傅利叶首发第三代人形机器人GR-3C及工业场景解决方案

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2025月09月25日

(原标题:傅利叶首发第三代人形机器人GR-3C及工业场景解决方案)

傅利叶首发第三代人形机器人GR-3C及工业场景解决方案
图片来源于网络,如有侵权,请联系删除


傅利叶首发第三代人形机器人GR-3C及工业场景解决方案
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公司情报专家《财经涂鸦》获悉,9月23日-27日,傅利叶于2025工业博览会中,首度公开发布GR-3系列的GR-3C“宇航员”与“工业场景解决方案”,展示未来工厂新形态。

傅利叶首发第三代人形机器人GR-3C及工业场景解决方案
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据悉,GR-3系列的使用场景覆盖非常广泛,从公共服务空间中的导览咨询与交互服务到科研教育中的算法开发与实验教学,以及康养场景下的社交陪伴与训练辅助,或是工业环境中的效率赋能与远程支持,均可产生有效价值。


从产业价值看,傅利叶提出的工厂方案无需改造现有产线即可快速部署,验证了人形机器人在工业场景的扎实落地能力;同时GR-3系列的长效续航、灵活步态与开放生态,也充分显现出机器人的应用潜力。


傅利叶表示,未随着技术持续迭代,人形机器人将不仅是制造业智能化转型的“可复制、可规模化”工具,更将成为守护作业安全、延伸人类能力边界的核心力量,推动生产模式从“自动化”向“智能化”深度跃迁,为智能工厂的建设注入关键动能。


第三代人形机器人核心产品矩阵扩容


据悉,GR-3C“宇航员”在功能性、可靠性与扩展性方面,为场景应用提供了更多选择,并与以交互服务为主导的GR-3“猫猫头”共同构成了傅利叶第三代人形机器人核心产品矩阵。


GR-3C身高165cm,体重71kg,全身配备最高55个自由度,采用科幻白的全身涂装,搭配简约大方的圆形头部设计,形似“宇航员”。外壳采用强化工艺处理的铝合金+工程塑料,兼顾轻量化与结构强度,具备良好的抗压性与耐用性,便于维护。


其头部共配备4个麦克风阵列,通过全向收声消除回音,交互时可定向增强声源、精准定位;内置的结构光+RGB广角镜头的摄像头模组,可实现对人脸的精准识别;新增LED环屏头域可实现表情交互与面部反馈,并支持扩展至多样化显示应用,大幅提升人机协作体验与场景适配能力。


功能层面,GR-3C搭载傅利叶自研高性能一体化执行器与多自由度灵巧手,并支持视觉模组、灵巧手等多种定制化配置,能充分满足各类真实场景作业需求。


此外,GR-3C还配备了全身遥操作功能,通过高精度动作捕捉与低延迟传输,实现人类动作到机器人动作的自然映射。


基于“以人为本,服务于人”的产品哲学以及“既有用,更有爱”的理念,傅利叶为GR-3系列提出了全新的产品定位――“Care-bot”,从两大维度构建人机互动新场景。


社交陪伴(Social Companion)维度,其侧重于强化人机之间的社交性与情感连接,广泛适用于公共服务、教育等场景,可承担日常陪伴、互动娱乐等任务,具体覆盖导览咨询、情绪安抚、互动陪伴等功能。


辅助陪护(Assistive Companion)维度,其在情感陪伴的基础上,进一步叠加明确的服务功能,适用于科研、工业、护理、医疗健康等专业场景,能为学术研究、高危作业、效率赋能、康复训练等工作提供支持。


针对两大场景提出「技术最优解」


现场,傅利叶最新提出的基于GRx系列人形机器人打造的工业场景应用解决方案,是此次工博会另一大亮点。


该方案以傅利叶自主研发的FOCUS(Fourier Orchestrated Control and Unification System,集中控制与通讯系统)为基座,融合具身智能,针对“料箱搬运”与“物料分拣”两大场景提出了技术最优解,构建全自主的作业体系。


料箱高效搬运方案中,针对该场景需求,傅利叶构建了“感知-导航-运动控制”三大模块深度协同的解决方案,以实现复杂厂区的高效搬运需求。


例如,硬件层面,方案以GR-2为载体,将其双臂负载能力优化至8公斤,同时通过臂展优化扩大作业半径;软件层面则结合高精度感知方案与自研运动控制算法,让搭载该方案的机器人实现自主路径规划、动态调整重心姿态,并通过感知、执行、控制的全链路协同,对“抓取―搬运―放置”流程进行深度优化,最终达成工业级的高效与可靠作业表现。


物料柔性分拣方案中,针对工业分拣场景“物料杂、堆放乱,传统方案难适配”的痛点,傅利叶以“多模态感知+VLA智能决策”为核心,提供柔性、智能的分拣解决方案。


例如,在执行上,通过“视觉-触觉闭环”实现无序物料的精准抓取,满足“抓得准、抓得稳”的执行需求;在认知上,通过VLA(视觉-语言-动作大模型)技术赋予机器人“认知”能力、和“懂指令、能适配”的决策能力,两者协同实现工业级柔性分拣。


据傅利叶透露,整个方案流程中,将各功能分区真正整合在一起,形成机器人网络自主协作的关键,是其自主研发的通讯基座――机器人集控系统FOCUS。


该系统支持通过单个终端管控所有机器人,支持实时查看运行状态、直接下发任务指令,大幅简化操作流程;场景适配方面,系统采用高可靠架构,能按产线规模灵活扩展机器人数量,产线需求变化时,仅调整任务分配即可适配,无需改造硬件。


现场傅利叶展台的模拟工业场景中,多台GR-2分工明确、有条不紊地围绕模拟产线完成料箱搬运、物料传送、物料分拣全流程闭环,机器人之间自主完成分工协作、无缝衔接。


据相关负责人介绍,该方案下,人形机器人在真实场景中不仅能够单机作业,还能实现多机高效协同,形成分工明确的作业网络;同时,突破传统工业机器人“只能在既定路线上重复作业”的局限,既适配单一工序需求,也能支撑复杂产线的全流程运转。


作者:苏打

编辑:tuya

出品:财经涂鸦(ID:caijingtuya)

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2024-04-26
磷酸铁行业市场深度调研:其需求量也呈现出迅猛的增长态势 2024年4月26日 来源:互联网 1449 96 磷酸铁,又名磷酸高铁、正磷酸铁,是一种无机化合物,化学式为FePO4,为白色或浅红色结晶性粉末,溶于盐酸、硫酸,不溶于冷水和硝酸,主要在食品工业中用作营养增补剂(铁质强化剂),特别用于面包。储能领域的市场拓展将为磷酸铁行业带来新的增长点。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 随着新能源汽车市场的快速增长,磷酸铁作为磷酸铁锂电池的主要材料,其需求量也呈现出迅猛的增长态势。目前,磷酸铁行业已经形成了较为完整的产业链,涵盖了从原材料采集、加工到电池制造的各个环节。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 磷酸铁,又名磷酸高铁、正磷酸铁,是一种无机化合物,化学式为FePO4,为白色或浅红色结晶性粉末,溶于盐酸、硫酸,不溶于冷水和硝酸,主要在食品工业中用作营养增补剂(铁质强化剂),特别用于面包,也用可作饲料添加剂。 现如今,磷酸铁有多重制备方法,其中,模板法在控制粒径方面有较大优势,通过传统模板法制备的磷酸铁颗粒直径小,电化学性能优异。生物模板法作为一种新兴的模板法,这种方法以微生物作为模板,在粒径控制方面比传统方法更好,且粒度分布均匀,电化学性能比传统制备方法更好。模板法制备材料的优点在于粒径可控,可制备多孔材料和球形材料。 相比于其他的锂电池正极材料,磷酸铁锂由于原料来源丰富、价格低廉、容量高、安全性好等优点,成为近年来的研究热点。目前中国是全球最大的磷酸铁产销国,国内磷酸铁需求主要集中在锂电材料领域;而海外市场需求则多用于添加剂产业。从需求领域看,目前,磷酸铁最主要的下游应用方式就是作为电池正极材料应用在磷酸铁锂电池中,占比为98.14%。添加剂等其他领域市场需求占比为1.86%。 目前全球磷酸铁产能均集中在中国,海外暂无磷酸铁产能。2022年国内磷酸铁产能保持稳健增长,截至2022年四季度行业总产能提升至132万吨,产能增速保持高增长态势。新投产的产能除部分老牌磷酸铁生产企业外,其余两类分别是具有磷源的磷化工相关企业,如贵州磷化集团有限责任公司、昆明川金诺化工股份有限公司等;另一类是具有铁源的钛白粉企业,如河南佰利新能源材料有限公司等。还有部分新产能倾向于合资的形式,如新洋丰与常州锂源合资建设磷酸铁产能,发挥投资方各自的资源与技术优势。 根据中研普华产业研究院发布的《》显示: 目前,我国并没有针对磷酸铁的相关法规政策,但磷酸铁下游新能源汽车、储能电池等行业的相关政策通过产业链将其影响传导至磷酸铁产业,并在很大程度上间接地影响磷酸铁产业的发展。新能源汽车是磷酸铁最主要的下游应用领域,因此新能源汽车的相关政策会影响磷酸铁产业的发展,尤其是促进新能源汽车消费的政策。2022年以来,得益于新能源汽车及储能行业快速发展,磷酸铁锂需求持续增加,磷酸铁生产企业不断推进磷酸铁产能建设。2022年,我国磷酸铁产量为73.78万吨,同比增长112%,产品产量维持高速增长态势。 长期来看需求端随着磷酸铁锂及磷酸锰铁锂产能逐渐释放,对磷酸铁需求逐渐增加。随着国外磷酸铁锂产能缓慢投产,未来出口量呈上升趋势。由于未来五年磷酸铁产能释放较快,行业将逐渐由偏紧转为平衡或过剩。 图表:中国磷酸铁供需平衡表(万吨) 资料来源:中研普华 磷酸铁行业市场也面临一些挑战。例如,原材料价格的波动、环保政策的调整等因素都可能对行业的盈利能力和发展前景产生影响。此外,随着新能源汽车市场的竞争加剧,磷酸铁行业也需要不断提升自身的技术水平和创新能力,以应对市场的不断变化。 新能源汽车市场的快速发展是磷酸铁行业增长的主要驱动力。随着各国对环保和可持续发展的日益重视,新能源汽车政策支持和市场推广力度不断加大,新能源汽车的产量和销售量将持续增长。这将直接推动磷酸铁锂电池的需求增加,从而带动磷酸铁行业的快速发展。 储能领域的市场拓展也将为磷酸铁行业带来新的增长点。随着可再生能源的大规模应用和智能电网的建设,储能技术成为解决能源供需矛盾的重要手段。磷酸铁锂电池作为储能领域的重要技术之一,其安全性能、循环寿命和成本效益等方面的优势逐渐凸显,未来在储能领域的应用将不断扩大。 磷酸铁行业市场未来的发展趋势和前景预测是积极向上的。随着新能源汽车市场的不断扩大和储能领域的快速发展,磷酸铁作为锂电池正极材料的重要组成部分,其需求量将持续增长,为磷酸铁行业带来巨大的市场机遇。 中研普华通过对市场海量的数据进行采集、整理、加工、分析、传递,为客户提供一揽子信息解决方案和咨询服务,最大限度地帮助客户降低投资风险与经营成本,把握投资机遇,提高企业竞争力。想要了解更多...
2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型_人保护你周全,人保有温度

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2024-04-28
人保护你周全,人保有温度_2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型 2024年4月28日 来源:中研普华集团、央视财经、中研网 824 50 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。 Qwen1.5-110B模型继承了Qwen1.5系列的Transformer解码器架构,并采纳了分组查询注意力方法(GQA),使其在推理过程中效率显著提升。这一模型支持长达32K的上下文长度,并具备卓越的多语言处理能力,兼容包括中文、英语、法语、德语、西班牙语、俄语、日语、韩语、越南语以及阿拉伯语在内的多种语言。这种多语言特性使得Qwen1.5-110B模型在全球化的应用场景中具有显著优势。 在性能表现上,Qwen1.5-110B模型在多项基准测评中均展现出卓越的性能,其基础能力可与Meta最近发布的Llama-3-70B模型相媲美。这一成绩进一步证明了通义千问在大型语言模型技术上的实力和突破。 此外,通义千问在开源社区也取得了显著成果。目前,Qwen1.5系列已累计开源10款大模型,通义千问开源模型下载量超过700万,成为最受开发者欢迎的开源大模型之一。这一成就不仅体现了通义千问在开源社区的影响力,也为其在全球范围内的技术合作和生态建设奠定了坚实基础。 通义千问开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,不仅推动了大型语言模型技术的发展,也为全球开发者提供了更多选择和可能性。随着该模型的广泛应用和不断优化,相信未来通义千问将在人工智能领域取得更多突破和成就。 通义千问开源模型具有广泛的应用场景,以下是一些主要的应用领域: 智能对话系统:通义千问大模型能够理解自然语言文本的语义,进行自然对话。这使得它可以被应用于构建智能对话系统,例如智能客服机器人、智能语音助手等,为用户提供更加自然和智能的交互体验。 文本生成和创作:通义千问大模型具有强大的文本生成能力,可以用于自然语言文本的生成和创作。它可以被应用于自动摘要生成、文档自动化生成、创意文案生成等领域,为用户提供更加高效和智能的文本生成和创作辅助工具。 情感分析和舆情监测:通义千问大模型可以对自然语言文本进行情感分析,帮助用户了解文本中的情感倾向和情感态度。这使得它可以被应用于舆情监测、舆情分析、情感智能客服等领域,为用户提供更加全面和深入的情感分析服务。 此外,通义千问开源模型还在多个行业领域得到了应用。例如,中国科学院国家天文台人工智能组基于通义千问开源模型开发了新一代天文大模型“星语3.0”,大模型首次应用于天文观测领域。陕煤建新煤矿等十余座矿山推出了由通义大模型支持的新型矿山重大风险识别处置系统,这是大模型在矿山场景的首次规模化落地。 随着技术的不断进步和应用场景的扩展,通义千问开源模型的应用将会更加广泛和深入,为各行各业提供智能化解决方案,推动社会进步和发展。 据中研普华产业院研究报告分析 大模型行业,作为人工智能领域的重要组成部分,近年来呈现出了蓬勃发展的态势。大模型通常指的是参数规模较大的机器学习模型,它们能够利用大量数据进行训练,以更好地捕捉数据之间的复杂关系。这些模型在计算能力不断提升的今天,已经成为各领域人工智能研究的热点之一。 从应用场景来看,大模型具有广泛的应用前景和商业价值。它们被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等领域。在自然语言处理领域,大模型可以用于机器翻译、语言理解和生成等方面;在计算机视觉领域,它能够实现图像分类、目标检测和图像生成等功能;在语音识别领域,大模型可以提高语音识别和合成系统的精度和流畅度;在推荐系统领域,大模型可以将用户的历史行为和兴趣转化为表达式,为用户提供更精准的推荐内容。 从市场角度来看,大模型行业市场规模不断扩大,吸引了众多企业、研究机构和高校等参与者的加入。这些参与者通过不断优化算法、改进模型架构、提高计算效率和数据处理能力来提升AI模型的性能,同时也在探索和开发新的应用场景和解决方案。竞争格局方面,大型科技公司、初创企业、研究机构等都在积极投入资源,力图在这个领域取得突破。 展望未来,大模型行业的发展前景依然广阔。随着技术的不断进步和市场的持续扩...