我們正式按下2026年規(guī)模化交付的加速鍵。這一次，具身智能人形機器人將開赴更廣闊、更真實的產(chǎn)業(yè)前線。

越疆正式啟動第三批全尺寸工業(yè)人形機器人ATOM的量產(chǎn)交付，并開始投入到全球產(chǎn)業(yè)一線應用。

在此之前，我們已經(jīng)完成了兩批次的交付與深入場景驗證。對我們而言，量產(chǎn)絕非簡單的數(shù)量疊加。行業(yè)的共識日益清晰：具身智能機器人的終極價值，在于成為務實的生產(chǎn)力工具。而量產(chǎn)能力，也是區(qū)分“實驗室概念”與“工業(yè)化產(chǎn)品”的那把最關鍵的標尺。

跨越量產(chǎn)鴻溝，閉環(huán)始于制造業(yè)基因

具備強動態(tài)平衡和精密操作能力的全尺寸人形機器人的規(guī)模化生產(chǎn)，挑戰(zhàn)是呈幾何級數(shù)增長的。單個原型可以設計精妙，但要讓成百上千臺機器人都穩(wěn)定可靠，并能在復雜環(huán)境中持續(xù)工作，背后是系統(tǒng)工程鴻溝。

我們深感慶幸，越疆的“制造業(yè)基因”在此刻發(fā)揮了重要作用。從協(xié)作機器人全球部署超10萬臺一路走來，我們深知生產(chǎn)線對可靠性、安全性和穩(wěn)定性的苛刻要求。這種對工業(yè)現(xiàn)場的深刻理解，讓我們在ATOM的量產(chǎn)進程中，將大腦、身體與場景深度融合，作為貫穿始終的三大關鍵能力。

大腦優(yōu)先：讓機器人“聽懂”并“應變”

在傳統(tǒng)工業(yè)中，環(huán)境是結構化的，任務是預設的。但真實世界充滿不確定性。為此，我們?yōu)锳TOM搭載了自研的DOBOT-VLA模型。

這個模型不是為了堆砌技術概念，而是為了解決真問題：讓機器人能真正“看懂”雜亂的工件堆，“理解”模糊的指令，并自主決策“如何完成”動作。

它通過端到端技術，融合視覺、語言與動作，將抽象指令轉化為可執(zhí)行的結構化任務鏈。在深圳K11影院落地的爆米花機器人，就是一個鮮活的例子——它不再僅是執(zhí)行固定程序的機械臂，而是能感知環(huán)境、自主判斷與糾錯的智能體。

這種基于場景理解的自主應變能力，是人形機器人在產(chǎn)業(yè)中創(chuàng)造價值的起點。

身體可靠：工業(yè)級可靠性是上崗的“生命線”

對我們而言，可靠性不是指標，而是生命線。真實的工廠是冷酷的“價值考場”，停機就意味著損失。

ATOM的設計，從硬件選型、結構強化到散熱防護，都遵循工業(yè)級標準。關節(jié)模塊經(jīng)過近萬次循環(huán)測試，實時動態(tài)平衡算法即使在受到?jīng)_擊后也能快速恢復穩(wěn)定。

全尺寸工業(yè)人形機器人從完全躺平自主站起，到完成高難度舞蹈動作，這些演示背后，考驗的是全身協(xié)調控制、力矩分配與軌跡規(guī)劃的綜合實力。我們錘煉它的身體，只為確保它在振動、電磁干擾、長時間作業(yè)的工廠環(huán)境中，能穩(wěn)定運行每一天。

場景驅動：從解決一個真問題開始

通往“通用”的道路，必須從征服一個又一個“專用”場景開始。ATOM從設計之初，就將重心押注在高難度動態(tài)平衡、工業(yè)級可靠性與復雜環(huán)境持久作業(yè)能力上。

在工業(yè)場景，它可以適配抓取、裝配、檢測等不同末端工具；它支持多機協(xié)同，通過統(tǒng)一平臺調度，能像“千手觀音”般協(xié)調完成復雜任務——這種能力在柔性產(chǎn)線、倉儲物流中價值顯著。

作為我們打造的“具身智能多形態(tài)機器人超級工廠”的一部分，ATOM能與輪式、多足等不同形態(tài)機器人協(xié)同，由統(tǒng)一智能樞紐調度，為客戶提供真正柔性的生產(chǎn)力解決方案。

扎根產(chǎn)業(yè)，推進“人工智能+”的實踐落地

我國“十五五”規(guī)劃已將具身智能列為未來產(chǎn)業(yè)核心，我們正站在從技術突破到產(chǎn)業(yè)爆發(fā)的關鍵窗口。

越疆作為從制造業(yè)現(xiàn)場成長起來的機器人公司，我們始終相信：技術的價值，將在真實的土地中扎根結果。

此次ATOM的第三批量產(chǎn)交付，對我們而言，是一個更堅實、更深入的起點。它意味著我們的技術、產(chǎn)品和生態(tài)，正在更系統(tǒng)、更規(guī)模化地融入中國乃至全球的產(chǎn)業(yè)肌理之中。

我們正在做的，是打造能夠穩(wěn)定、可靠、高效創(chuàng)造價值的生產(chǎn)力工具。這條路，越走，越深，越實。

未來已來，我們的具身智能機器人致力于扎根場景，創(chuàng)造價值，正與產(chǎn)業(yè)同行，共同書寫“人工智能+”的實踐應用落地新階段。