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高工機器人產業钻研所（GGII）數據顯示，過去三年，中國工業機器人銷量在30萬臺高低波動，預計2025年銷量將達到33.2萬臺，整體增長依然不足強勁動力。

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“不具身，無未來」佚成為機器人行業的共識。據GGII數據，2025年我國工業具身機器人市場規模約47.3億元，而到2035年，這一數字有望達到1644.1億元，年複合增長率高達42.3%。

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當前，中國工業機器人產業面臨一個主题矛盾：廣闊市場远景與低滲透率並存。

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破局火烧眉毛的同時，工業具身智能這一條千億賽路，正吸引了大量基因各異的玩家湧入。

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工業具身智能產業正站在兩條截然分歧的發展路徑交匯處：一條是從通用場景到工業應用的“自上而下”路徑，另一條是從工業場景到更多領域的“自下而上”路徑。拓斯達明確選擇了後者。

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這家紮根於製造業、累計服務客戶超過1.5萬家的企業，將工業現場痛點作為思虑具身智能落地的起點。

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AI+機器人，相互成就

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在拓斯達機器人產品線總經理黃晶看來，實現中國機器人市場規Ｓ庠绞皆鲩L的重要瓶頸在於行業內從業人員存在“懂工藝的不懂編程，懂編程的不懂工藝”的能力錯配痛點。行業應用經驗與產品落地能力的稀缺，導致許多機器人解決规划難以真正滿足製造業複雜多變的需要。

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時代呼喚人为智慧企業與機器人企業的優勢互補與能力融合。

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2025年4月，拓斯達與智譜華章成立合資公司矩陣智拓，黃晶兼任矩陣智拓CEO。智譜華章作為AI企業，擁有大量高級AI人才資源，大模型開發能力凸起；拓斯達作為機器人企業，提供具身智能產品軟硬體載體，擁有豐富的工業場景應用經驗與數據。

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這種融合創造了雙沉價值：一方面優化現有應用場景，提升設備智能化水準並降低使用門檻；另一方面推動人才與技術交叉融合，在各行各業創造新的應用場景。

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黃晶做了個有意思的迸作，當前AI在物理世界，相當於一個三歲幼孩，TA只能打醬油，若是但愿TA去學騎自行車，就必要為TA在自行車上安裝一對輔助輪，而“工作站」佚是這一對輔助輪，它能夠根據AI現階段的能力去节造變數，使其現有能力發揮到最大值。

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兩條腿走路的務實路徑

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面對工業場景的複雜性，拓斯達選擇了一條務實的技術路徑，整體戰略邏輯是：以AI的進化發展為主線，通過工作站實現急剧落地，積累場景數據並遷移至人形機器人。

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路徑一：垂直模型+自動化

以工作站為載體優化已有應用場景。這條路徑的主题是用AI技術刷新傳統自動化规划，解決製造業長期存在的柔性生產難題。

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根據這一理想，在玩具製造行業，拓斯達推出了AI裝箱/裝盤工作站，這個行業產品多樣化、更新迭代快，必要頻繁換產，有時每2-4幼時就要更換一次產品。

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拓斯達的解決规划通過三大技術點實現了突破：視覺大模型獲取盒子尺寸取代人为測量；自適應換產演算法根據視覺獲取的尺寸自動天生最優運動路徑；智能語音交互讓普工也能通過語音节造一鍵啟動換產。

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通過AI大模型的能力，傳統必要工程師耗費數幼時調試的換產流程，現在只需普工用語音指揮機器人在15分鐘內实现，單條產線可節省12個人力，人力換算投資回報率僅1.5年左右，工段週期縮短至2.8-3.2秒，產能達到1000+UPH。

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AI拆碼垛工作站則以一套解決规划滿足物流、製造、倉儲等行業各類碼垛與拆垛高頻場景，通過AI技術實現自動參數配置、垛形天生、路徑規劃等职能。

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當前，傳統的自動化规划仍依賴人为與預定義規則，視覺系統在複雜場景下自適應和泛化能力不及。未來，通過具身大模型AI加持，有望實現全自動作業，無需人為干預，提升分揀準確性、速度與泛化能力。

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拓斯達提供的這套工作站採用了多項創新技術：大模型任務拆解技術將複雜任務分化為可執行的子任務；天生式AI運動規劃技術自動天生高效運動路徑；AI大模型視覺識別與定位技術提升識別準確性；雲邊端架構運動节造技術實現高效協同。這套解決规划顯著提升了作業效能與靠得住性，同時降低了部署與運維成本。

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路徑二：大模型+人形機器人

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創造新的應用場景。這條路徑面向更長遠未來，將端到端的大模型與人形機器人結合，應用於人丁密集型、對效能要求相對較低的傳統場景。

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2025年9月，拓斯達發佈了“拓星紀”系列輪式人形機器人，標誌著拓斯達在具身智能第二條路徑上的實質性進展。

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該機器人搭載了智譜AI大模型，具備通過思維鏈進行複雜任務推理的能力，在倉儲或工廠環境中能夠實現對複雜任務的自主推理與決策。其仿生七自由度雙臂可靈活適配靈巧手、夾吃祺、吸盤等多種结尾執行器，雙臂協作能應對多種作業場景。

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拓斯達選擇從注塑行業這一典型工業場景切入，打造“會幹活、懂工藝”的人形機器人。這款被譽為“全球首臺在注塑場景應用的智能人形機器人”，能夠自主实现無人機槳葉的分揀、檢測和擺盤作業，機器人根據相機獲取的地位和篩檢結果，將注塑好的無人機槳葉依照特定順序和碼型放到碼盤中，分揀效能達到1500片/幼時以上，精准度達到工業級的0.05毫米，可識別至少3種物料和6種缺点類型。

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作為製造業起身的公司，拓斯達對產品的評判標準是客戶需要。這也是拓斯達首先推出輪式而非足式機器人的考慮，拓斯達董事、副總裁張朋認為：“當前在工業領域，尤其在廠房、車間，行業必要的是能夠真正幹活的機器人，顯然這方面輪式機器人更實用，性價比更高。”

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這種務實考量也體現在拓斯達的數據訓練战术上，面對製造業“數據孤島”與高保密性的雙沉挑戰，拓斯達選擇“從幼做起，務實前杏妆，即先從可開放數據的客戶場景切入，積累有效數據，持續優化模型。

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拓斯達選擇在注塑場景進行落地，這一決策背後有著沉思熟慮：注塑領域荟萃了大量中幼企業，普遍面臨多品種、幼批量的生產挑戰。憑藉在注塑行業近二十年的深厚積累，拓斯達將充分發揮其對應用場景的深刻理解，與客戶緊密協作，共同打造高度適配注塑工藝的具身智能體。

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工業護城河，場景與數據的深度綁定

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能够發現，拓斯達在驗證一條獨特的具身智能產業化路徑。

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拓斯達的索求為行業提供了三個沉要啟示：以場景定義產品；採用漸進式創新路徑，從工作站到人形機器人；構建跨界合作生態，彌補能力缺口。

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從長遠看，工業場景將成為具身智能邁向成熟的“第一考場”。機器人一旦在工業製造場景實現規；瘧，海量的具身數據與不斷進化的算力將形成飛輪效應，使機器人的能力得到階梯式解鎖。

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在工業垂直場景，數據是AI進化的第一燃料，然而“數據”何時質變為“智能”，目前暫無定論，“也許10年，拓斯達等得起，也許3年，拓斯達也接得住。”張朋這句話充分體現了拓斯達長期主義的經營哲學。

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對於拓斯達而言，工業場景是其長期紮根與投入迪隝域。董事長吳豐禮明確暗示，未來拓斯達的第一個5年要“做厚根基盤”，第二個5年“做強大裝備”，隨後的10年則將專注於人为智慧技術在製造業場景的深度落地。目前，拓斯達已構建“場景+機器人+數據+AI”商業閉環，正穩步推進從注塑單場景到工業多場景、商業全場景的拓展。

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