在智能制造邁向深水區的今天，人形機器人怎么保持平衡不僅是一個技術問題，更是制約機器人規模化應用的“卡脖子”難題。

傳統機械臂因依賴預設程序，難以應對物料形變、環境干擾等問題，導致良品率波動與效率損失。

富唯智能憑借融合感知、決策與執行的全棧技術體系，為行業提供了標桿級解決方案。

01 技術挑戰：平衡不是“站著”那么簡單

在動態的工業環境中，人形機器人怎么保持平衡遠比想象中復雜。從3C電子元件的微米級焊接到汽車零部件的高頻次抓取，制造場景對機器人的穩定性和精度提出了苛刻要求。

傳統機器人依賴剛性程序化控制，難以應對地面震動、負載變化及外部干擾等復雜因素。

平衡問題不僅關乎機器人是否摔倒，更直接影響其執行任務的精確度和可靠性。在半導體制造車間中，即使微米的振動也可能導致精密裝配任務失敗。

02 五大模塊：打造機器人的“平衡感”

富唯智能構建了知識驅動的具身智能工業機器人技術框架，涵蓋大腦、小腦、軀干、世界模型、虛實融合仿真器五大核心模塊。

這一技術框架直指核心問題——人形機器人怎么保持平衡，并給出了全方位答案。

“大腦”搭載自主研發的工業級大模型GRID，融合語義地圖與知識圖譜，負責高層任務規劃和決策；“小腦”則作為一體化控制器，實現微秒級的實時運動控制和平衡反射。

這種“大小腦協同”的設計理念，使機器人能夠在復雜工廠環境中實現工業數據的自主感知、智能推理與精準執行。

03 富智1號：裝配場景的“平衡大師”

富智1號裝配人形機器人采用輪式結構與折疊式升降設計，直面人形機器人怎么保持平衡這一挑戰。

它通過GRID任務規劃大模型與語義地圖、知識圖譜的融合，賦予機器人對動態環境的自適應能力。

在汽車零部件裝配場景中，富智1號能夠在地面輕微震動的環境下保持機身穩定，將裝配誤差控制在0.2mm內，良品率提升至99.8%。

其內置的六維力傳感器可實時捕捉接觸力、扭矩及環境三維信息，精度達到±0.05mm與±0.1mm，為平衡控制提供精準的數據支撐。

04 富智2號：靈活轉運的“穩定行者”

富智2號轉運人形機器人采用輪式結構與升降柱設計，可靈活調節作業高度。依托GRID大模型的泛化操作能力，實現長序列復合任務的智能路徑規劃。

人形機器人怎么保持平衡在移動轉運過程中尤為關鍵。

富智2號的一體化控制系統支持機器人快速部署，在物流、醫療、新能源等多種工業場景中，即使在高負重情況下仍能保持穩定行駛。

基于深度學習算法，機器人在行進中能實時解析多模態數據，生成最優運動路徑，響應時間小于50ms，較傳統控制方式效率提升40%。

05 技術內核：從感知到執行的平衡閉環

富唯智能的平衡技術核心在于建立了“感知-決策-執行”的完整閉環。機器人的“世界模型”整合了多傳感器數據，構建出環境動態變化的三維語義地圖。

實測數據顯示，機器人連續作業數個小時后，重復定位精度仍保持±0.02mm，遠超行業平均水平。

在半導體制造車間中，富智1號機器人正執行精密芯片裝配任務。突然，一旁AGV小車經過引起輕微地面震動。

機器人內置的六維力傳感器瞬間捕捉到這一變化，“小腦”層控控制器立即發出調整指令，機械臂的軌跡隨之微調，裝配精度依然保持在微米級別。

這正是富唯智能給出的平衡答案——不是簡單的保持不倒，而是在動態環境中依然能精準完成任務的能力。