磅旗科技：以機器人、具身智能與工業AI智能體破局全鏈路智能化——訪深圳市磅旗科技智能發展有限公司董事長吳小倩

頭部廣 告

當制造業競爭從單點設備比拼轉向全鏈路協同，磅旗科技確立了“構建工廠全鏈路智能系統能力”的核心戰略。依托自研工業垂類AI大模型，磅旗科技以LDS生產協同系統和ADS多品牌調度系統為底座，同時自研自產AGV/AMR、具身智能機器人等全場景硬件矩陣，深入布局工業智能體，以軟硬一體能力推動工廠從局部自動化走向全局自主決策。

本刊記者 王玉

從“中國制造”到“中國智造”，我國制造業智能化升級浪潮奔涌十余年來，硬件設備的單點自動化已初具規模，但全鏈路的系統協同與數據打通，依然是多數工廠尚未跨越的鴻溝。為幫助制造企業彌補這一短板，深圳市磅旗科技智能發展有限公司（以下簡稱“磅旗科技”）以“讓全球工廠實現AI無人化”為目標，通過自主構建AI工業垂類操作系統LDS，提供“AI+工業AI智能體+機器人”一體化解決方案，努力為工廠打造能夠思考、決策、協同的“神經系統”，并交付靈活高效的“智能四肢。

題眼廣 告

從多品牌多品類機器人混合調度系統（ADS），到打通全廠數據孤島的LDS數字中臺，再到基于自研工業垂類AI大模型構建的跨場景工業AI智能體，磅旗科技在AGV/AMR、具身智能、工業AI智能體三大技術陣地上，完成從“設備自動化”到“系統智能化”再到“工廠自主化”的三級跨越。

磅旗科技的客戶包括寧德時代、億緯鋰能、國軒高科、欣旺達、廣藥集團、順豐、DHL等近百家領軍企業，累計落地項目超2000個，業務覆蓋中國、北美、歐洲、東南亞等全球市場。

吳小倩

深圳市磅旗科技智能發展有限公司董事長

近日，本刊記者與磅旗科技董事長吳小倩女士進行了一場深度對話。我們請她從“不做單純機器人公司”的創業決定談起，重點分享了磅旗科技在AGV/AMR多品牌調度、具身智能和工業AI智能體全局決策三大方向上的技術探索與實踐。

核心戰略：構建工廠全鏈路智能系統能力

記者：磅旗科技成立至今，主要經歷了哪些關鍵節點？

吳小倩：磅旗科技的發展，始終圍繞“構建工廠全鏈路智能系統能力”這一核心，可分為兩大階段：

第一個階段是2013至2019年，為技術積累期，主攻工業軟件和數據算法。記得2013年成立時，國內AGV企業都在拼硬件參數。但我在制造業一線發現一個更致命的問題：MES、WMS、ERP等系統各說各話，十幾個品牌的AGV都在跑各自的調度系統，一旦撞車只能靠人協調。問題的根源不是“硬件不夠強”，而是“系統沒有打通”。因此，磅旗科技從第一天就明確“不做單純機器人公司”，技術研發要圍繞智能制造底層邏輯展開。

硬件產品

第二個階段是2019年后，行業競爭轉向全鏈路協同能力，客戶需求從“機器換人”升級為“全流程自主化”，大模型和具身智能技術突破讓過去做不到的事變得可工程化。這三股力量推動我們依托自研工業垂類AI大模型，首創LDS生產協同無人拉動系統和ADS多品牌多品類機器人混合調度系統。與此同時，我們在硬件端也完成了關鍵一躍，形成了業內較為完整的全場景、全品類機器人產品矩陣，涵蓋具身機器人、潛伏機器人、移/重載機器人、叉取機器人等，覆蓋物流與搬運的各個環節。這些硬件產品已廣泛應用于新能源、醫藥、汽車汽配、3C電子、零售與跨境電商等行業，為后續具身智能和工業智能體的落地提供了堅實的執行載體。至此，軟件系統與硬件矩陣深度融合，構成磅旗科技“軟硬一體”的核心技術版圖。目前，我們還在加速推進本地化研發與交付的區域戰略，合肥生產基地即將投產，深度賦能長三角及更廣區域的智能制造產業集群。

記者：磅旗科技布局的AGV/AMR、具身智能和工業AI智能體三大領域，彼此間存在什么關系？

吳小倩：這三者圍繞“中樞—執行—協同”構成完整閉環，我們稱之為“一體兩翼”。

“一體”是工業AI智能體，工廠的“數字大腦”，負責全局感知、自主決策和持續優化。

磅旗科技在工博會全球首發具身智能機器人

“兩翼”是執行體系。其中“一翼”是具身智能，連接大腦和物理世界，讓機器人從“執行工具”變成能自主感知、自適應調整的“智能四肢”，打通數字與物理世界的“最后一公里”。另外“一翼”是AGV/AMR，是所有技術落地的“腿腳根基”，解決多品牌混合調度、全流程物流貫通等基礎問題，同時為具身智能研發積累現場數據和工程經驗。

這三個階段恰好對應我們三大技術陣地：AGV/AMR夯實了設備協同自動化的基礎，具身智能實現了執行層的智能化閉環，工業AI智能體則將工廠推向了全局自主決策。

AGV/AMR：多品牌異構機器人的統一調度

記者：AGV/AMR市場目前已非常成熟，磅旗的核心技術創新體現在哪里？

吳小倩：是的，AGV/AMR等機器人硬件已經很成熟，我們在自研自產AGV/AMR基礎上，還創新性解決跨品牌、跨類型、跨車間的移動機器人統一調度，推出多品牌多品類機器人調度系統（ADS）。

在一個頭部鋰電工廠，現場往往跑著十幾個品牌、上百臺的AGV/AMR，潛伏式、叉車式、舉升式等全都有。每個品牌自帶調度系統，采用激光SLAM、磁導航、二維碼等不同導航方式，地圖坐標系都不一樣。對于客戶而言，被多個供應商深度綁定，不用說做全局優化，就是連防撞車都需要多加一層物理隔離。

全流程全場景解決方案

我們研發的ADS多品牌機器人調度系統，是一套兼容異構導航協議和控制協議的“通用執行神經中樞”，在同一張動態地圖上實時解算不同機器人的軌跡、任務和電量，統一分配任務和路徑。這背后有幾個核心技術難點：協議適配層的抽象能力，要把幾十種私有協議抽象成統一指令模型；異構集群下的多機器人協同調度算法；毫秒級的確定性響應。

這層能力做扎實之后，顯著降低客戶對單一供應商的依賴，而我們也積累下海量的工業現場物流數據，從而為具身智能和工業AI智能體的研發奠定基礎。

具身智能：從感知到執行的自主閉環

記者：具身智能是當下最熱的方向之一，但在工業場景真正落地似乎還有一段距離。為此，磅旗科技攻克了哪些技術難題？

吳小倩：具身智能在工業場景的落地，核心是讓機器人具備環境感知與自主判斷能力，在動態、非結構化的場景里獨立完成任務。目前我們的研發重點集中在三個方向：

一是多模態感知融合。融合激光雷達、深度相機、力覺傳感器、IMU數據，建立三維語義地圖。機器人不僅知道“前面有東西”，還能判斷是托盤還是散落物料，決定繞行或上報。

二是實時自適應操作，重點解決非標場景下的精準執行能力，如拆碼垛、異形件抓取、精細揀選等長期依賴熟練工的作業。

三是與“大腦”的閉環協同。具身機器人通過LDS數字中臺與工業智能體保持實時數據交換，形成“全局感知—局部自主—實時反饋”的閉環。

2025年9月，我們在工博會全球首發了具身智能機器人。這臺機器人集移動、感知、抓取、決策執行于一體，配備雙7自由度機械臂與高精度靈巧手，操作精度達毫米級；移動速度達1.5米/秒，續航超過100公里，操作續航不少于8小時。模塊化設計使其能快速對接各類尾部小車，在倉庫、產線、裝卸區之間自由切換。單機即可完成貨到人揀選、拆碼垛、分揀包裝、AI質檢、巡檢、盤點等全鏈條任務。目前，該具身智能機器人已在汽車零部件產線中投入實際應用。

工業AI智能體：從單點自動化到全局自主決策

記者：工業AI智能體在落地過程中仍存在哪些技術難點？

吳小倩：核心集中在三個方面：第一，工業現場的“數據語義統一”難題。設備品牌多、系統雜，協議和標準不統一，不同系統說“不同的語言”，很難打通語義形成統一認知；第二，AI的“概率性幻覺”和工業生產“絕對確定性”的融合難題。AI大模型天生有概率性“幻覺”，但工業生產要求零失誤、高安全，要把AI的概率推理能力和工藝機理、安全規則做強約束結合；第三，復雜動態場景的自適應和多系統協同難題。生產計劃、物料狀態、設備情況隨時變化，還要實現多品牌機器人、多系統的混合協同調度，兼顧低算力成本、高實時響應，做到決策可解釋、權責可界定。

記者：這套方案在實際項目中的落地效果如何？

吳小倩：我們的工業AI智能體解決方案，核心是“AI決策中樞+全鏈路執行體系”的協同，交付的是一套可落地、可進化、可擴展的全廠級智能系統。LDS中臺打通全廠數據形成統一認知，AI大模型做全局決策規劃，ADS調度系統把指令轉化為精準執行，現場實時數據回傳形成“全局決策—現場執行—實時優化—持續進化”的閉環。目前，這套方案已在新能源鋰電、汽車等行業落地并取得不錯的效果。

跨場景AI工業智能體數字底座

新能源鋰電行業：我們服務了一家全球龍頭企業。合作前，其產線、倉儲、物流等數據完全不通，十幾個品牌的機器人各自為政，全流程靠人工銜接，自動化率卡在瓶頸。我們為其交付了全場景工業智能體方案：LDS中臺打通所有系統和設備數據，ADS系統把上百臺機器人統一調度，工業智能體接管全流程決策和調度。在落地效果方面，全廠自動化率提升50個百分點（由30%提升至90%以上），產能輸出提升10%，硬件投入成本降低30%，人工成本降低50%。

汽車行業：一家國內頭部新能源汽車廠商，對生產柔性化和全流程可追溯要求極高。我們交付了覆蓋產線、線邊、倉儲、廠區的全鏈路方案，實現從原材料入庫到成品出庫的全流程無人化、智能協同，不僅使自動化率大幅提升，更通過全流程數字化追溯滿足了汽車行業嚴苛的合規要求，生產效率和物料周轉效率均提升20%以上。

未來技術趨勢與公司戰略

記者：未來5～10年，這個領域會出現哪些有沖擊力的技術變革？

吳小倩：展望未來，我認為四個重要趨勢會深刻改變這個行業：

第一，工業AI智能體的廣泛普及。不再是簡單的指令執行，而是能自主學習、自主決策、自主優化，真正實現工廠“自運行、自修復、自進化”，大幅減少對人工的依賴。

第二，具身智能機器人的規模化應用。機器人會更智能、更靈活，能自適應復雜工業場景，成為工廠里的“全能執行者”。

第三，數字底座的標準化、開放化。不再各自為戰，而是形成統一的工業級數字底座，打通所有設備和系統的數據壁壘，實現跨企業、跨行業的協同調度。

第四，綠色低碳與智能制造深度融合，以及工業級SaaS、RaaS（機器人即服務）等新服務模式的普及，會讓更多中小企業低門檻享受智能化紅利，行業從“單點競爭”走向“生態協同”。

———— 物流技術與應用融媒 ————

編輯、排版：王茜

本文內容源自，有刪改。

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