事实上，工业场景，已经成为所有头部具身智能公司的必争之地。

全球产业链重构的大背景下，制造业整体向智能化、柔性化转型，给工业场景机器人市场带来了前所未有的刚性需求与稳定、高额的付费能力。Crunchbase 报告显示，2024 年全球机器人领域融资的 70% 投向了工业场景。国际机器人联合会（IFR）也预测，到 2030 年，全球工业场景的机器人市场规模将达到 1000 万台。

而另一方面，机器人进工厂并不像大众新闻中那样 " 理所当然 "，工业场景的智能机器人依然被精密度、稳定性、耐用性、机器间协同、人机间协同、训练数据缺失等问题困扰。除了全球几家在工业机器人领域深耕多年的巨头之外，大部分机器人公司在工业场景的真实订单交付都很难超过万台，新生的具身智能企业们更是望尘莫及。

近日，两条重磅新闻的发布，将一家低调深耕工业场景的机器人独角兽企业重新拉回到公众视野里。第一条新闻是一台全尺寸工业级人形机器人 Agile ONE 发布，第二条新闻是至今已有 75 年历史的传统工业巨头蒂森克虏伯自动化工程公司被一家成立仅 7 年的机器人独角兽公司并购。而这两条新闻背后的机器人独角兽，正是我们今天的主角——思灵机器人（Agile Robots）

成立于 2018 年的思灵机器人，核心成员均来自国内外顶尖学府和机构，曾在 3 年内累计完成多轮融资，股东阵容豪华，涵盖软银愿景基金、红杉资本、高瓴资本、线性资本、淡马锡控股、Lunate、C 资本等多家财务投资方，和工业富联、小米集团、新世界集团、新希望集团等多家战略投资方。

思灵机器人的创始人陈兆芃博士是国际知名的机器人专家。在创立思灵机器人之前，他曾担任德国宇航中心机器人和机电一体化研究所（DLR/RMC）实验室副主任，是至今华人在德国宇航中心担任的最高职位。他主导并参与了全球首款全尺寸人形机器人宇航员 "DLR Rollin Justin" 以及 DLR 与 HIT Ⅱ合作的 " 灵巧手 " 项目的开发。他本人作为灵巧手和力控机器人领域的先驱之一，在国际上受到广泛认可。

思灵机器人在国内主流媒体上的公开曝光，在当初那轮密集的融资新闻后，便寥寥无几。而其实正是这蛰伏的数年内，思灵机器人默默完成了自己在全球工业场景的深度布局。其机器人落地场景涵盖汽车制造、消费电子等多种工业领域，客户包含富士康、宝马、小米集团、大众、天智航等多家全球顶级公司，累计向全球客户交付超过 30000 台机器人，实现营收数据连续 7 年翻倍增长的优异表现。思灵机器人也在这数年间成长为全球估值最高的机器人独角兽企业之一。

在思灵成立之初，陈兆芃博士便定下了 " 链接人工智能和物理世界 " 的企业使命，而这一理念与 7 年后当下具身智能的行业命题不谋而合。Agile ONE 作为思灵正式发布的第一款人形机器人，不仅是公司和团队多年积淀的核心技术的集成，更是一套能够有效实现工厂机器人化的完整生态，是 " 物理人工智能 " 的具象化产物。通过拆解 Agile ONE 的核心技术壁垒，我们也得以一窥思灵团队对于工业智能机器人解决方案的深度理解。

从灵巧手说开去

Agile ONE 搭载的高自由度仿真五指灵巧手（Agile Hand），就源于创始人陈兆芃博士 20 年的技术积淀。该灵巧手由 4 个模块化的多关节手指和 1 个具有主动对掌功能的拇指组成，总自由度达 21，尺寸略小于成年男性的手掌。传动方案上 Agile Hand 选用了兼顾灵活度、稳定性与成本的直驱方案。所有手指的每个关节，除了电机外，还搭载了扭矩传感器与指尖视触觉传感器，配合思灵机器人独立研发的力控技术方案，可以达到毫秒级别的反应，极大提升了动作的精密度。

除此之外，Agile Hand 的每根手指还搭载了轨迹控制器，用来模仿人类手指的运动轨迹，以复现多种复杂的人手抓取类型。能够在如此小尺寸的灵巧手上实现如此之高的技术集成度，充分展示出思灵团队在灵巧手产品上深厚技术积淀，这也正是其成为市场上性能最好的灵巧手之一的底层原因。

值得一提的是，力控传感器的发明人，也是思灵创始团队成员之一。因此，传承自 DLR 的力控力感知技术也成为思灵机器人一项核心壁垒。Agile 全系机械臂和灵巧手的所有关节处都搭载了扭矩传感器，它们共同构成了一个软硬结合的一体化系统，感知记录每个关节的受力数值，再通过算法去协同调节各个关节的动作。

与传统工业臂只能接受末端装传感器的力反馈数据不同，能够感知所有关节传来的全面力感知数据会极大提高机械臂和灵巧手反应动作的安全性与精敏度。基于这项技术，思灵的机器人才得以实现 " 针触气球 " 和 " 刀尖触皮肤 " 等场景下 " 一触即停 " 的效果。

另外，传统灵巧手指尖仅搭载触觉传感器，只能接收触觉力度信息。而搭载了视触觉传感器的 Agile Hand 还能同时采集物体的形状与形变信息。这一技术方案不但能直接提升 Agile Hand 各种抓取动作的自适应调整能力，更能极大提升真实应用场景下数据采集维度，为 Agile Robot 大脑的训练和学习积累更多真实数据。

而在真实落地场景上，从消费电子等行业的精密制造任务，类似于小螺丝拧紧、电子元件装配等高精度操作；到汽车制造、机械加工行业的工具使用任务，类似操作动力工具；再到各种其他工业场景下，需要根据物体形状、材质自适应调整抓取方式的物料搬运任务，Agile Hand 都已经实现了高质量完成。

大脑与数据

能充分发挥其机械臂 / 灵巧手等硬件身体优势的基础，就在于思灵团队自主创新研发的机器人大脑。

思灵机器人在 Agile ONE 的大脑架构上采用 " 三层 " 架构，既区别于市面上主流的 " 快慢脑 " 两层架构，也与部分按照 " 大脑、小脑、身体 " 来定义 " 三层大脑 " 的架构截然不同。

具体来说，Agile ONE 的 " 三层大脑 " 包括决策层、规划层和精细操作层。" 决策层 " 负责理解复杂指令，通过深度思考给出动作决策，并向第二层输出任务指令与约束条件；" 规划层 " 则像人类一样分步规划任务流程，确定作业逻辑与整体路径，确保任务的完整性与合理性，接收第一层指令并拆解为关节运动指令下发至第三层；" 精细操作层 " 基于动态响应机制，处理 " 抓取 "" 开门 " 等单个动作，结合传感器数据实时调整动作参数，适配环境变化，同时将力控数据回馈至第二层，形成微闭环控制，保障操作精度。

" 三层大脑 " 共同协作，形成了 " 战略规划－动态响应－精细操作 " 的三层闭环，解决了高精度操作与动态响应的协同问题。这套三层大脑架构，也是物理 AI 的核心支撑之一。

身体、大脑和数据是具身智能的三大要素。而相比身体和大脑，真实训练数据的稀缺是行业普遍更为头疼的问题。而思灵机器人却自有一套海量高质量的真实工业数据集，并且随着思灵的业务进一步扩张，真实落地的场景进一步增多，这一数据集还在不断扩充。

据思灵机器人方面介绍，Agile ONE 的训练数据源自思灵机器人自 2018 年公司成立以来，在全球超过 3 万套已部署机器人及系统上采集的海量真实工业场景物理交互数据，结合经过真实数据校准的高保真物理仿真数据和互联网的海量多模态数据，再由顶尖算力平台提供训练支持，Agile ONE 大幅度提升了大脑算法的泛化能力与工业场景适配性。直接结果就是客户已经无需再为单一任务进行单独训练，极大降低了工业客户使用机器人的门槛和成本。

不只是一个机器人

" 我们不仅提供单一机器人，更要构建物理 AI 生态系统。" 陈兆芃博士在 Agile ONE 发布会上指出 " 对于工业客户而言，真正的价值不仅仅是一个独立的智能人形机器人，而是一整套智能生产系统。"

在真实工业场景中，制造业生产流程具有极强的关联性，单一机器人无法覆盖全流程需求，为此机器与人类之间的协同、机器与机器之间的协同以及不同品牌的机器人之间的沟通和协同，都是真实工业场景下十分棘手的问题。

正如陈兆芃博士所言，在思灵机器人的技术生态构建上，Agile ONE 并非孤立产品。在公司发展的前 7 年中，思灵自主开发的工业场景用机器人产品已经非常丰富，在工业场景市场中为公司开疆拓土的主力机器人们就包括：Agile Hand 灵巧手、Diana 系列力控机器人、Thor 系列机械臂、自动导引车（AGV）和自主移动机器人（AMR）等。而在它们之上，还有一套全栈驱动软件平台—— Agile Core。

Agile Core 作为思灵机器人全系产品的全栈软件平台和通用操作系统，其核心功能围绕 " 多设备互联、全流程管控、AI 辅助优化、灵活扩展 " 四大维度，既实现了对底层硬件、中间件、内核、API 接口和驱动程序的一站式控制，也实现思灵机器人旗下全系智能设备与机器人之间的无缝集成与协同。更为关键的作用在于 Agile Core 也能让通用行业标准下的其他品牌的智能机器人设备之间实现沟通和协同，这种超高的泛用性极大程度降低了客户的迁移成本和使用门槛。

就是凭借这套完整的物理 AI 生态系统，思灵机器人为众多工业客户实现了快速、可靠的机器人化和大规模自动化的部署。包括今年为小米汽车搭建的电子域控制器组装线，极大地节省了人力成本，单位小时产量相比行业平均水平提升了 30%。同时，思灵机器人还为小米手机搭建了一条全自动无人包装线，高效解决了小米手机产品包装工艺复杂，材料脆弱，人力成本居高不下的问题。

针对以往人工在仓库理货时遇到的码垛高度较高人工扫码难度大、人工填写仓储信息易错、劳动强度大等痛点，思灵机器人联合宝马开发了移动式自动收货机器人解决方案，专用于进口件来料接收，实现了全厂物流环节收货理货的智能化、数字化和信息化。

除此以外，思灵机器人主导开发的不锈钢薄板柔性焊接平台解决方案、船舶中组立焊接协助解决方案、笔记本 SSD 插卡机解决方案等等，均在真实工业场景下获得了客户们的高度评价。

而思灵机器人构建生态的路径不仅在于自主研发，还通过战略并购的方式不断地扩充自己的工业机器人生态版图。除了最新公布的对传统工业巨头蒂森克虏伯自动化的收购，思灵还在近年分别完成了对知名机器人平台公司 Franka、宝马旗下的物流智能化解决方案公司 idealworks、知名工业自动化解决方案公司 B Ä R Automation 等的收购动作，进一步加深了其在全球工业智能化领域的护城河深度。

也不只是工业

思灵机器人探索的脚步也从未止于汽车与消费电子的工业场景，而是不断在尝试和探索新的边界。

在医疗领域，思灵机器人自主研发的 7 自由度通用医疗机器人 Diana7 Med，已在骨科、神经外科、腔镜、肠胃镜、穿刺、超声红外诊疗、口腔、中医按摩及康复理疗等场景中得到实际应用。尤其超声的遥操解决方案、骨科手术机器人辅助解决方案、X-SPA 理疗康养机器人解决方案等产品，均已与行业内的头部三甲医院展开合作。

在电力领域，针对电力工程场景下中、高压配电间复杂危险工作环境长期困扰企业的痛点，思灵机器人携手业界知名的开关柜制造商与微机五防技术的领航者，打造了一套基于高压带电操作机器人与智能巡检机器人的智慧高压配电间全方位、一体化无人值守解决方案。

另外，在高校科研领域的智能机器人科研，智能制造柔性示范产线，智能制造培训中心等场景；在农业养殖领域的智能养殖场，智能食品加工等场景；在珠宝加工领域的首饰打磨、压光、抛光，珠宝立体分拣库等场景，我们都能看到思灵机器人的身影。

而这一个个场景解决方案交织而成的，正是通用型智能机器人的终极目标。

写在最后

回看思灵机器人的 7 年历程，从二十年的灵巧手技术积淀到三层大脑的实操验证，从工业数据集的默默积累到智能生态的泛用协同，从工业场景的深度沉淀到全领域场景的边界探索，" 务实 " 这个字段仿佛被写进了思灵的基因。公司始终以解决各个场景中的实际痛点为创新原点，从工业到医疗到消费再到教育，一切的基础都是将物理人工智能的技术理想先转化为可落地的解决方案，在解决问题的同时积累数据，沉淀技术，理解行业，再反哺提高自己的通用泛化能力，继续去追逐那个 " 链接人工智能与物理世界 " 的使命。