乐聚机器人

全栈自研构筑技术护城河

从平昌冬奥会的“北京8分钟”到十五运会的“0号火炬手”，从-20℃的亚冬会现场到万伏高压的电网巡检一线，乐聚机器人正以其自主研发的人形机器人“夸父”，在极寒与高危、国内外盛典与工业智造的真实场景中，反复验证着中国“智造”的成色。这家国家级专精特新“小巨人”企业，不仅构建起“大脑-小脑-操作系统-本体”的全栈技术体系，更通过深度布局产业链上下游，率先将人形机器人送入红旗工厂、南方电网等核心生产区域，在产业化落地的竞赛中跑在了前列。

●十年磨一剑，筑牢“全栈自研”技术底盘

自2016年成立以来，乐聚机器人便一头扎进人形机器人核心技术自主研发的深水区，逐步构建起业内领先的“大脑-小脑-操作系统-本体”全栈技术体系。这不仅意味着机器人能“想”（大脑），能“动”（小脑），有“灵魂”（操作系统），更有强健的“体魄”（本体），四者的深度耦合，构成了乐聚难以复制的技术护城河。

机器人火炬手“夸父”。 深圳特区报记者 赖犁 摄

这种对底层技术的执着，使其产品矩阵日渐丰满，从AELOS（小型）、ROBAN（中型）到KUAVO（大型）系列，不断迭代进化。2024年10月发布的面向产业应用的KUAVO 4Pro，在手臂臂展、关节散热、续航等硬件层面大幅优化，并率先提出了全身动量控制算法，相关理论成果登上了国际机器人顶刊《RAL》。而仅仅一年后，面向工业规模化应用的KUAVO 5正式亮相，其关节通信频率翻倍，全身最大负载达20公斤，模块化设计支持快速拆卸，为高效部署和维护奠定了基础。

乐聚通过投资、合资等市场化的方式，将创新的触角延伸至产业链的每一个关键环节。从投资泉智博（一体化关节）、立聚动力（电机）、灵心巧手（灵巧手），到与和而泰、东方精工联合成立人形机器人控制器公司，乐聚已串联起一个自主可控的产业生态。目前，其机器人零部件国产化率已超95%，达到车规级量产交付标准，为大规模商业化铺平了道路。

●深耕真场景，在“极限压力测试”中验证价值

人形机器人不能只做舞台上的“明星”，更要做产线上的“工友”。乐聚规划了清晰的“三步走”战略：首先在科研、商业服务领域蓄势赋能，随后重点攻关工业智造领域，最终迈向通用服务家庭场景。

如今，第二阶段的目标正加速落地。2024年11月，乐聚中标国内汽车行业首个人形机器人公开招标项目，仅用3个月，其“夸父”机器人便为一汽红旗工厂搭建了人形机器人工业场景的产业解决方案，在实测中完成了8小时高稳定连续作业，精准应对空箱回库等复杂物流场景。这标志着人形机器人已从实验室的“展品”蜕变为生产线上不可或缺的“生产力”。

乐聚机器人的能力，不仅体现在日常的工厂里，更在极端环境的“极限压力测试”中得到了充分证明。2025年2月，“夸父”亮相-20℃的亚冬会火炬传递现场，与火炬手挥手、击掌互动，其稳定可靠的关节控制与环境适应性令人惊叹。

自变量机器人

专注具身智能通用模型研发

在外卖柜取出外卖包裹并完成外卖箱回收，自主规划路径走进写字楼，准确按下电梯楼层，最终将外卖放置于指定位置。近日，记者来到深圳企业自变量机器人采访看到，“量子1号”机器人展现出令人惊叹的智能化能力。

自变量机器人在打扫卫生。 深圳特区报记者 毕晗 摄

成立刚满两年的自变量机器人，自研的具身智能大模型已经跻身全球第一梯队。“实现智能化能力跃升，我们要让机器人真正‘有用’。”带着这样的创业初心，该公司创始人兼CEO王潜在深圳跑出了创新加速度。

●自研具身智能基础模型，让机器人“大脑”更聪明

在人形机器人产业从“表演演示”走向“实际应用”的关键节点，自变量机器人始终将核心竞争力锚定在具身智能基础模型研发上，走出了一条自主创新的技术路线。

“从有用角度来看，人形机器人最关键的是要解决AI问题，尤其是基础模型。”本着这样的目标，王潜在2023年来到深圳创立了自变量机器人，他所带领的创业团队在大模型领域拥有丰富的技术积淀，成立之初就摒弃“专业场景小模型”发展思路，坚定专注通用模型研发。

为支撑具身智能大模型研发，自变量机器人在数据、算法、算力上全面布局。“公司在深圳建成国内首个大规模机器人数据工厂，数百人团队专门负责真机数据采集。”王潜说，“同时，我们在算力端优化AI基础设施系统，让硬件发挥最高效率，再结合大规模、高质量的数据，持续迭代算法，构建起系统性竞争能力。”

他表示，具身智能的下一阶段竞争，本质上还是数据闭环构建的基础模型与模型进化能力的竞争，而具身“大脑”正是人形机器人真正胜任多样化任务的关键所在。

●锚定实用主义，提升技术能力加速场景落地

“机器人最终要走进生产生活，从实际应用场景来看，我们认为轮式类人形机器人是最佳解决方案。”王潜说，室内95%的场景都能通过轮式底盘实现，而双足机器人存在高成本与可靠性的双重问题。

目前，自变量机器人已在生活服务、工业制造等领域开展多场景验证，覆盖养老院、酒店、餐饮、物业、汽车生产制造、物流分拣等场景。王潜介绍，在养老院这一高复杂度场景，自变量机器人已经能够完成清洁、巡视等基础任务，还能与老人对话提供情绪价值等。在汽车工厂等工业场景，机器人也参与了生产制造和物料分拣环节。

同时，他也坦言，当前机器人在实用层面尚未实现真正的投入回报比。“让机器人自主决策，自主处理日常生活中的工作，这远比在舞台上表演要难得多。但是，我们还是要对机器人技术的发展保持耐心，人形机器人真正展开规模化应用预计需要3—5年时间。”

“我们今年最主要的任务是将大模型本身的能力提升到下一个等级，这是进行任何新应用的基础。”王潜计划持续研发攻关提升智能化水平，让机器人在更多场景中更好提供实际服务。