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亮相达沃斯科技峰会RobotCity:普渡用真实场景回答“一脑多形”如何服务城市生活
来源:普渡 | 作者:普渡 | 发布时间: 今天 | 217 次浏览 | 🔊 点击朗读正文 ❚❚ | 分享到:

当地时间7月1日,达沃斯科技峰会2026在瑞士达沃斯开幕。本届峰会以“Touching Intelligence(触手可及的智能)”为主题,通过会议、展览、Robot City和公众开放日等多种形式,探讨物理AI与机器人如何从技术演示走向真实世界部署。其中,Robot City将机器人从固定展台带入达沃斯的城市日常空间,让超市、酒店和公共区域成为机器人能力的真实观察场。活动以“The Robot City Award”颁奖典礼拉开帷幕,普渡闪电匣Max因其在城市公共服务场景中的亮眼表现,获得主办方颁发的“Robot for Society”奖项。

主办方为闪电匣Max颁发“Robot for Society”奖

对于已经在真实商业场景中运行多年的普渡机器人而言,受邀来到达沃斯,需要回答的已不是“机器人能否进入真实世界”,而是更进一步解答:当环境不断变化,机器人能否从识别物体和执行路线,走向理解变化、预判结果,并持续完成真实任务?

峰会期间,普渡机器人携贝拉Pro(BellaBot Pro)、PUDU CC1 Pro、闪电匣Max(FlashBot Max)和 PUDU MT1 Max 进入零售、酒店与城市公共空间,现场展示机器人如何在动态环境中完成清洁与配送任务。不同形态的机器人面对不同任务,却共同指向具身智能的核心能力——让机器人能够感知、理解并作用于物理世界,形成可观察、可验证的任务结果。

四款机器人,三道物理AI城市考题

在SPAR超市,PUDU CC1 Pro面向真实营业环境执行地面清洁。面对顾客流动、货架密集和通道变化等情况,机器人通过视觉与激光融合定位、AI感知和动态路径规划完成自主作业。作为一款4合1商用清洁机器人,CC1 Pro集扫、洗、吸、尘推于一体,并可通过后置AI摄像头监测清洁效果、识别残留污渍并触发针对性处理。这个场景的关键,是机器人能否判断哪里需要处理、采用什么策略,以及任务是否真正完成——从执行动作走向感知、决策、执行和验证的闭环。

CC1 Pro在SPAR超市作业

在达沃斯希尔顿酒店,闪电匣Max 承担跨楼层物资配送任务。机器人可在楼宇环境中自主导航,并通过与电梯系统连接完成跨楼层通行,帮助酒店承担高频、重复的客房物资配送工作。

闪电匣Max在走廊配送

贝拉Pro承担迎宾接待与餐食配送任务,通过多模态交互和自主导航,为宾客提供更自然、高效的智能化服务体验。

闪电匣Max、贝拉Pro在门口迎宾

酒店对机器人提出的是一项“空间+流程”复合考题。机器人不仅需要知道客房和电梯在哪里,还要把接单、取物、乘梯、送达和交互接入真实服务流程。一次任务中的人员避让、电梯等待或临时路线变化,都可能影响后续步骤。真正的智能是在连续任务中保持目标、根据变化调整计划,并将结果交付给下一环节。

在达沃斯火车站广场,PUDU MT1 Max面向户外及半户外公共空间开展大范围清洁。其3D感知系统结合激光雷达与多传感器融合,可在高人流、开放空间和动态障碍环境中完成建图、避障与自主作业;IP54防护和主动避雨能力则增强了产品对户外环境变化的适应性。

PUDU MT1 Max在火车站广场作业

赋予机器人AI大脑

传统机器人系统更擅长回答“我在哪里”“目标在哪里”和“应该走哪条路线”。进入物理AI阶段,机器人还需要进一步回答:“如果执行这个动作,接下来可能发生什么?”

围绕这一方向,普渡推出了具身智能基础模型PuduFM。其核心是围绕任务和控制,理解空间结构、物体关系与物理约束,预测与行动直接相关的未来状态;再由视觉—语言—动作能力将环境感知、任务意图与动作生成连接起来。

如果说PuduFM解决的是机器人如何理解和预判物理世界,PuduAgent则进一步回答如何把这种认知转化为可持续完成的任务。通过多尺度任务规划、工作与情景记忆、Skills调用、安全判断和异常干预,PuduAgent将单点模型能力组织成面向真实场景的执行闭环。

此次Robot City中的产品运行,呈现了统一智能底座需要长期解决的真实问题集:动态环境如何理解,任务变化如何处理,结果如何验证,异常如何干预,以及经验如何沉淀并复用于下一次任务。

物理AI不止一种形体:

一个城市需要多种最优形态

当前关于物理AI的讨论,常常被简化为“机器人是否足够像人”。但达沃斯的三个场景显示,真实世界需要对所有任务都最优的形体。

超市清洁需要贴近地面、覆盖稳定并完成清洁效果验证;酒店配送需要合适的舱体、楼宇通行能力与服务交互;开放公共空间清扫则需要更大的作业覆盖、环境防护和复杂动态避障。

普渡在行业内率先将自动驾驶领域的先进范式引入室内机器人,构建了一套统一的、基于VLA+WM的端到端的具身交互、操作、导航于一体的模型基座,实现“一脑多形”,即让多形态具身智能机器人共享一套统一的底层模型和软件架构,以专用、类人形和人形机器人适配不同任务。共享的是场景认知、任务规划、技能和经验;需要分别适配的,则是不同本体的运动学、载荷、传感器、工作空间和控制系统。

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