集群是如何实现多机协同的？

      在机器人领域，优必选通过群脑网络（BrainNet）架构和人形智能网联中枢（IoH）实现了多台人形机器人在工业场景中的多机协同。以下是具体实现方式及案例：

一、群脑网络（BrainNet）架构：重新定义人形机器人的“大小脑”

1. 超级大脑（云端）

• 实现复杂产线级任务的高维决策，如任务拆解、动态调度、异常监测。

• 通过语义VSLAM导航与灵巧操作需求，动态分配云端与本地大脑的任务分工。

• 核心技术：基于多模态具身推理大模型，采用DeepSeek-R1深度推理技术，支持亿级工业数据集处理。

• 功能：

• 案例：在极氪5G智慧工厂中，超级大脑协调数十台Walker S1机器人完成分拣、搬运、装配等任务，决策响应速度达毫秒级。

2. 智能小脑（本地端）

• 支持多机并行分布式学习，加速技能生成与迁移。

• 实现轨迹规划、负载辨识与柔顺控制的多机协同。

• 核心技术：基于Transformer模型，研发跨场域融合感知技术和多机协同控制技术。

• 功能：

• 案例：在协同搬运大负载工件时，智能小脑动态调整机器人姿态与力度，确保搬运稳定性。

• 

二、多机协同关键技术

1. 跨场域纯视觉感知技术

• 功能：每台机器人将视觉画面共享至云平台，实现动态目标的跨场域连续感知与跟踪。

• 案例：在极氪工厂中，机器人群体协作构建全局地图，完成“群建群享”，实时重构动态环境。

2. 多机协同控制技术

• 功能：构建联合规划控制系统，通过联合运动学和动力学模型，实现轨迹规划、负载辨识与柔顺控制。

• 案例：在搬运近30公斤的汽车零部件料箱时，机器人协同调整运动轨迹，避免碰撞。

3. 带触觉五指灵巧手技术

• 功能：通过高精度感知与自适应控制，实现微米级柔软物体无损抓取。

• 案例：在精密装配场景中，机器人抓取0.5毫米误差范围内的柔软薄膜，确保装配无损伤。

三、典型应用场景

1. 协同分拣

• 场景：总装车间、SPS仪表区。

• 技术：跨场域纯视觉感知+智能混合决策技术。

• 效果：机器人动态跟踪目标，协作完成分拣任务，效率提升30%。

2. 协同搬运

• 场景：大负载工件运输。

• 技术：多机协同控制技术+联合规划控制系统。

• 效果：搬运稳定性提升40%，负载分布不均问题解决。

3. 精密装配

• 场景：车门装配区、质检区。

• 技术：带触觉五指灵巧手+高精度感知。

• 效果：装配精度误差控制在0.5毫米以内，柔软物体操作成功率99%。

四、数据驱动与持续优化

1. 高质量数据回流

• 通过实机操作积累稀缺工业数据，结合合成仿真数据训练多模态推理大模型。

2. 强化学习训练

• 采用COT（思维链）与GRPO强化学习方式，基于RAG知识库快速训练专业工种。

3. 技能库积累

• 支持多机并行分布式学习，形成通用技能库，提升泛化能力。

五、行业影响与未来展望

• 领先地位：优必选是全球首个实现多台、多场景、多任务人形机器人协同的企业，技术领先Figure AI、特斯拉Optimus。

• 商业化落地：已与比亚迪、吉利汽车等合作，进入全球最多车厂实训，意向订单超500台。

• 未来方向：通过持续交互进化出高效能协作，推动工业制造“智能密度”质变，从单机智能迈向群体觉醒。