具身智能近年来在运动控制层面取得明显突破，机器人可以完成奔跑、平衡控制与复杂抓取，硬件稳定性持续提升。然而，当应用场景从展示转向真实生产与服务环境，产业长期存在的结构性矛盾逐渐显现。

市场并不缺需求。制造、零售、医疗等领域，对机器人替代部分重复性岗位的期待一直存在。但是当其真正进入现场部署时，难题往往接踵而至：任务逻辑需要工程师反复示教，参数调试高度依赖人工经验，不同场景之间难以迁移复用。与此同时，“小脑”与“大脑”的能力并不在同一进度线上。长程任务理解、多步骤决策、跨环境泛化能力，仍然是制约机器人走向实用化的关键因素。更值得关注的是生态层面的割裂，一方面，国产核心部件与整机能力不断成熟，硬件基础日益夯实；另一方面，操作系统、开发工具链与技能沉淀机制仍然分散，不同品牌之间的迁移成本高，已有能力难以转化为通用资产。

因此，当行业的关注点从“单点突破”转向“系统能力”时，启智给出了自己的答案：构建一套可持续演进的通用技术底座。

过去，一个机器人新技能的实现，往往意味着数周甚至数月的示教与调试。启智在发布会上推出的墨斗IDE全新功能——Vibe Coding，打破机器人开发长期依赖专业工程师示教与编程的壁垒，其核心在于以自然语言驱动任务生成，让最懂业务的人直接描述需求，由系统自动转化为流程图与可执行代码，真正实现“意图直出”。

墨斗IDE全新功能——Vibe Coding

面对专业开发者，墨斗IDE可以通过模型轻量化技术提升仿真流畅度；通过一键生成DXF工程图功能，让仿真布局与现场的CAD图纸无缝衔接，确保“所见即所得”。

墨斗IDE为何能如此高效？答案在于底座协同。它并非孤立工具，而是建立在大衍数据平台的技能模型与Openmind OS控制体系之上，前端的“自然语言直出”，背后是完整的数据与控制支撑。

正因如此，数据体系的升级，是本次发布会另一条主线。很多开发团队最大的时间消耗并不在算法，而在数据采集、标注与治理。升级后的大衍数据平台，正在把这一过程重构为标准化流程。异构数采模块实现对VR遥操、多模态动捕服及光学动捕系统的统一接入，等于为不同机器人本体建立了一套“通用适配接口”。自动标注与质量评估形成数据治理的“智能双核”，结合强化学习工具链与GOPS强化学习软件，让模型训练周期显著压缩。

大衍数据平台

大衍数据平台的长期目标，是构建一个开放共享的机器人“技能库”。这一体系以“芜湖矽客机器人未来社区”的多元真实场景为基础，涵盖工业、服务与家庭环境，使机器人在真实与仿真结合的条件下开展大规模、多样化训练，确保技能来源于真实需求。

矽客机器人未来社区数采大屏

与此同时，通过HumanGPT与RobotGPT的协同机制，前者负责理解和学习人类动作意图，转化为数字化技能模型，后者则将这些技能适配至不同机器人本体，实现跨平台迁移与复用。最终，人类示范与机器自主学习的成果将持续沉淀，形成可迭代进化的技能生态。

如果说墨斗IDE解决的是开发效率，大衍平台回应的是智能成长，那么Openmind OS则是整套底座能否落地的关键一环。发布会上，启智将其定义为“打通思考与行动的最后一道关卡”。在行业普遍面临“开源算法活跃、控制系统封闭”的现实背景下，Openmind OS采用分层架构，让实时控制与智能算法在同一系统中协同运行。系统兼容ROS生态，同时在关键控制模块实现自主化替代，为跨平台迁移、多机协同与安全运行提供统一基础。

大会现场通过一段商超理货实景演示，对系统能力进行了集中验证。围绕“仓库取货—开箱处理—商品上架”的完整流程，墨斗IDE以自然语言快速生成任务编排，Openmind OS统一调度复合机器人与人形机器人协同作业：前者完成导航与搬运，后者承担开箱、识别、抓取与精准摆放，全程无需人工干预。机器人稳定、灵巧的操作能力，则源于大衍数据平台训练形成的技能模型支持。该案例以真实场景打通任务生成、协同执行与技能支撑的闭环，展现了机器人自主作业从概念走向实践的可行路径。

除了通用技术底座的升级外，大会期间，启智发布了全新机器人平台家族——yobot系列，作为通用技术底座能力的产品化呈现，这一基于统一技术架构构建的机器人产品系列，覆盖运动探索、服务交互与劳动执行等不同应用方向，用于验证底座在真实场景中的工程可行性。

其中，R2V1主要承担运动控制与算法训练验证任务，W2面向医疗服务场景提供交互与导引能力，R2V2则定位为高强度劳动机器人，已进入商超等环境执行理货与补货作业。不同形态机器人共享底座能力，使开发、训练与部署形成统一技术路径。从运动验证到服务交互，再到劳动执行，yobot系列展示了不同场景能力，也构建起通用技术底座持续迭代的数据来源与应用反馈通道，形成从研发到落地的闭环路径。

在技术体系持续演进的同时，启智同步构建围绕通用技术底座的产业与研发生态。过去一年，公司与多所高校开展真实机器人平台联合研究，并与清华大学共建“具身智能计算与感知联合研究中心”，推动前沿算法在国产平台与真实场景中验证落地。启智在大会上正式发布“启智开发者扶持计划”，区分研究型与应用型路径，旨在将少数人的科研成果转化为服务多数人开发的能力。同时，在工业制造、医疗服务与未来社区等场景中，通过POC持续沉淀工程经验，加速底座能力迭代升级。

当具身智能迈向规模化部署的临界点，决定产业节奏的，将是系统能力的可复制与可扩展。启智以技术、产品与生态协同推进，让具身智能真正从“演示”走向“实干”。通用技术底座的成熟度，终将决定机器人产业落地的速度与高度。