产品已批量进入全球头部Tier 1产线，「知来具身」要为工业场景打造“开箱即用”的泛化机器人
发布时间：
2026-09-16 11:58:59
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（来源：36氪）
工厂劳动力缺口早已是行业常态，尤其在制造流程多达数百个环节的汽车生产领域。打磨、飞拍检测、装配等工序至今仍未实现大规模自动化，而专业的技术工人却越来越少。
在上个月的WRC现场，不少客户围着「知来具身」的机器人测算节拍、评估效率，讨论机器人的精度、速度、寿命以及投资回报比。相比抓人眼球的机器人“表演”，他们更关心一个现实问题：机器能不能像人一样干得又快又好？
如何让机器人真正进入工厂工作流，是当下具身智能行业最棘手的问题。对此，成立于2021年的知来具身正在向行业给出自己的解法。
据介绍，凭借其全栈自研的“世界模型+物理AI”技术体系，知来具身的飞拍检测、力控打磨、熨烫等机器人产品目前已批量进入多个全球头部汽车零部件产线。
“机器人要解决的，不仅是工厂已经能够自动化的部分，更是传统自动化之后仍然难以覆盖的复杂任务，要能做剩下的脏活、苦活和累活。”知来具身董事长兼CEO俞琼说。
从产业现场出发让机器人真正下工厂干活
“我们是一支有汽车行业know-how和懂AI算法的复合型团队。”俞琼说。
俞琼 2024 年初加入知来具身的选择。此前他已深耕汽车行业近三十年，曾任福特汽车STA、采购高管；知来的技术研发团队则主要来自阿里AI 团队、南京大学强化学习团队等，具备人工智能算法、机器人学习与工程化落地经验。
知来具身的技术路线可以用“世界大模型+物理AI”来概括。团队将机器人的能力拆解为四个模块：提供感知能力的视觉、负责决策的大脑、控制本体运动的小脑以及完成执行的末端执行器，从而形成完整的技术闭环。
以打磨场景为例，你可以想象传统的打磨就像“盲削”土豆皮，不管这个土豆长什么样，都挖成一个固定的形状，很容易出现过打或欠打的问题。
而知来具身基于多模态感知模型构建了一套“先感知、后执行”的作业体系，打磨机器人先由视觉系统精准识别每一个“土豆”的表面结构，再实时动态规划轨迹以做到仿形贴合，仅处理毛刺部位。相比于传统方式的“盲打”，实现“看见再打”的作业逻辑重构。
在执行层面，知来机器人在重复定位精度、末端最大线速度、连续工作续航等方面，已满足工业级的高精度、高节拍和高寿命要求。
而在连接感知与执行的大脑算法层面，知来具身构建了“通用大模型+专家模型”的双层架构，使模型准确率达到99%。
但俞琼坦言，99%远不是终点。“工业场景要求的准确率是99.99%，否则产线就连不起来。而从99%到99.9%，研发投入要翻一倍；再到99.99%，还要再翻一倍。”
遵循“从场景中来到场景中去”的原则，知来具身围绕汽车生产链形成多条产品线，其中飞拍、熨烫、打磨机器人已实现量产出货，取挂、装配、搬运机器人完成了现场验证，其他灵巧手机器人正处于研发小试阶段。
知来具身机器人产品工业场景作业示意图营收来自汽车工业产线未来向AI硬件制造拓展
在完成从0到1的产品验证后，知来具身正处在从1到N的规模化增长阶段。俞琼透露，随着机器人产品在真实工业场景中的持续落地和不断复购，公司销售情况持续保持高速增长。
目前飞拍检测机器人已在金属件、内饰件等多类产品中批量应用，获得安道拓、李尔集团等全球汽车座椅头部客户订单。全球汽车行业前20强零部件供应商中，已有4家成为知来具身的长期合作伙伴。
为快速提高产能，降低生产成本，知来具身去年已与某上市公司达成上千套产能的产线合作，目前，双方共建的首条生产线已正式投入使用。
知来具身正在推进落地的工业场景示意图“我们的营收全部来自工业产线，没有表演娱乐和科教场景。”俞琼表示，知来具身以汽车行业为基本盘，未来将逐渐向AI硬件制造等行业拓展。
产品层面，知来具身正从“单机单能”向“一机多能”演进，计划在2027年中旬推出同时具备3-5种技能的机器人产品。
“我们最终的目标是让客户可以开箱即用。”俞琼表示。
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