AI导读：

人形机器人Walker S系列在极氪5G智慧工厂完成全球首例协同实训，依托群脑网络架构实现多机协同作业。软件端进步推动人形机器人向通用场景迈进，建议关注数据采集与运动控制算法。

《科创板日报》3月3日讯人形机器人协作创新，展现未来工业新图景。合力搬运重物、给机器人“工友”充电，人形机器人间的协作正不断突破想象。

今日，优必选官微发布视频，展示Walker S系列机器人在极氪5G智慧工厂的协同实训。视频中，机器人携手完成大负载大尺寸货物的搬运，实施混合决策式分拣、精准操作类质检等任务。尽管效率尚不及人类，但已初步实现多机协同作业。

视频末尾，当一台机器人电量不足关机时，附近机器人会主动上前为其充电。

据悉，此次实训为全球首次实现多台、多场景、多任务的人形机器人协同，依托人形机器人群脑网络（BrainNet）软件架构及人形智能网联中枢Internet of Humanoids (IoH)。群脑网络架构链接云端协同的推理型节点与技能型节点，形成超级大脑和智能小脑，分别负责产线任务决策与多机并行分布式学习。

借助该架构，人形机器人现有硬件得以拓展至产线级协同需求，通过一线生产数据积累，持续优化提升。优必选指出，人形机器人群体智能技术是实现工业场景规模化应用的关键。

近期，美国Figure AI同样展示了机器人在物流中心整理快递的视频，凭借视觉-语言-动作（VLA）模型Helix，机器人能识别并拾取小型物品，协同完成任务。

机器人行业正由硬件端向软件端转型，国金证券认为，软件进步将推动人形机器人向通用场景迈进。中金研报指出，具身智能软件端泛化能力超预期，进化加速，人形机器人C端市场放量关键在大脑泛化能力。

中泰证券研报称，AI进入2.0时代，人形机器人是最大落地场景，硬件相对完善，软件迭代是产品力提升关键。大脑负责环境感知与交互，小脑负责运动控制，小脑端亟待提升，数据采集与运动控制算法迭代是中期维度影响因素。

2025年人形机器人量产，建议关注数据采集与运动控制算法。数据采集核心工具为动捕设备，相关公司包括凌云光、诺亦腾等；运动控制算法方面，国内供应商可切入运动控制器领域，相关公司有固高科技、雷赛智能等。

（文章来源：科创板日报）