优必选Walker S机器人全球首例多机协同实训，展现人形机器人群脑网络技术

共同努力携带重物和补给机器人“工人” ...人形机器人之间的合作正在不断发展新的技巧。

今天，Ubly发布了一个视频，显示Walker S系列机器人已在Zekr 5G Smart Factory进行了协作培训。在视频中，机器人共同携带大量负载和大型商品，并实施混合决策分类，精确的操作质量检查和其他操作。尽管它的效率远非人类，但它已经能够实现多机械协作的运作。

在视频结束时，当机器人用完电源并关闭时，附近的机器人也会为此充电。

据报道，这种协作培训是全球首次针对多个，多幕科和多任务类人形机器人的合作培训。其背后的技术是Brainet软件体系结构和人形互联网（IOH）。

具体而言，通过推理节点和技能节点在云中形成超级脑和智能小脑在组维度中，脑网体系结构是通过推理节点和技能节点联系起来的。超级大脑基于多模式体现的推理模型，以实现生产线任务决策。智能小脑基于变压器模型，从而支持多机平行分布式学习。

在上述软件的支持下，使用类人类机器人的现有硬件，可以将单个类型机器人的任务范围扩展到多个机器人协作的生产线级要求。此外，通过在前线生产工厂中积累工业数据集，可以进行持续的培训和调整。

UBEX认为，对人形机器人智能技术的研究是实现工业场景大规模应用的必要方法。就在几天前，American Robot创业人物AI还发布了一个机器人的视频，该视频集体进入工厂并在物流中心进行了快速交付。在视频中，机器人可以识别，抓取并在逻辑上放置Express交付。

借助最近发布的视觉语言动作（VLA）模型螺旋，Figure Robots能够根据自然语言说明识别并拾取几乎所有小项目，并且可以驱动多个机器人一起操作任务。

目前，机器人行业的主要逻辑正在完成从硬件端到软件方面的转换。郭金证券（Gujin Securities）认为，该软件方面的进步将推动类人机器人的机器人，使其更接近一般方案应用程序。

借助Group Brain Network软件体系结构和VLA模型螺旋，UBL和Tigure分别使用现有机器人硬件载体在工业任务操作中取得了进展。在这方面，CICC研究报告指出，体现智能软件的概括能力超出了预期，并且体现智能软件的演变继续加速。人叶机器人是否以及何时可以打开C端市场并实现增加体积的关键瓶颈在于大脑概括能力的表现。

中国证券的一份研究报告于2月20日指出，AI已进入2.0 ERA，人形机器人将是AI最大的登陆场景。目前，硬件端相对完整，软件方面的迭代是推动产品强度不断提高的关键。

分析师进一步指出，软件端被分为大脑和小脑。大脑主要负责环境感知和智能相互作用，其基本算法分别是FSD和LLM及其扩展大型模型。随着智能驾驶和大型模型的进展，选择并相对成熟地选择了大脑上的FSD和LLM。相对而言，需要改进的是小脑，即运动控制，它具有相对较早的发展。

至于小脑的主要限制，该机构指出，与大型模型的发展相比，机器人的训练数据集非常有限。在先前的细微运动中尚未统一的基础算法，不可能为增强学习设置统一的奖励功能。因此，获得小脑内托动物运动控制数据和运动控制算法的选择是中期维度影响产品强度提高的中等尺寸的因素。从2025年人类机器人行业的大规模生产的角度来看，建议专注于数据采集和运动控制算法。

其中，数据获取的核心工具是运动捕获设备，相关公司包括：Lingyunguang，Noyiteng，Shiyou Technology，Liard，Tianyu数字技术等；在运动控制算法方面，国内供应商可以输入的领域是运动控制器，相关公司包括：GU GAO技术，Leisai Intelligence，Hechuan Technology等。