工业具身智能双臂训练平台
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1. 硬件性能卓越，适配工业复杂操作：搭载高精度轻量化人形上肢双臂硬件，具备多自由度、高采样频率、高精度定位等特性，兼顾高刚度与灵巧度，可完成精细化工业操作，满足工业场景对作业精度、负载能力、运动灵活性的核心需求。
2. 虚拟仿真训练，破解数据与训练难题：深度集成 FEden 工厂级具身智能训练仿真平台，通过高保真 3D 虚拟工厂构建、多源数据采集与合成、无代码化模型训练，解决工业场景真实数据获取难、模型训练周期长、开发专业门槛高的行业痛点，实现机器人模型的快速训练与验证。
3. 端侧仿真协同，全链路高效落地：构建 “虚拟仿真 - 模型训练 - 验证优化 - 真机部署” 的全流程开发体系，Sim2Real 跨域验证保障虚拟训练模型向真机的高效迁移，统一接口协议消除硬件异构性，实现模型快速上线与作业落地，大幅缩短工业机器人开发与应用周期。
4. 具身智能驱动，自适应复杂场景：融合具身智能 “大小脑” 协同架构，具身大脑实现任务规划、语义理解与推理决策，具身小脑完成精准运动控制与工艺操作，实现 “环境感知 - 推理决策 - 运动规划 - 动作执行” 的闭环智能链路，可自主适应工业场景的动态变化。
产品核心组成
本产品由高精度轻量化人形上肢双臂硬件系统与FEden 工厂级具身智能训练仿真平台两大核心部分组成，二者深度耦合、协同运行，实现硬件作业能力与智能训练能力的一体化融合。
1. 硬件系统：采用仿人上肢构型设计的轻量化双臂硬件，包含双臂本体、灵巧手、多模态传感器（扭矩传感器、相机、IMU 等）、运动控制器等核心部件，具备多自由度、高采样频率、高精度定位、大负载等特性，同时配套头腰协同结构，提升整体作业灵活性。
双臂硬件系统技术参数
2. FEden 仿真训练平台：国内首个工厂级具身智能训练道场，涵盖 FEData 数据服务、FEScenes3D 工厂建模、FERobot 具身大小脑训练、FEngine 验证部署四大核心模块，提供数据采集 / 标注 / 增强、3D 高保真场景搭建、具身智能算法训练、模型验证与一键部署等全链路能力。
2.1核心技术优势
1) 高精度 3D 工厂仿真建模：拥有统一模型标准格式，搭建海量工厂、设备、零部件模型库（1000 + 专机模型、50000 + 零部件，0.1mm 级精度），支持 100 + 工艺场景（搬运、焊接、装配、打磨等），拖拽式场景搭建，快速还原工业真实环境。
2) 全类型算法训练能力：覆盖传统机械臂与具身机器人全算法体系，支持感知算法、传统控制算法，以及基于 AI 的强化学习 / 模仿学习 / 具身大模型（VLA）训练，实现具身智能 “大小脑” 协同训练，适配工业多场景任务需求。
3) 多源高精度数据采集与处理：支持仿真数据合成、标注、增强，融合真机 / 动捕 / 遥操作多类型数据，打造一站式数据中枢，破解制造业训练数据匮乏难题，数据质量与规模双重保障。
4) 一键式快速部署与虚实融合：基于 ROS2 打通 Sim2Real 无缝迁移，统一接口协议消除硬件异构性，支持多端部署与交叉验证，实现模型从仿真验证到真机落地的敏捷化通路，大幅缩短上线周期。
5) 低代码 / 无代码开发体验：构建可视化无代码 “仿、采、训、推” 开发流程，降低专业学习与开发成本，非核心环节耗时大幅减少，开发周期缩短 2-3 周，适配工业企业技术团队高效开发需求。
2.2核心功能模块
FEden 由四大核心模块构成完整技术链路，实现全流程闭环：
1) FEScenes（3D 工厂建模工具）：提供 3D 模型资产库、工厂编辑器、机器人调试组件，支持规范化资产模型导入与管理，快速搭建高保真 3D 虚拟工厂。
2) FEData（数据服务工具链）：实现多模态数据采集、可视化标注、数据增强、数据集管理，打造一站式数据中枢，提升数据应用效率。
3) FERobot（具身机器人大小脑训练工具）：搭建大小脑训练引擎，支持强化学习、模仿学习、具身大模型训练，可构建训练流程、控制训练进度、评估训练效果，实现感知决策闭环训练。
4) FEngine（模型验证与快速部署工具）：通过行为分析器实现任务精度评估与反馈优化，搭配任务编辑器组合机器人任务流，支持 Sim2Sim、Sim2Real 验证及一键式真机部署，提供具身工艺包管理与维护。
2.3核心技术参数
1）整体平台参数
(1) 平台架构：采用分层架构（基础层 / 服务层 / 应用层），支持云边端协同计算，通信接口兼容 ROS/DDS/gRPC/HTTP/HTTPS，支持多协议无缝对接。
(2) 仿真引擎：集成 MuJoCo/Gazebo/PyBullet 多物理场仿真引擎，支持刚体、柔性刚体、软体、流体、触觉、磁性、声学多物理特性仿真，物理仿真精度≤0.1mm。
(3) 渲染引擎：基于 Unity 搭建高保真渲染引擎，支持实时渲染，渲染分辨率最高支持 4K，帧率≥30fps，还原工业真实场景视觉效果。
(4) 开发模式：支持低代码 / 无代码开发，提供可视化操作界面，支持拖拽式场景搭建、任务流配置，开发周期可缩短 2-3 周。
(5) 兼容性：兼容 Windows/Linux 操作系统，支持 Nvidia、AMD、华为昇腾等主流算力平台，支持 GPU 加速计算。
2）3D 工厂建模模块（FEScenes）技术参数
(1) 模型库资源：含 1000 + 工业专机模型、50000 + 标准化零部件模型，模型精度达 0.1mm 级，覆盖 100 + 工业工艺场景（搬运、焊接、装配等）。
(2) 模型格式支持：支持 OBJ、FBX、STL、glTF、URDF、MJCF 等主流 3D 模型格式，可实现格式自动转换与规范化校验。
(3) 场景搭建能力：支持拖拽式场景搭建，支持多机器人、多工位、多工艺线联动仿真，支持工厂布局自定义编辑。
(4) 机器人调试：提供可视化机器人调试组件，支持关节运动类型配置（旋转 / 平移）、运动轴校准、轨迹调试，支持数模绑定与实时测试。
3）数据服务模块（FEData）技术参数
(1) 数据采集类型：支持仿真数据、真机数据、动捕数据（.hdf5）、遥操作数据（.bvh/.fbx）等多类型数据采集，支持多模态数据（RGB、深度、力觉、触觉、关节角度等）同步采集。
(2) 数据处理能力：支持数据增强（域随机化、场景 clutter、光照变化等）、数据清洗、数据融合，支持自动化数据标注，标注精度≥95%。
(3) 数据管理：提供数据集分级管理功能，支持数据审核、版本控制、元数据存储，支持海量数据高效检索与调用，数据存储容量支持横向扩展。
(4) 数据接口：支持与主流数据标注工具、大数据平台对接，数据输出格式支持.npy/.whl/.hdf5 等。
4）模型训练模块（FERobot）技术参数
(1) 算法支持体系
l 强化学习：支持 PPO、SAC、DDPG、TD3、A2C 等主流算法，支持自定义训练策略。
l 模仿学习：支持 ACT、BC、IBC、BCQ、IQL 等算法，支持行为克隆与逆强化学习。
l 具身大模型：支持 VLA、OpenVLA、Diffusion Policy、Mobile ALOHA 等多模态具身大模型训练与微调。
l 传统算法：支持手眼标定、2D/3D 视觉感知、SLAM、全局路径规划、力反馈控制等工业机器人核心算法。
(2) 训练能力：支持具身智能 “大小脑” 协同训练，支持多任务并行训练，单任务训练步数最高支持 10^7 级，支持训练进度实时监控与断点续训。
(3) 评估能力：提供多维度模型评估指标（Average Return、任务成功率、轨迹偏差等），支持算法性能对比分析，生成可视化评估曲线。
(4) 算力适配：支持多 GPU 分布式训练，兼容 GeForce RTX 4090/4090 Ti、Radeon RX 7900 XTX、华为昇腾 910B 等算力设施。
5）验证部署模块（FEngine）技术参数
(1) 验证能力：支持 Sim2Sim、Sim2Real 双重验证，支持物理参数标定、噪声测试、模型优化，支持多场景交叉验证，验证结果与真机偏差≤5%。
(2) 行为分析：提供行为分析器，支持焊接、打磨、装配等工艺任务精度实时评估，支持轨迹偏差、时序误差分析，精度评估分辨率≤0.01mm，支持结果可视化与数据回传。
(3) 部署能力：基于 ROS2 实现 Sim2Real 无缝迁移，支持一键式真机部署，兼容工业协作臂、人形机器人、四足机器人等多类型本体，部署耗时≤24h。
(4) 工艺包管理：支持具身工艺包创建、管理、维护与版本控制，工艺包可复用率≥90%，支持工艺参数在线调整与优化。
平台应用场景
（一）教学端：新工科专业人才培养全环节支撑
聚焦机器人工程、智能视觉工程、自动化等新工科专业教学需求，覆盖基础实验、综合实验、创新实践与社会培训，夯实学生专业基础并提升工程实践与创新能力。
1. 基础教学实验
(1) 开展机器人认知类实验，让学生掌握高精度轻量化人形上肢双臂硬件的构型、自由度、传感器等核心硬件参数与工作原理；
(2) 完成机器人示教编程基础实验，熟悉运动控制器操作、关节运动配置、轨迹调试等基础操作；
(3) 开展机器视觉基础实验，利用头部相机等视觉感知设备，完成图像采集、视觉标定、基础视觉识别等实操训练。
2. 综合与创新实验
(1) 开展双臂协同装配实验，训练学生对机器人多自由度协同控制、力位混合控制的实操与调试能力；
(2) 完成视觉引导力控装配实验，结合多模态传感器与视觉感知技术，实现 “环境感知 - 运动规划 - 动作执行” 的闭环操作训练；
(3) 开展具身智能算法验证实验，让学生实操强化学习、模仿学习等算法的训练流程，掌握模型训练、效果评估与优化方法；
(4) 支撑学生创新项目、机器人大赛等赛事开发，提供虚拟仿真建模、真机部署的全流程平台，助力学生将创新思路落地为实际作品。
3. 产教融合类教学与服务
(1) 为高校智能制造、机器人装配、具身智能技术相关课程提供实训平台，实现课堂理论与工业实际场景结合；
(2) 支持高校面向企业开展社会培训，依托平台的工业场景适配能力，为企业技术人员提供具身智能技术、工业机器人实操等专项培训；
(3) 助力高校为中小企业提供技术研发与工艺优化服务，让学生在实际工业服务项目中提升工程应用能力。
（二）科研端：具身智能与机器人领域科研项目全流程支撑
为高校、科研院所的具身智能、机器人学、机器视觉、工业自动化等领域科研项目，提供从仿真建模 - 数据处理 - 算法训练 - 真机验证 - 成果转化的全链路平台支撑，同时支持开源协作。
1. 具身智能算法研发支撑
(1) 针对双臂协同装配、力位混合控制、视觉引导装配等工业核心场景，支撑强化学习（PPO、SAC 等）、模仿学习（ACT、BC 等）、具身大模型（VLA、OpenVLA 等）的训练、调优与验证；
(2) 提供 “大小脑” 协同训练能力，支撑任务规划、语义理解、推理决策（具身大脑）与精准运动控制、工艺操作（具身小脑）的协同算法研发；
(3) 支持多算法性能对比分析，提供 Average Return、任务成功率等多维度评估指标，助力算法效果验证与优化。
2. 工业机器人技术研发支撑
(1) 开展机器视觉相关科研，支撑 2D/3D 视觉感知、SLAM、手眼标定等核心算法的研发与真机验证；
(2) 进行机器人运动控制技术研究，针对高刚度、高灵巧度工业需求，开展力反馈控制、轨迹规划等控制算法的优化与测试；
(3) 支撑机器人本体与外设适配研究，兼容主流协作臂、具身机器人与工业传感器，开展硬件对接、控制算法适配与优化研究。
3. 工业工艺优化科研支撑
(1) 搭建工业级高保真虚拟场景，支撑焊接、涂胶、装配、打磨等工业装配工艺参数调试、轨迹优化的科研工作；
(2) 依托 Sim2Real 跨域验证能力，将虚拟场景中优化的工艺方案迁移至真机，开展工业现场工艺优化的实证研究，提升装配效率与精度。
4. 科研全流程技术保障
(1) 提供高精度 3D 工厂建模能力，0.1mm 级精度还原工业真实环境，为科研提供贴合实际的虚拟实验场景；
(2) 打造一站式数据中枢，支持仿真、真机、动捕等多源数据采集、标注、增强，破解科研训练数据匮乏难题；
(3) 支持 Sim2Sim、Sim2Real 双重验证，验证结果与真机偏差≤5%，保障科研成果从虚拟到真机的高效迁移；
(4) 提供开源协作能力，支持科研团队间的技术交流与成果共享，促进科研成果的快速转化与落地。
5. 算力与开发适配支撑
(1) 兼容 Nvidia、AMD、华为昇腾等主流算力平台，支持多 GPU 分布式训练，满足大规模算法训练的算力需求；
(2) 提供低代码 / 无代码开发模式，降低科研开发门槛，大幅减少非核心环节耗时，提升科研效率。
客户服务电话：
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