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一脑多形+8大智能应用,梅卡曼德在WAIC全面展示具身智能规模化落地能力
来源:梅卡曼德 | 作者:梅卡曼德 | 发布时间: 1天前 | 424 次浏览 | 🔊 点击朗读正文 ❚❚ | 分享到:

7月17日,2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议(WAIC 2026)在上海盛大开幕。作为全球人工智能领域的重要交流平台,本届大会以“智能伙伴,共创未来”为主题,聚焦大模型、智能体、具身智能、人形机器人等前沿方向,汇聚全球顶尖科研机构、创新企业和产业生态伙伴,共同探索人工智能迈向产业化的新路径。

梅卡曼德展台(展位号:H1-A530)吸引众多观众交流互动

今年,梅卡曼德以“物理AI规模化落地”为主题,携全面升级的通用具身智能“眼脑手”全栈技术产品亮相WAIC。从“一脑多形”的具身智能眼脑手闭环能力,到新一代Mech-Hand多指灵巧手,再到真实场景驱动的数据飞轮,梅卡曼德在WAIC 2026现场系统展示物理AI迈向规模化应用的新路径。

通过现场8大智能机器人单元的展示,梅卡曼德全面展现“眼脑手”跨行业、跨场景、跨机器人形态的应用能力。具体包括首次展示的人形机器人协同上下料&料筐搬运应用,新升级的人形机器人货架取货、人形机器人分拣海量物体、Mech-GPT多模态大模型人机交互、透明物体泛化抓取等前沿技术应用,以及高速小零件无序上料、线束插头精密装配、多规格工件上料装配等已在工业场景规模化落地应用。

从工业到服务业,从人形机器人到工业机械臂,从前沿技术探索到规模化产业实践,梅卡曼德正持续构建跨机器人形态的通用智能能力,并以积的泛化和通用能力应对各种真实场景的变化,拓展机器人的能力边界。

前沿应用探索

“眼脑手”拓展机器人应用边界

先进制造场景

| 人形机器人协同上下料&料筐搬运

这是梅卡曼德首次展示的人形机器人工业场景多机协作应用。现场,两台搭载“眼脑手”的人形机器人可以自主协同完成上料、装配、料筐搬运等全流程任务。机器人通过具身大脑的智能感知与AI规划能力,结合Mech-Hand精细操作能力,能够自主识别工件、理解任务并完成路径规划和动作执行,实现多机器人之间的高效协同。

该单元展示了具身智能从单机操作向多机器人协作演进的重要能力。面对真实工业环境中的复杂工件、多变工位以及动态场景,机器人依然能够保持稳定、安全、高效作业,为未来智能制造和智慧物流场景提供新的自动化解决方案。

真实零售场景

| 人形机器人自主货架取货

面对真实零售环境中商品种类丰富、摆放方式多样、货架形式复杂等挑战,机器人需要具备更强的环境理解能力。基于“眼脑手”技术,人形机器人能够泛化识别各种真实商品,并根据订单任务自主规划取货动作,实现从理解需求到完成操作的全过程自主执行。该应用可延伸至商超零售、科研、展览展示及家庭服务等更广泛的开放环境和服务场景。

物流分拣场景

| 人形机器人自主分拣海量物体

面对大量随机摆放、种类丰富的物体,机器人需要具备更强的认知和泛化能力。依托梅卡曼德具身智能大模型,机器人能够自主认识海量物体,理解物体属性,并进行实时分类。同时,通过双臂协同和Mech-Hand精细操作能力,机器人可以完成现场数百种物品的精准抓取和分拣。

人机交互场景

| Mech-GPT多模态大模型交互演示

现场单臂机器人通过搭载Mech-GPT多模态大模型,不仅能够理解自然语言指令、图像等多模态信息,还能够识别任意物体、理解物体关系、进行逻辑和常识推理,并根据任务目标自主完成分类、整理、抓取等复杂多样的操作。

复杂材质场景

| 透明物体泛化抓取

透明物体一直是机器人视觉领域的挑战。由于透明材质容易产生折射和多重反射,传统视觉方案往往难以准确识别。梅卡曼德通过智能视觉感知和AI算法能力,让机器人能够泛化识别常见透明物品,有效解决商超、医疗等行业透明件自动化分拣难题。

产业规模化落地

数据飞轮驱动眼脑手持续进化

梅卡曼德眼脑手产品已在汽车、新能源、3C电子、物流等众多行业实现大规模部署,已积累大量真实场景数据,并通过数据反馈持续优化感知、决策和操作能力,形成“应用—数据—模型—能力提升”的数据飞轮。

WAIC现场展示的无序上料、精密装配等应用都已在工业场景大规模落地,并通过持续运行产生的真实应用数据不断优化算法能力,进一步提升机器人面对不同零件、不同环境的泛化能力。

高节拍工业场景

| 高速小零件无序上料

小零件无序上料是制造业中的典型难题。面对散乱堆放的螺栓、螺钉、螺母等零件,机器人需要快速识别目标,并在高速生产节拍下完成精准抓取。基于智能3D视觉和AI决策规划能力,机器人能够自主完成无序小零件识别、定位和抓取,实现高速稳定上料。目前,该应用已广泛部署于真实工业现场。

复杂工业装配场景

| 线束插头柔性抓取&精密装配

线束属于柔性非刚性物体,易发生形变;同时插接时要保证极高的稳定性和精准度,否则极易出现插头无法插入、插接不到位、或插接力量过大导致插头元器件损坏等情况。

基于机器人大脑的任务理解与AI规划能力,机器人可以自主完成从线束抓取到插头插接的自动化闭环。同时,结合高精度视觉感知、自适应运动控制与精细操作能力,机器人能够实现柔性线束的稳定抓取,以及插头的精准对位和柔顺插接,实现亚毫米级高精度装配。

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