感知 · Perception
融合视觉、深度、触觉与本体感觉,构建对物理世界毫秒级的实时理解与空间记忆。
愿景
过去十年,人工智能在数字世界取得了惊人的进展。但真正的通用智能,必须能够理解物理世界、操作真实物体,并在不可预测的环境中自主行动。我们相信,具身智能是通向通用人工智能的必经之路。
融合视觉、深度、触觉与本体感觉,构建对物理世界毫秒级的实时理解与空间记忆。
以视觉-语言-动作模型为核心,让机器人理解指令、分解任务、并在新场景中泛化已有技能。
千赫兹级全身运动控制,在精度、柔顺与安全之间取得平衡,实现真正可用的人机协作。
核心技术
六大技术支柱协同工作,构成一个可持续进化的具身智能系统。
融合 RGB-D、激光雷达、触觉阵列与惯性单元的多源时空对齐,实现毫米级场景理解与物体六自由度位姿估计。
视觉-语言-动作一体化大模型,从自然语言指令直接生成动作序列,无需人工编写任务状态机与规则逻辑。
模型预测控制与强化学习混合架构,统一协调 42 个自由度,在动态平衡、柔顺交互与安全约束之间实时求解。
高保真物理引擎结合神经辐射渲染,支撑 Real2Sim2Real 闭环,将单条真机轨迹放大为百万级可训练样本。
遥操作采集、自动标注、失败轨迹回放与在线微调构成闭环,让每一次失败都直接转化为模型的能力增量。
面向机器人本体的异构算力调度、算子融合与低比特量化编译,在 60W 功耗预算内达成 8ms 端到端推理。
技术架构
从硬件本体到应用交付,每一层都提供标准接口,可独立替换、独立升级。
Applications
Perception
Embodiment
产品矩阵
42 自由度、1.62 米身高、双臂额定负载 15 公斤,面向工业与服务场景的通用作业平台,支持长时连续运行与快速换电。
1.2B 参数端到端视觉-语言-动作模型,支持自然语言指令、长程任务规划与跨本体技能迁移,可在边缘算力上实时推理。
五指全驱动设计,指尖集成高密度触觉阵列,具备力位混合控制能力,可完成插拔、线缆操作与精密装配等接触密集任务。
应用场景
柔性装配、精密检测与人机混线协作,快速适配多品种小批量产线。
拆垛、拣选、装卸车与库存盘点,覆盖非结构化包裹的抓取与码放。
家务协助、养老陪护与物品整理,在非结构化家居环境中安全交互。
电力巡检、核设施维护与应急救援,替代人类进入高风险作业环境。
康复训练辅助、手术器械传递与实验室样本处理,兼顾精度与无菌要求。
算法验证平台、教学实训与开源社区,降低具身智能研究门槛。
关键指标
发展历程
灵枢智能成立,组建首个具身智能研究团队,确立「感知—认知—行动」一体化技术路线。
发布第一代双足人形平台 LUQ-H1 原型,完成动态行走与全身平衡控制验证。
LUQ-Brain v1 完成真机验证,实现自然语言指令到全身动作的端到端闭环。
具身数据工厂投入运行,累计真实操作轨迹突破一百万条。
LUQ-H1 进入工业与物流场景开展规模化试点,实现连续 720 小时无干预运行。
发布 LUQ-Brain v3 与开放生态计划,向合作伙伴开放模型接口、仿真环境与技能市场。
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