锦中科技
降低研发门槛
人工智能认知引擎标准化认知引擎，开箱即用的具身大脑，大幅降低企业进入人形机器人领域的技术门槛。
锦中无锡长期深耕具身智能领域，专注于人形机器人本体与通用具身大脑的核心技术研发，致力于打造从感知、认知到决策执行的完整智能闭环。公司自主研发的锦中类人级知识推理引擎，深度融合类人逻辑推理能力与多模态大模型架构，支持视觉、语言、触觉等多源信息的联合理解与协同推理，赋予机器人在复杂物理环境中自主感知、语义理解、任务规划与灵活交互的能力，让机器人真正理解物理世界，而不仅仅是机械执行预设指令。
理解事件间的因果关系
推演未发生情境的替代结果
感知物理世界的基本规律
理解人类意图与社交规范
多模态视觉特征提取
视觉-语言-动作跨模态对齐
自然语言理解与任务规划
融合视觉、语言、触觉等多源信息，基于多视角RGB(D)、力觉、LiDAR等多模态传感数据，实现机器人对物理环境的深度理解与语义解析。
以类人推理能力为核心，构建知识推理引擎，支持高层指令理解、任务分解与自主决策，让机器人不仅能看能听，更能思考与判断。
从局部动作执行升级为全身协同控制，统一协调机械臂、腰部与灵巧手，覆盖精细操作、双臂协同、超长程任务等复杂作业场景。
基于模仿学习与错误恢复机制，机器人从真实交互中持续积累经验，在动态开放环境中自主适应新任务、新场景，越用越智能。
标准化认知引擎，开箱即用的具身大脑，大幅降低企业进入人形机器人领域的技术门槛。
预集成感知-决策-执行全链路，将整机研发到量产交付周期从数年压缩至数月。
VLA多模态大模型驱动，赋予机器人场景理解、任务规划与灵巧操作能力。
云端大脑持续迭代，OTA 远程升级，让机器人越用越聪明，永不落伍。
大幅降低人形机器人整机研发准入门槛，专注认知层软件，做机器人的大脑。
拉升人形机器人原生智能化水平，让每一台机器人都拥有理解世界的认知能力。
全栈具身智能技术体系，从感知到行动的端到端闭环
多模态融合 · 通用具身大脑 · 云边协同部署
支持多架构融合，兼顾特征质量与语言对齐
Vision + Language + Action
端到端视觉-语言-动作管线
具身认知能力
支持主流开源模型，适配边缘部署
| 模型 | 参数规模 | 开放程度 |
|---|---|---|
| 通义千问系列 | 多规格 | 开源 |
| LLaMA 系列 | 多规格 | 开源 |
| 智谱 GLM 系列 | 多规格 | 开源 |
| DeepSeek 系列 | 多规格 | 开源 |
| OpenAI GPT 系列 | - | 闭源 |
Human-Level Knowledge Reasoning — 赋予机器人理解世界的认知能力
基于结构因果模型的反事实推断
结构因果模型 (SCM)、Do-Calculus 干预推断、反事实推理引擎、因果效应评估
智能装配 — 推断"工件材质→最优抓取力度"因果链，避免脆弱零件损坏
工业分拣 — 分析"物料形态→最优搬运策略"因果关系，提升分拣效率 32%
基于潜变量模型的策略优化推断
CounterNet 潜变量推理、CausaGAN 生成对抗、策略梯度优化、Virtualrollout 搜索
装配规划 — 模拟"改变抓取角度 3°→装配成功率 89%"，优化动作参数
柔性物流 — 预测"托盘位置偏移→最优抓取策略调整"，自适应柔性分拣
神经物理仿真与轨迹预测
神经物理仿真器 (NeuroPhys)、PiGeNet 图像动力学、动作/势能建模、接触力学预测
动态避障 — 预测"高速运动物体碰撞反弹轨迹"，提前规划机械臂避障路径
精密装配 — 建模"零件接触-形变-装配成功"物理过程，实现零损伤装配
心智理论与意图识别
MindNet 心智推理网络、Theory of Mind (ToM)、意图识别 Attention、情感分析多模态融合
人机协作 — 识别"用户伸手递接意图" vs "仅表达互动意愿"，自然响应
服务场景 — 推断"顾客注视商品→潜在购买意图"，主动提供精准服务
云端级模型
轻量级模型
云边协同 OTA 升级