课程简介

随着AI技术的快速发展，智能机器人正从实验室走向产业化应用的关键节点。当前企业面临的核心痛点在于：传统机器人系统在复杂开放环境中缺乏可靠的空间理解能力，故障检测多采用被动响应模式，多智能体协作存在系统性瓶颈，从感知到决策的端到端智能化程度不足。这些技术局限严重制约了机器人系统在工业制造、服务场景中的大规模部署和商业化进程。

基于对具身智能技术发展趋势的深入思考，我们提出了全栈技术解决方案的研究路径。通过构建RoboBrain 2.0异构基础模型、RoboRefer空间推理技术、RoboOS协作框架和Code-as-Monitor故障预防机制，形成了从感知、推理、执行到监控的完整技术栈。这一研究突破了传统分割式技术发展模式，实现了系统性的技术整合创新。

本次分享旨在展示智能机器人系统全栈技术演进的最新成果，分析从实验室技术到产业化部署的完整路径，探讨通过技术创新解决当前行业痛点，为具身智能的产业化提供可行的技术方案和实践经验，推动机器人技术向更高可靠性、更强适应性的方向发展。

课程收益

1、帮助学员了解AI和机器人行业提供系统性技术整合的方法论，

2、帮助学员通过全栈技术架构的成功实践，解决技术孤岛问题，为行业提供从单点技术突破向系统性能力构建转变的参考路径。

3、帮助学员探索具身智能产业化的企业提供技术选型、架构设计和工程落地的完整解决方案，加速行业从实验室技术向商业化应用的转化进程

受众人群

具身智能领域的研究者与工程师、机器人系统开发者与架构师、多模态大模型技术应用者、工业自动化与智能制造从业者、智慧城市与公共服务领域人员以及其他对具身智能感兴趣的人员

课程周期

 0.5天（3H）

课程大纲

1、异构架构设计在复杂AI系统中的应用实践：RoboBrain 2.0双版本模型（7B轻量级+32B全功能）的差异化部署策略

2、三维空间推理技术突破传统VLM局限性： RoboRefer通过专用深度编码器实现精确空间指向推理的技术原理

3、主动式故障预防的范式创新与工程实现： Code-as-Monitor将故障检测转换为时空约束满足问题的创新思维

4、多智能体协作框架的系统性解决方案： RoboOS层次化具身框架实现跨具身适应和动态任务分配。

5、QA