在2025年张江具身智能开发者大会的激烈竞赛舞台上，同济大学具身双臂操作机器人团队以惊人的4分14秒成绩，在具身工业场景链盒上下料项目中一举夺魁，刷新了该项目的“张江纪录”。这一成就不仅彰显了团队在速度上的绝对优势，更标志着具身智能技术在真实工业场景应用中的一次重大突破。
此次胜利，是同济大学团队针对制造业中最基础且关键的链盒上下料环节，进行深度技术研发的成果展现。链盒上下料这一看似简单的操作，在工厂车间中却需日复一日地重复进行，对机器人的精度、协同性和环境适应能力提出了极高要求。同济团队通过技术创新，成功让机器人在这一核心任务中展现出超越人工的效率和可靠性。
为了实现这一目标，团队采用了Intel RealSense D435深度相机结合视觉SLAM算法，实现了±0.2mm的高精度定位。同时，7自由度仿人机械臂的设计模仿了人类手臂的关节结构，使得机器人在狭小空间内也能完成复杂的姿态调整。这一设计不仅追求了外形上的相似，更是基于对工业场景的深刻理解，充分发挥了人类工作的灵活性和精准感知优势。
在比赛前夕，团队遭遇了机械臂轨迹偏差和视觉定位漂移等挑战。然而，通过连夜优化算法参数和调整传感器配置，团队成功克服了这些难题。相较于其他队伍，同济团队的优势在于其系统性创新：融合激光雷达、IMU等多传感器数据构建动态环境地图，通过阻抗控制动态调节抓取力度确保安全，以及AI驱动自主学习系统显著提升新任务部署效率。
同济团队的双臂机器人系统更是展示了工业机器人能力边界的拓展。800mm升降柱设计使得工作范围达到200-2000mm，有效应对了工厂为提高空间利用率而将料箱叠放多层的现实需求。双臂协作采用顺序执行策略，左臂负责识别、抓取工件并放置到检测台，右臂则负责从检测台抓取工件运送至目标料箱。未来，团队还将研究通讯机制，实现双臂的并行调度，进一步提升整体效率。
感知系统同样经过精心设计：头部全局视觉系统结合头、左臂、右臂三路深度相机，构成多层次感知体系。这一设计确保了机器人在复杂动态环境中的高精度视觉感知。同时，动态避障功能通过环境建模、虚拟安全边界设置和实时路径规划实现，底盘搭载的激光雷达则确保移动安全，使机器人具备了在非结构化环境中自主作业的能力。
同济团队的机器人已在合作工厂进行实地测试，并在复杂狭小空间和动态光照环境下展现出卓越的性能。团队通过精确的3D环境建模和虚拟安全边界设置，确保机器人在拥挤环境中安全可靠地执行任务。同时，针对车间光照变化对深度相机识别精度的影响，团队采用软硬件结合方案，深度改进算法鲁棒性，确保视觉系统在多变光照下的高精度与可靠性。
作为参赛指导教师和领队，蒋永康老师对张江的创新生态给予了高度评价。他表示，张江上下游企业形成的全链条产业生态非常密集且协同高效，为同济团队的技术研发提供了有力支持。同济大学上海自主智能无人系统科学中心扎根于张江人工智能岛核心区，与园区内多家顶尖企业和研究所建立了深度校企合作项目，这种“楼宇即产线”的协同模式正成为张江创新生态的典型特征。
