2026年被行业定义为具身智能“交付元年”。当多数企业仍困于Sim-to-Real鸿沟——真机稳定性不足、高质量物理交互数据稀缺、跨场景泛化能力薄弱——竞争标尺已从展台演示转向产线落地。均普智能（SH.688306）依托六十余年工业积淀与全栈自研体系，基于集团全球百家工厂的场景资源，搭建“单机能力测试→多层级场景验证→产线级规模化落地”完整闭环，形成覆盖高端制造、零售、泛服务的场景验证版图。

一、单机岗前测试：夯实感知—动作闭环底座

　　具身智能落地的第一道门槛，是机器人在真实物理环境中闭合“感知-决策-执行”回路。均普智能建立标准化真机测试体系，针对精密力控与示教学习两大核心能力完成验证。

　　均普-智元联合研发实验室在集团JSS工厂的卷收器外壳上料场景中，实现柔性装配成功率99%、最快节拍12.97秒

　　转向机构装配场景中，公司与海外电动车巨头达成概念验证合作，攻克全身多自由度混合力位控制与触觉灵巧手集成，实现多规格螺钉抓取与多角度精密插孔。在卷收器外壳装配场景中，自研双臂导纳力控与真机强化学习算法攻克三销同步对位难题，装配稳定成功率达99%。柔性电路板插接场景验证了可迁移的工艺学习范式——通过同构主从遥操采集示范数据，以强化学习迭代使机器人自主掌握插接技能，将人工工艺经验转化为可复用技能。

二、多层级场景验证：从工位闭环到多机协同产线

　　振动盘自动上料项目实现完整无人循环作业：依托自研PIAVision随动视觉与自主路径规划，完成料框抓取、转运、倒料、复位全流程自主运转，验证7×24小时连续生产可靠性。

WAIC现场展出全球首条多机器人协同作业汽车BMS精密装配量产中试产线

　　系统级验证成果在2026 WAIC亮相——全球首条6台自研G2系列具身机器人协同作业BMS控制器量产中试产线，覆盖原料转运、精密装配、柔性贴标、料箱入库、智能巡检、预测性维护等完整工序，由自研贾维斯工业套件JIK 2.0联动PLC全局调度，上万小时真机实测显示产线综合稳定率达99.9%，单工序节拍控制在70秒以内。研究院负责人何川博士表示，该产线已完成完整工艺闭环，具备向3C精密组装、医疗器械、智能仓储快速复制的条件。五大工业场景分层验证，走完了从单点突破到整线量产的完整路径。

三、数据基建：构建工业具身智能数据飞轮

　　全球真实物理交互数据仅约50万小时，与千万小时级训练需求存在数量级缺口。均普自研Primus Forge数据平台与Primus Ego头戴式采集设备，构建“采集—质检—标注—训练—测评—部署”全链路体系。

　　在数据采集层面，Primus Ego头戴式数据采集设备以270°第一视角实现车间工艺数据的高效采数，将人工工艺经验直接转化为可训练数据资产。该设备适配工业制造复杂工况，可同步采集视觉、力觉、运动轨迹等多模态数据，显著提升真实物理交互数据的获取效率与质量。

均普智能发布Primus Ego头戴式数据采集设备

　　在数据处理层面，Primus Forge数据平台搭载VLM大模型替代80%人工标注，大幅提升数据处理效率与标注一致性，实现从原始数据到标准化模型训练数据的高效转化。

　　在数据生态层面，公司联合博登智能、上海交通大学MINT实验室开源RW—RL—Dataset数据集，首批超1，000小时，计划2026年底扩容至3，000小时，填补国内工业机器人真实交互数据空白。

四、场景延伸：工业技术势能辐射零售与泛服务

　　依托工业场景打磨成熟的高精度感知、力控与任务规划能力，均普将验证版图向商业领域延伸。零售场景中，联合零售科技伙伴完成2000小时货架操作数据积累，覆盖拣选、补货、柔性整理等原子操作。在泛服务领域，联合生态伙伴搭建长序列任务人机交互数据集，对齐自然语言指令与机器人动作逻辑，优化VLA模型复杂任务理解能力。

（文章来源：证券日报）