工業機器人從自動化向智能化轉變，已經成為業內普遍的共識。據高工機器人不完全統計，過去一年里，已有20余家工業機器人企業將“智能機器人”納入經營范圍，并在機器人智能化、具身智能領域加大投入。

在工業場景，傳統工業機器人的智能化程度不足，仍然有大量工藝和崗位依賴高強度的人力操作，尤其是小批量、多品種的混產崗位，對“懂工藝的智能機器人”需求迫在眉睫。

盡管終端客戶對智能機器人的需求不斷提高，但人工智能技術的優勢仍然在虛擬數字世界中，當前具身智能大模型與機器人的融合，仍然停留在“20歲的大腦、3歲的身體”階段，很難在工業生產場景中落地。

為了讓AI技術能在物理世界中發揮強大功能，讓機器人進一步解放人類雙手，從“機械執行”到智能感知、自我決策、高效執行復雜任務，加快先進IT（信息技術）與OT（運營技術）的融合，打通AI大模型技術與機器人操作語言的壁壘，機器人控制系統的變革勢在必行。

作為在機器人與運動控制領域深耕近20年的先鋒企業，拓斯達在探索人工智能與機器人融合的過程中，交出了一份推動具身智能更好在工業場景落地的“答卷”。

日前，拓斯達攜新一代智能機器人控制平臺，在華為中國合作伙伴大會2025中出席亮相，該平臺基于鯤鵬+openEuler技術底座打造，從硬件到操作系統，再到軟件實現全鏈條國產化。

據高工機器人了解，新一代智能機器人控制平臺基于云-邊-端協同架構，構建開放型智能控制生態系統，該平臺通過400余個標準化API接口，全面支持Python、C++、C#等主流開發語言生態，以此實時解析LLM（大語言模型）、VLM（視覺語言模型）、VLA（視覺-語言-動作模型）等多模態大模型的語義指令，讓大模型“看得懂”“聽得懂”，并實現自然語言指令到機器人動作的端到端轉化。

新一代智能機器人控制平臺將作為人工智能技術產業化落地的核心載體，加快讓人工智能走向真實物理世界的步伐。

作為國內率先與大模型公司合作的工業機器人企業之一，拓斯達已在具身智能領域深耕4年。如今，隨著與更多AI大模型廠商合作的深入，以及具身智能相關子公司的成立，拓斯達正在全面加速擁抱具身智能時代。

做IT與OT融合的橋梁

時針撥轉到2021年，為了研發新一代控制系統，一個代號為“X”的項目在拓斯達內部成立。

據拓斯達總工程師張曉輝博士介紹，工業自動化領域長期存在的IT與OT系統異構難題，一直是制約機器人智能化進程的主要障礙。“X”項目的核心是探索如何將IT、OT之間的壁壘打通，將新穎的IT技術運用到機器人和物理世界中去。

隨著ChatGPT等生成式大模型的橫空出世，他與研發團隊發現，生成式AI技術可以加速機器人在一些工藝上的開發進程，而成熟的AI技術想要在物理世界大顯身手，需要一個能夠鏈接物理世界和數字虛擬世界的載體。

正如英偉達創始人兼CEO黃仁勛所言，“人工智能的下一個浪潮將是具身智能”，機器人正是這樣一個絕佳載體。

拓斯達研發的新一代控制平臺，與時代的浪潮不謀而合。2021年，拓斯達與國創工軟合作推出了基于歐拉操作系統（openEuler）的新一代X5機器人運動控制平臺，為機器人控制系統帶來豐富的IT語言接口，并支持通過AI大模型調用生成控制指令。

就這樣，拓斯達研發的X5機器人運動控制平臺成為鏈接AI大腦、機器人本體的橋梁，承擔起“小腦及脊椎”的關鍵作用，拓斯達也成為工業機器人行業中最早開始布局具身智能的企業之一。

經過近幾年的技術迭代，拓斯達認為，其機器人控制系統正逐步發揮IT、OT技術融合“中間件”的關鍵作用。

張曉輝博士認為，未來AI會構建起一個標準化的生態，讓更多的普通人會操作機器人。他預測，在當前AI變革浪潮中，機器人的應用量將會增長到當前10倍~20倍的規模。

在這個顛覆性的變化過程中，為了讓更多人能輕松運行和操作機器人，打破各家機器人操作語言的復雜、晦澀、非通用性，調用原有龐大的IT資源和能力，發揮IT與OT技術融合的“中間件”作用將尤其關鍵。

基于此，拓斯達在控制系統中提供Python、C++、C#等多種編程語言原生API接口與離線編程開發平臺，已開放超過400個功能接口，并通過容器化、虛擬化技術將其轉化為中間件。

通過這樣的設計，可以實現靈活彈性部署機器人控制系統。“這意味著將來你的手機中可能也會裝有機器人控制器。”張曉輝博士解釋到。

拓斯達新一代智能機器人控制平臺采用18+16軸毫秒級協同控制技術，支持復雜場景多機聯動，可以同時完成2-4臺機器人的操作控制。基于該技術，拓斯達正在逐步優化雙臂機器人在不同場景的協同應用方案。

平臺采用靈活的云邊端架構，根據不同的算力需求，將具身智能大模型劃分為云側、邊側和端側三種部署方式，實現具身智能大模型在多樣化應用場景的精準適配，做到實時推理和精準執行指令。

同時，研發團隊基于該控制平臺構建數據采集平臺，以高精度、低延遲的方式實現多模態數據采集與AI訓練閉環，實現高精度工業數據實時同步與模型迭代，為機器學習算法的持續優化提供高質量的“燃料”。

就這樣，“X”從傳統的運動控制系統的硬件載體，逐步進化成與AI結合的“感—算—控”一體化的新一代智能機器人控制平臺。

先讓AI更智能，再賦能千行百業

當前AI行業處于百花齊放的階段，但AI的智能化程度還遠未能滿足當前物理世界中工業生產的實際要求。一方面是工業數據采集困難，“巧婦難為無米之炊”；另一方面，機器人的操作系統語料較少，各大廠商的編程語言私有化程度高，不利于大模型進行訓練。

張曉輝博士認為，要先讓AI先成長起來，再讓AI去賦能實際的工業場景，在此過程中再將AI掌握的能力外溢到家庭和商用場景。為此拓斯達一直保持著開放的態度，希望能集百家之長，讓具身智能機器人從“能干活”向“干好活”轉變。

為了增強人工智能的通用性和泛化能力，拓斯達正從原始技能出發，逐層抽象并累積組合，以此不斷為智能機器人構建新的技能集。

張曉輝博士用一個比喻形象地解釋道，“具身智能現在好比一個三歲小孩，需要去學每個技能。隨著技能的不斷累積和掌握，它能夠應對越來越多的場景時，將自然成長為一個通用型智能體。我們的目標是把它從三歲小孩逐步培養成博士生。”

為此，拓斯達先后與阿里云、國創工軟、華為云、智譜華章等企業達成合作，引入LLM、VLM、VLA等大模型技術，積極構建面向工業具身智能機器人應用的“云-邊-端”協同體系，賦予機器人環境感知、推理決策、行為控制、人機協同、自主學習等能力。

張曉輝博士認為，通過與云服務商在AI大模型、算力等領域的合作，能夠更快地訓練出面向特定行業、特定領域的垂直模型，去解決制造業的痛點問題。

隨著機器人控制平臺在軟件架構設計的優化、標準化接口不斷豐富，以及對各種大模型的兼容性增強，智能機器人可以根據不同場景進行策略組合，不斷強化其通用能力。

聚焦工業場景，智能開拓未來

3月13日，拓斯達與智譜華章成立了廣東矩陣智拓科技有限公司（簡稱“矩陣智拓”）。矩陣智拓的成立，將持續推進具身智能機器人的研發，實現“機器人即服務”的新模式，加速具身智能機器人在各應用場景中的靈活部署和低成本應用。

張曉輝博士表示，雙方共同成立的矩陣智拓，將整合智譜華章前沿的AI研發實力與“清華系”在AI領域的豐富資源，與拓斯達在工業領域積累的近20年經驗，以此加速AI技術的落地應用，并更高效地推動工業智能化進程。

目前，拓斯達自主研發的運動控制平臺已批量應用于機器人、電動注塑機等產品。

為什么選擇在工業場景？張曉輝博士認為，工業場景是智能機器人發展的必經之路。

首先，在工業場景中，即使AI大模型的智能程度不高，通過標準化的設計和自動化設備輔助，智能機器人同樣能夠完成相當出色的任務；其次，工業場景作為一個半封閉的隔離環境，安全性相對可控；最后，智能機器人同樣可以在工業場景不斷學習新的技能，經過抽象、組合，最后完成迭代，增強其通用性，反哺在商用和家庭場景。

作為業內少數擁有“上游核心零部件——中游工業機器人本體——下游自動化系統集成應用”全線布局的企業，拓斯達的新一代智能機器人控制平臺能夠直接通過集成業務，將AI能力帶給終端客戶，共同采集工業數據，優化智能機器人在不同工藝段的能力，最終以“專用大模型”及工作站的形態反哺工業生產，解決企業智能化升級的痛點。

相比機器人本體企業、控制器企業，這種與終端客戶快速協同部署AI的能力，也是拓斯達在具身智能領域能夠快速進行產品落地的優勢所在。

“具身智能時代的到來，正在改變原有的機器人產業鏈，在新的技術條件下，大家進入了同一起跑線上，這個時刻，生態位開始重新分配”。張曉輝博士表示，拓斯達將繼續圍繞用戶的痛點和價值點，通過提升機器人的智能化水平和場景適應性，力爭成為“最懂工藝的智能機器人”。

創業初期，“拓斯達宣言”里有一句話叫作“不談戰略，專注執行”，因為專注執行，才能讓每一步都更加堅定。在探索人工智能的道路上，拓斯達的智能控制平臺從底層硬件到操作系統，再到上層軟件已實現全鏈條國產化。

面對具身智能的時代浪潮，拓斯達將一以貫之地構建大模型與“小腦”之間的專屬模型，持續探索IT與OT的融合，實現物理世界與數字世界無縫對接，堅守生態位，推動具身智能生態化、商業化、產業化成功落地。