo矩阵:

产业化落地的“硬核基本功”

除三大核心演示外,展区内还设置了双足机器人跑酷训练、高回弹纸盒连续折叠、桌面任意物品抓放、工业零件分拣等十余个技术Demo。这些场景的共同特点是引入位置偏移、姿态随机、人为扰动等变量,模拟真实作业环境中的不确定性。

星海图认为,具身智能能否真正进入产业,取决于模型在干扰下的自主纠错与策略调整能力。这些看似日常的测试,实际上是对系统鲁棒性的持续验证。“能展示”只是起点,“真干活”需要的是面对意外时的从容。


发布「1+3+N」下一代生产力品牌战略

加速具身智能规模化落地

展会同期,星海图创始人兼CEO高继扬在主题演讲中,正式发布「1+3+N」下一代生产力品牌战略。他表示,星海图将以「整机+智能」为核心,打通AI模型底座、全品类整机矩阵与千行万业生态之间的完整闭环,加速具身智能规模化落地。


"1"——以「整机+智能」为顶层核心,软硬一体双轮驱动。Galaxea Dynamics 沉淀本体、模组、运动控制、整机工程等硬件整机核心能力;Galaxea Model 承载具身基座模型、作业智能等智能算法能力。软硬深度融合,共同破除传统机器人落地瓶颈。

三大整机产品矩阵, 覆盖全形态作业场景。Kengo通用人形机器人主打非结构化复杂场景,依托极致运动能力,承载未来通用人形生产力;Nexo通用轮臂机器人面向物流、制造、零售等结构化场景,打造适配规模化落地的最强生产力整机;Lemo创客产品线面向个人开发者与创新群体,持续孵化应用创新,搭建多元创客生态。

“N”——千行万业落地计划。联动产业伙伴全面推进落地,深度覆盖工业制造、快递物流、电商零售、商业服务等核心场景,并持续开拓全新赛道。同时依托星途计划、卓越/先锋伙伴计划构建应用生态,赋能具身智能创新企业,释放垂直场景潜能。

高继扬在演讲中表示:“我们不追求单个任务的炫技,而是让机器人具备理解目标、适应变化、自主决策的能力。这个目标很大,但今天展台上的每一个实景演示,都是通向它的具体脚印。”

搭建起完整的具身智能生产力飞轮G0.5 MAX即将发布,模型能力将进一步强化

在同期举办星海图举办的“从模型到生产力”技术与产业应用论坛上,星海图首席科学家赵行在题为《从模型到生产力:构建通用具身智能的系统闭环》的演讲中指出,具身智能技术正沿本能智能、作业智能、进化智能三个层级演进,行业正从单点技术突破迈入模型、数据、本体、基础设施与应用系统性竞争的新阶段。围绕这一判断,星海图搭建起完整的具身智能生产力飞轮:从产业场景出发沉淀真机数据,通过数据驱动模型迭代进化,再由模型赋能机器人本体完成物理作业,依靠基础设施支撑集群持续迭代优化,最终反哺产业应用,形成自强化的正向循环。


技术底座的三大重磅进展包括:

第一,G0.5基础模型升级与开源共建。G0.5基础模型创新性内嵌原生动作思维链,将图像感知、语言理解、逻辑推理与动作生成统一在一套自回归数据流中。自发布后,G0.5在 LIBERO、RoboTwin 2.0 等 8 项国际权威评测基准上,整体性能全面超越行业 SOTA。同时,G0.5 MAX 版本即将发布,模型综合能力将得到进一步强化。

为推动行业开源生态建设,星海图也正式启动 了G0.5 复现计划。该计划面向全球科研机构与开发者完整开放模型权重、推理接口、评测基准与全套微调工具。围绕“仿真复现”、“真机复现”与“开源共创”三个方向,鼓励开发者进行深度验证。


第二,预告Fast-WAM 世界模型的预训练大模型计划。该模型在推理阶段跳过了生成未来视频的环节,将单步推理延迟从传统范式的约800毫秒缩短至190毫秒,实现了4倍以上的提速。赵行透露,基于Fast-WAM架构的预训练大模型也将正式推出,届时将具备更快的推理速度和更强的跨任务、跨物体、跨场景泛化能力


第三, G-Fleet 分布式强化学习系统正式发布。作为面向真实机器人集群持续学习的分布式基础设施,G-Fleet 完整支持集群级策略下发、并行真机 Rollout、真实场景数据回流、人工干预校准、分布式强化学习训练、自动评测与版本发布全流程,打通“模型部署-真实世界交互-数据筛选-迭代训练-新版本发布”闭环,解决大批量真机部署后,如何在物理环境下安全高效完成持续进化的行业难题。

明年真实生产力订单交付目标万台以上

具身的成功一定是整个产业生态的共同努力

星海图合伙人兼COO李天威则以《面向具身智能生产力的下一代整机进化》为题发表演讲。他的开场指出整机设计的核心命题:“对于智能来说,迭代是无穷无尽的;但对于硬件,必须有聚焦。”

他将“智能定义本体”拆解为三层工程含义:智能关注速度,整机提供机电节拍;智能关注精度,整机提供0.1毫米重复定位精度、0.1N 力控精度支撑;智能关注泛化性,整机须具备从遥操作数据到Egocentric数据的完整迁移能力。整机不是被动的“壳”,而是智能能力的物理延伸。


“如今,智能定义本体不再是唯一的核心意见者,我们拥有了新一批关键的意见发声者——产业客户。”李天威指出,他们对可靠性、寿命、冷热交替环境适应性提出了远超实验室原型的要求,这正是星海图过去一年重点攻坚的方向。现场还发布了三大整机平台的最新进展:

一是新一代旗舰轮臂人形机器人Nexo,定位为面向通用作业的“具身体”,产品搭载全域云控的力触能力,双臂峰值可达 20 kg 负载,面向电商零售、工业制造、快递物流、商业服务四大应用场景。Nexo 配备 8 小时续航,可支撑 7×24 小时连续作业,并提供快充、换电、自主回充三种补能模式。

二是双足人形产品Kengo,机电传动系统由星海图全自研,目标指向能源、电力、全域勘探、设备巡检等轮式底盘难以覆盖的非结构化场景。

三是面向开发者生态的Lemo,一款高性价比双臂桌面操作平台,通过自研遥操作系统即可完成穿针引线级的精细操作。

李天威还提到:截至目前,星海图已交付千台级模型驱动的真实生产力订单,明年的交付目标为万台以上。这份成果背后,来自产业合作伙伴产能共建,以及整机在可靠性、寿命、宽温域环境适应性等维度的持续迭代历练。“具身智能的成功,不会是一家一户的成功,一定是整个产业生态的共同努力”。

整体而言,本届WRC,星海图以具身智能领域最大规模展位,呈现了一套围绕“真实干活”展开的技术图景。从前置仓到装配台,从新品发布到生态战略,所有演示共享一条主线:机器人正在从“被编程”走向“会思考”,从“能展示”走向“能部署”。

“生产力觉醒”或许不是一场突变的革命,而是一次次在混乱的货架前、在细小的螺丝前、在未知的任务前,机器人“自己找到了办法”的累积。星海图用这些实景告诉行业:具身智能的下半场,检验的不是表演能力,而是可靠地干活。

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