4分14秒！在2025张江具身智能开发者大会暨国际人形机器人技能大赛的激烈角逐中，这个数字不仅定格了同济大学具身双臂操作机器人团队（以下简称“同济具身智造团队”）在具身工业场景链盒上下料赛项的夺冠时刻，更以绝对优势创造了该项目的 “张江纪录”。

这不仅是速度的胜利，更是具身智能技术向真实工业场景深度落地的一次突破性进展。团队聚焦于制造业中最基础也最关键的环节——链盒上下料。这个看似简单、却在工厂车间日复一日重复千万次的操作，对机器人的精度、协同性及环境适应能力提出了极致挑战。同济团队如何突破重重技术难关，让机器人在这一核心任务中展现出可替代和辅助人工的效率和可靠性？机器人大讲堂深入采访了团队的参赛指导教师及核心成员，为您深度解析这场技术攻坚的制胜关键。

▍毫厘之间的较量：技术重新定义工业精度

“连续完成6个乱序零件的精准抓取和放置，每个零件的定位精度都控制在0.1毫米以内。”同济大学自主智能无人系统科学中心2025级博士生顾羲和介绍道。评委们特别肯定了该系统在狭小空间作业时的稳定性和效率，认为其充分展现了具身智能在工业场景中的实用价值，证明了机器人替代人工完成高重复性、环境恶劣车间工作的可行性。

技术实现上，团队采用Intel RealSense D435深度相机结合视觉SLAM算法，实现了±0.2mm的定位精度。其7自由度仿人机械臂设计模仿人类手臂关节结构，赋予机器人在狭小空间内完成复杂姿态调整的能力。这种设计并非追求外形相似，而是基于对工业场景的深刻理解——人类工作的优势正在于灵活的关节和精准的感知。

“比赛前一天我们遇到了机械臂轨迹偏差和视觉定位漂移等挑战。”顾羲和提到，团队通过连夜优化算法参数和调整传感器配置解决了问题。相较于其他队伍，同济团队的优势在于系统性创新：融合激光雷达、IMU等多传感器数据构建动态环境地图；通过阻抗控制动态调节抓取力度确保安全；其AI驱动自主学习系统显著提升了60%的新任务部署效率。

▍从顺序执行到协同作业：双臂协同与感知系统的进阶设计

同济团队的双臂机器人系统展示了工业机器人能力边界的拓展。团队成员、同济大学科学中心2024级硕士生周庚栋介绍了系统架构的核心：“800mm升降柱设计使工作范围达到200-2000mm。”这一设计有效应对了工厂为提高空间利用率而将料箱叠放4-5层的现实需求。

双臂协作采用顺序执行策略：左臂负责识别、抓取工件并放置到检测台；右臂随后从检测台抓取工件运送至目标料箱。周庚栋表示，下一步研究重点是设计通讯机制，实现左臂返回时右臂即可启动运动的并行调度，以提升整体效率。

感知系统同样精心设计：头部全局视觉系统（±90°旋转）结合头、左臂、右臂三路深度相机，构成多层次感知体系。左臂相机专注于高精度工件识别，头部相机全局监控中间环节，右臂相机则辅助放置阶段的动态规划。动态避障功能通过环境建模、虚拟安全边界设置和实时路径规划实现，底盘搭载的激光雷达确保移动安全，使机器人具备了在非结构化环境中自主作业的能力。

▍工厂实战淬炼：狭小空间与动态光照的破局之道

团队的机器人已在合作工厂进行实地测试，过程中克服的关键挑战为行业提供了宝贵经验。

首要挑战是复杂狭小空间下的操作与运动规划。针对工厂工位狭窄紧凑的特点，团队通过精确的3D环境建模，明确识别所有潜在障碍物，并部署虚拟安全边界，为机器人运动划定明确的禁区。这种精细化的环境建模与约束设置，使机器人能够在拥挤环境中安全可靠地执行任务。

第二大挑战是复杂动态光照环境下的可靠视觉感知。车间光照变化严重影响深度相机识别精度。团队采用软硬件结合方案：硬件上，在关键感知点（如手臂末端）集成补偿光源；软件上，深度改进算法鲁棒性，包括光照不变性特征提取、动态阈值调整和多模型融合等，确保视觉系统在多变光照下的高精度与可靠性。这些实践解决了具身智能技术实用化必须面对的现实问题。

▍张江沃土与未来展望：产学研共塑创新生态

作为参赛指导教师和领队，蒋永康老师高度评价了张江的创新生态：“从动捕系统、高精密遥操设备到形态各异的机械臂和智控系统，张江上下游企业在这里形成的全链条产业生态非常密集且协同高效。”

同济大学上海自主智能无人系统科学中心扎根于张江人工智能岛核心区，“推开实验室窗户就能看见上下游伙伴的创新成果，这种触手可及的产业浓度让我们的技术研发始终跑在真实场景里。” 据悉，团队与园区内多家顶尖企业和研究所建立了深度校企合作项目，这种‘楼宇即产线’的协同模式正成为张江创新生态的典型特征。

展望未来3-5年，团队认为需要在三个技术方向上实现突破：多模态本体感知增强，融合视觉-力觉-触觉的跨模态表征学习；仿真到现实的鲁棒迁移，建立高保真工业数字孪生环境；人机共融安全架构，构建可解释的意图识别模型。同时，长序列任务的自主规划问题也是急需突破的技术方向，让机器人能够自主地把复杂任务进行分解，再根据实际环境和自身条件逐步执行。

谈到具身智能在工业制造领域的未来，蒋老师认为，核心挑战在于工业环境的强约束性（动态性、非结构化、毫米级精度）对多模态感知、实时决策与柔顺控制的考验，以及系统鲁棒性和任务泛化能力的不足。重大机遇则在于构建价值闭环，突破传统自动化瓶颈，实现从“单点固定编程”到“全局自主响应”的升级，应用于柔性装配质检、人机协作增效、产线动态优化等场景。

▍结语

同济具身智造团队在张江创下的4分14秒纪录，其意义远超一个竞赛名次。它生动诠释了技术创新如何精准锚定工业痛点，并展现了产学研深度融合释放的巨大能量。从毫厘精度的突破、双臂协同的进化，到勇闯真实车间的实践，这条“进化”之路清晰地指向一个方向：具身智能技术正稳步迈向工业应用的核心地带，成为驱动下一代智能制造的关键引擎。