在世界机器人大会的展馆内，仙工智能以“从预见，到看见”为主题，通过一系列创新展项向行业展示了具身智能的实践成果。其展位C233集中呈现了基于统一机器人大脑架构的多形态机器人协同作业场景，涵盖人形机器人、双臂机械臂、AI配送机器人等六类核心展项，所有任务均由同一套智能系统驱动，突破了传统单机器人演示的局限。
双臂机械臂咖啡制作展项成为现场焦点之一。观众通过平板下单后，机械臂自主完成取杯、粉碗对接、按压、萃取等十余步操作，全程无需人工干预。该系统采用通用夹爪设计，未对咖啡机进行任何改装，却能精准复现咖啡师的手部动作，展现了高精度运动控制与复杂任务分解能力。相邻展位的人形机器人则模拟无人零售场景，根据订单信息在展馆内自主导航、避障，完成取餐、抓取与交付的全流程操作，其移动操作一体化能力引发行业关注。
在高速运动控制领域，机械臂摇签与视觉识别展项首次采用混合架构设计。系统通过全栈自研模型理解高层任务需求，经典控制器则负责接近500Hz的底层高频运动执行，实现签筒摇晃与文字识别的同步优化。这种架构创新使机械臂既能完成高频动作，又能保证视觉识别的准确性，为工业质检等场景提供了新思路。
AI配送机器人的展项则聚焦复杂环境适应能力。搭载机械臂的P300机器人可自主完成上下楼、抓取外卖、按键呼叫电梯等操作，其多模态感知系统能实时处理电梯状态、楼层变化等动态信息。语音交互汉诺塔展项则通过自然语言处理技术，使机械臂能根据观众指令完成颜色、形状、位置的逻辑推理与高精度堆叠，支持条件泛化能力验证。
这些形态各异的展项背后，是仙工智能统一的机器人大脑架构。该系统以机器人控制器为核心，上接全栈自研模型的任务理解与决策模块，下连不同本体设备的实时运动控制接口。通过标准化数据接口，系统可同步采集多形态机器人的作业数据，实现时间对齐与模型训练的闭环优化。目前，该架构已适配超过2000款机器人本体，覆盖全球43个国家的20多个行业。
数据积累成为仙工智能的核心优势。通过经授权的真实作业场景与专项数采项目，其机器人大脑已沉淀超过50万小时的多形态真机数据，为模型训练提供了丰富素材。现场展示的核心模型DEEP-PEAR-VLA采用6B参数的VLM Taste 0.3架构，主要基于机器人本体感知数据训练，在运动控制精度与任务理解能力上实现平衡。
“具身智能的价值在于让同一套智能系统适配不同形态的机器人本体。”仙工智能技术负责人表示，公司通过构建“真实世界-数据-模型-行动”的飞轮体系，使机器人能在持续作业中完成自我进化。这种技术路线已通过全球5万台装机设备的实践验证，形成从数据采集、硬件架构到人机交互的完整技术链条。
据悉，仙工智能将在大会期间持续运行所有展项，并于次日举办具身战略发布会，正式推出阶梯计划。该计划将围绕机器人大脑的标准化接口、多模态感知融合、跨本体协同等方向展开技术布局，进一步推动具身智能在工业制造、物流仓储、商业服务等领域的规模化应用。
