三台机器人联手干活，全程零人工！这家具身公司秀出了工业生产力

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智东西 作者 许丽思 编辑 漠影 今年工博会现场，真的太卷了。

400多家机器人企业同场竞技，有的秀抓取，有的拼精度，这三台机器人却靠着组队干活，吸引了不少海外观众驻足围观。

拆垛、倒料、接料、码垛……三台 纪灵-L 1轮番上阵，接力完成一整套物料流转流程，整个流程看起来非常丝滑，全程无需人工介入！

这是第二十六届中国国际工业博览会上，中科第五纪展台颇为吸睛的一幕。

机器人各有分工，又环环相扣，将多个工位串成了一条连续作业线。

本届工博会现场，从车间上下料到光模块插拔、内存条插装，越来越多企业开始用具体任务展示机器人“能干活”。

中科第五纪则把展示推向了更高层：让三台机器人自主接力，把多个工位的活连起来干，以多机协同探索从“单机智能”走向“群体智能”。

这场演示的分量，就在于 “接力” 二字。

三台机器人既要各自完成操作，又要协调物料交接与任务接续。

感知、操作、移动和任务调度共同发挥作用，才有了现场一气呵成的连续作业。

中科第五纪由此将技术积累转化为看得见的作业能力，让具身智能的真实生产力有了直观呈现。

多机协同、两大新品同步登场，中科第五纪在工博会上亮出了从具身大脑到工业作业的完整实力。

而在展台之外，这家公司已在工业料箱搬运、新能源场站巡操等场景开展落地实践，并获得海外头部企业合计数亿元订单。

从现场演示到客户交付，中科第五纪正将模型、产品与协同作业能力，带入更多真实生产场景。

一、从单操作到全流程，工业赛道验收的是完整任务执行能力 一台机器人在展台上表现出色，距离真正创造生产价值，还隔着上下游工序。

以工厂常见的 物料转运 为例，从取料、搬运到交接、码垛，涉及多个环节：机器人既要按时将物料送到指定工位，避免影响下游生产，还得应对物料偏移、通道受阻、设备异常等突发情况。

这意味着，工业具身智能的能力边界，要从“完成一个动作”延伸到 “负责一项任务”。

操作是否成功只是其中一环，物料能否送达、工序能否接续、异常能否处理，同样决定最终结果。

这也是去年以来， “群体智能” 逐渐成为具身智能工业落地关键词的原因之一。

机器人单项操作能力不断提升，多家企业开始探索如何让多台机器人协同作业，将原本分散的操作串联成完整的生产流程。

在工博会现场，中科第五纪展示的三机协同作业，就提供了一个颇具代表性的观察样本。

三台机器人各自能把活干好，只是基础；

让整套流程顺畅运转，难度又上了一个台阶。

比如，上游机器人完成拆垛后，下游设备需要及时接收物料；

某台机器人操作时间变了，其他设备也得立刻调整执行节奏。

单台机器人的操作能力，直接影响整套系统的运行效率。

更值得关注的，是这种能力可能带来的生产组织变化。

过去，许多自动化产线围绕固定设备和工序进行设计。

多台机器人具备协作能力后， 工厂有机会将跨工位物料转运、多环节上下料等任务组织到统一的作业流程中，提高柔性生产的调整空间，使得“智能岛”工作范式在工业生产中成为可能。

据了解，中科第五纪的这套方案瞄准了工业生产中大量重复、高强度且需要连续衔接的任务，面向3C电子、汽车零部件和轻工制造等领域，可应用于精准上下料、箱体物料转运、规整码垛及废料回收等作业，适配多品类产线需求。

众机协作背后，也折射出工业具身智能下一阶段值得关注的竞争变化： 随着机器人越来越能干，行业竞争的重点，正在从单机有多强，进一步走向整套流程能创造多少价值。

二、打造跨本体通用的具身大脑，解决能力复用难题 想让机器人真正进入生产流程，要先解决一个基础问题： 每增加一种机器人、每进入一个新工位，是否都要重新训练一遍？

这一问题的背后，是工业机器人长期存在的 能力复用难题。

不同工厂的物料、工位布局和操作要求各不相同，同一任务在不同机器人上执行，也会受到运动结构、末端工具和控制方式的影响，进而 限制着工业机器人的规模化部署。

为此，中科第五纪推出 新一代具身大脑纪元灵脑， 试图从具身大脑层面提高已有操作能力在不同机器人和任务之间的复用效率，减少重复训练与适配投入。

据了解，纪元灵脑依托自研FAM系列具身大模型，并采用动作光流（Action Flow）技术探索 跨本体通用。

这项技术的核心目标，是 要让不同机器人之间的能力能够彼此迁移。

当工位需要更换不同结构的机器人，或需要将已有任务扩展至其他设备时，就能够复用一部分成熟能力，减少重复训练和开发投入。

比如，一台轮式人形机器人已经熟练掌握抓取和放置操作，后续迁移到其他机器人时，模型有机会利用此前积累的能力，减少从头训练的工作量。

除了跨本体迁移，纪元灵脑还通过热力图技术实现 少样本学习，进一步解决新任务如何快速上手的问题。

工业现场存在大量低频、非标及不断变化的任务，逐一为这些任务采集大规模示范数据，往往成本高、周期长。

机器人能够通过少样本学习掌握新操作，减少数据采集与训练投入，就能 缩短任务导入和

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