傅利叶亮出生态底牌，具身智能从单点突破走向系统集成｜聚焦2026WRC

本报（chinatimes.net.cn）记者石飞月 北京报道

当前，具身智能产业正从单点技术突破迈向系统能力全面发展的新阶段。因此，在2026世界机器人大会（下称“2026WRC”）期间，傅利叶没有单打独斗，展台上除了自家的最新成果展示，还多了几家生态伙伴的陌生面孔。生态战略喊了大半年，这是第一次集体亮相。

而在傅利叶自家的成果展示中，最引人注目的当数脑机数采技术。尽管傅利叶这项技术还处在早期探索阶段，目前主要面向科研机构，但其方向很清楚：康养是核心场景，脑机接口是下一代人机交互，数据底座得自己先铺。

协同创新生态首次亮相

今年年初，傅利叶曾提出“1＋3＋X”应用生态战略布局——明确康养陪伴、商业服务、工业协作、科研教育四大核心应用场景与创新赋能体系。

而其中的“X”，就是持续关注机器人产业链中具有前瞻性和战略价值的新技术、新产品与新场景，通过投资孵化、产业合作和开放协同等方式，推动更多创新力量进入机器人产业体系。

所以本届WRC期间，傅利叶的生态合作伙伴一行凌光（上海）科技有限公司（下称“一行凌光”）、奇点智控（上海）科技有限公司（下称“奇点智控”）、深圳伊塔动力科技有限公司（下称“伊塔动力”）以及上海润科具能科技有限公司（下称“润科具能”）等都带着最新产品和成果出现。

奇点智控带来了其首创的高精度“光学六维力传感器”。该公司专注于AI智能硬件领域传感器和智能感知解决方案的研发和生产。

伊塔动力现场展示的新一代准直驱动行星关节模组，满足于不同尺寸的人形机器人、工业四足狗以及其他泛自动化场景需求。伊塔动力是一家聚焦高性能拟人力控双臂及动力系统部件研发的公司。

一行凌光展出的EGO数据采集头环Lume R1和配套数据平台，能够覆盖感知交互、边缘计算、通信连接、设备管理、数据治理与标注、OTA等环节，为机器人搭建持续学习的数据底座。

润科具能展出的“半人马”轮足复合机器人聚焦工业和特种作业场景，持续行走负载175kg，最大整机（有效）负载达350kg，能够胜任炼钢高温场景、油田长程巡检、核工业辐射区作业，以及消防应急抢险等多种极端场景中的人机协作任务。

随着机器人加速进入真实生产与生活场景，其能力提升越来越依赖模型、数据、核心部件、场景应用及开发工具等多环节的协同创新。傅利叶方面对《华夏时报》记者表示，如何连接分散在产业链不同环节的创新力量，并加速技术从突破走向产品化和规模化应用，正在成为推动具身智能产业发展的关键。

傅利叶方面指出，对于创新企业而言，傅利叶能够提供机器人本体、技术验证、真实场景、供应链及产业资源，帮助其加速从技术研发走向商业化；而对于傅利叶而言，生态伙伴则持续补充具身大模型、核心零部件、数据基础设施及行业解决方案等能力，进一步拓展机器人的能力边界。

脑机数采拓荒康养

拉生态的同时，傅利叶没忘秀肌肉。展会现场，该公司重点展出了面向居家服务场景打造的具身智能全链路技术Demo——“具身之家”技术解决方案。

本报记者在现场看到，傅利叶以“机器人管家的一天”为主题打造了一个沉浸式体验空间。基于自研的语义地图技术，多台GR-3在模拟的居家场景中化身“智能管家助手”。观众只需通过自然语言给予指令，即可控制场内的GR-3完成自主分工，独立完成从居家安防、物品取送，到生活陪伴、访客接待等一系列任务。

最有意思的一项技术是脑机数采。而行业发展到今天，眼下最重要的就是数据采集。

傅利叶做的脑机数采核心是面向脑机科研创新提供基础设施建设和服务，围绕“脑—人—机”建立一套完整的数据采集和数据体系。

这套数据采集的核心目的是比较“执行、想象、遥操作机器人”三种状态下的脑电差异，为脑科学领域在运动想象方面的研究，即能否通过脑电识别意图，从而达到驱动设备的效果，并提供数据基础。

文渊智库创始人王超告诉本报记者，脑机接口技术在某些特定场景中确实具有重要价值，尤其是在医疗领域，比如治疗特殊精神疾病、改善失眠，以及帮助因运动功能障碍而丧失操作能力的患者，“通过提取运动意图，配合机器人外骨骼实现动作执行，脑机接口能够为神经康复提供精准的意图-动作对齐数据，这对于特定康复智能模型的训练非常关键，也在诊疗和数据采集方面形成了可行的商业闭环。”

“傅利叶的核心场景为康养陪伴，而脑机接口或将成为下一代的人机交互方式，我们依然可以看到诸多未被满足的临床需求，康养也将成为脑机接口的最直接应用领域之一。”傅利叶方面也对本报记者表示，脑机接口要解决的很多问题，最终仍然是“人机交互的问题”，尤其是患者如何重新表达运动意图、如何与外部设备建立连接、如何通过更直觉自然的交互方式改善患者和老人生活。

不过，王超并不认为脑机接口短期内能成为通用具身智能的主流数据采集手段。他指出，无论是非侵入式还是侵入式脑电采集，技术门槛都很高，且个体间的信号差异显著，导致数据清洗和校准成本高昂，泛化能力也较弱。

傅利叶方面也透露，这一技术布局目前还处在早期前沿探索阶段，主要还是面向进行脑科学研究相关的科研机构等。

责任编辑：黄兴利 主编：寒丰