Robot Intelligence
产业与技术
拆解模型能力、工程边界和商业化证据,连接技术进展与产业判断。
6篇观察与指南
本期头条深度解读
仓库机器人不只比搬得快:从货架到装卸,采购该验收什么?
选机器人之前,先画清楚一箱货怎样走完整条路线:在哪交给机器,在哪还需要人,异常时由谁接手。
5 分钟

部署案例 · 公开披露02
Digit 搬了十万次料箱之后,采购者还应该问什么?
把 GXO Flowery Branch 的公开部署放回物流流程:累计搬运次数证明了什么,哪些关于效率、人工和成本的问题仍没有答案。
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部署案例 · 公开披露03
BMW 从 Figure 02 到 Figure 03:已完成的试点,与下一步计划
同一份公告同时包含既往生产任务和未来物流安排。把产品代际、任务与时间拆开,才能读懂工业落地案例。
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部署案例 · 公开披露04
便利店清洁案例怎么看:营业中的地面,比空场演示复杂
从普渡披露的美国便利零售案例出发,拆解人流、餐饮污染、清洁窗口和人工补做。未公开的客户名称和收益数字保持未知。
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深度解读05
人形机器人“量产”消息,应该分成哪五种证据?
融资、产线、下线、客户试点和持续作业,回答的是不同问题。借 BMW 的公开项目进展,建立一套不被大数字带走的阅读方法。
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深度解读06
机器人模型更聪明之后,谁来解决部署?
Gemini Robotics 2 把全身控制和协作推到前台,但从模型能力到稳定作业,中间还有硬件适配、流程集成、异常处理与运维。
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