8月26日第二届世界人形机器人运动会在国家速滑馆圆满落幕。除了跑步、跳远等竞技项目这场运动会的另一大看点是对人形机器人真实场景“上岗”能力的考验。应急处突岗、消防救援岗、图书整理岗、打包入库岗、装配上料岗、酒店宾客服务岗、园林园区管理岗、办公综合服务岗……在本届运动会上智元精灵G2共夺得 6 枚金牌7 枚银牌、5 枚铜牌在场景赛中以金牌数、奖牌数均位居参赛队伍首位成为了赛场上夺金数量第一的量产人形机器人。此次参赛均采用量产机型精灵G2且不依赖赛场特化调参完整复现现实世界的工作流程。运动会的优异成绩充分验证精灵 G2 的全身协同、环境理解与长流程任务规划能力。工业场景“双岗夺金”复杂任务考验具身大脑所有赛项中工业场景离真实生产力最近也对机器人的综合能力提出了更高要求任务节拍更严、物料形态更复杂、操作精度要求更高且每一个环节都直接影响最终结果。打包入库岗在打包入库岗精灵 G2 包揽金、银、铜牌。这一岗位考查机器人依次完成药盒抓取定位、药片装盒、柔性说明书折叠置入以及软质盒盖封装闭合等一系列操作。这一连串对人类而言可以轻松实现的动作对机器人更像是在“穿针引线”。团队还针对软质盒盖设计了柔性接触末端结构并经过多轮改型使其更好地适应盒盖的曲面形态。最终依靠力控硬件与精细化作业能力精灵G2完成了整套任务并在该项目中包揽金、银、铜牌。装配上料岗装配上料岗同样对机器人的精细操作和连续任务能力提出了挑战精灵 G2斩获金牌、银牌。这一岗位模拟真实产线机器人需完成搬运上架、拣选上料、物料装配三道工序。其中大负载搬运考验整机力量多品类物料分拣考验识别分类最难的钢盖装配内部操作空间仅约20厘米末端执行器要深入狭小区域完成插入动作容错空间极小。针对这一难点精灵 G2 团队与华南理工李巍华教授团队研发力控闭环与搜索策略协同的算法模块采用“粗定位精搜索”两阶段策略——先移动至大致点位再靠力传感器实时反馈接触力在三维空间中微调末端姿态直至找到正确的插入路径。精灵G2在关节响应速度和转动精度上的优势为这套策略的稳定执行提供了硬件基础。从极端工况到竞技赛检验全身协同能力精灵 G2 在图书整理、应急处突、消防救援等场景赛中同样登顶。消防救援岗其中精灵G2 在消防救援岗的表现受到社交媒体广泛关注。实际上消防场景更为“刁钻”不但赛场布置赛前不公开灭火器也重达四五公斤属于极端工况需要机器人 “zero shot” 在时间压力下完成复杂任务。在硬件层面精灵 G2 靠底盘承重化解物理瓶颈软件层面基于VR做全身动作映射将计算延迟降低至1毫秒以内配合全身力控策略和超视距控制能力让机器人在复杂环境中自由穿行在碰撞中自动柔顺避让。这使得人类无需亲临危险现场将风险工种转化为常规工种更在复杂泛化的环境中积累真实数据。投壶项目除了场景赛智元还与新加坡国立大学ARC团队合作参加了竞技赛中的投壶项目精灵 G2 获得金牌和银牌。看似简单的投壶实际上需要机器人自主完成细长物体的识别抓取、精准导航和投掷其中细长物体易受遮挡、难以识别而投掷对夹爪释放时序和运动控制精度要求极高。针对这些难点团队优化细长物体感知与夹爪结构将释放延迟波动压缩至10毫秒以内并将实测延迟反馈至仿真系统进行时序补偿。在算法层面将投掷动作拆解为多个基础“运动元”结合大量空间与控制参数实验提升仿真到现实的迁移精度最终实现投掷落点的高度收敛。从工业产线上的精细操作到消防救援中的极端环境应对再到竞技场上的精准投掷这些任务背后考验的是机器人在不同环境中感知、决策、运动和执行的综合能力。这种临场应变的能力正是源于精灵G2在长期真实部署中沉淀出的实战经验。从赛场到产线一套能力底座支撑规模化上岗智元精灵G2被认为是工业级交互式具身作业全球标杆其搭载高性能的关节执行器、多种类型的传感器、高性能AI计算平台可以实现全场景全向避障高精度力控作业。精灵G2的核心设计逻辑就是解决真实生产力问题可广泛适配工业、商业、家庭、科研等多元场景。酒店宾客服务岗精灵 G2 夺金背后不是针对特定赛道的定制方案而是一套可复用的具身智能能力底座。智元构建了作业智能、运动智能、交互智能三位一体的全栈技术体系其中作业智能系统依托自研ViLLA具身基座大模型GO、世界模型GE及大规模分布式RW-RL构建支持机器人在真实环境中自主闭环完成复杂任务并具备跨本体、小样本的快速泛化能力。实际上精灵G2在参加运动会前已在龙旗工厂、均胜电子、广州地铁等场景完成规模化部署已成为行业部署态应用的最佳选择。在龙旗科技南昌工厂精灵G2已正式投产并线承担平板产线的精密上下料任务。2026 年 4 月开启 8 小时真实产线作业直播成为全球首个具身智能 3C 精密制造产线规模落地成果。同年 6 月直播升级为 6 天整条工段覆盖任务成功率达 99.99%证明具已具备规模化批量落地与跨工位快速复用能力。在均胜电子汽车零部件工厂精灵G2被应用于高难度的三销定位柔性装配环节工作节拍最快12.97秒作业成功率99.9%。精灵G2与产线深度适配在部分工序已实现 “人机协同” 向 “机器主导” 的跨越从而显著提升生产效率、降低操作误差。在广州地铁精灵G2可自主完成安检引导、咨询服务等常态化工作已在多个车站投入应用。图书整理岗赛场既是技术进步的测试场也是技术转化的加速器。“运动会给我们最大的价值是不断打磨机器人解决实际问题的能力把赛场积累的适配能力、柔性作业和自主决策等真能力转化为落地产业的真本事。”智元联合创始人、联席总裁、具身业务体系总裁姚卯青表示将持续构建“本体-数据-模型-场景”数据飞轮推动具身智能从开发态走向部署态。 6金7银5铜，智元精灵 G2 场景赛金牌数第一，机器人运动会诠释“作业智能最强王者”
8月26日第二届世界人形机器人运动会在国家速滑馆圆满落幕。除了跑步、跳远等竞技项目这场运动会的另一大看点是对人形机器人真实场景“上岗”能力的考验。应急处突岗、消防救援岗、图书整理岗、打包入库岗、装配上料岗、酒店宾客服务岗、园林园区管理岗、办公综合服务岗……在本届运动会上智元精灵G2共夺得 6 枚金牌7 枚银牌、5 枚铜牌在场景赛中以金牌数、奖牌数均位居参赛队伍首位成为了赛场上夺金数量第一的量产人形机器人。此次参赛均采用量产机型精灵G2且不依赖赛场特化调参完整复现现实世界的工作流程。运动会的优异成绩充分验证精灵 G2 的全身协同、环境理解与长流程任务规划能力。工业场景“双岗夺金”复杂任务考验具身大脑所有赛项中工业场景离真实生产力最近也对机器人的综合能力提出了更高要求任务节拍更严、物料形态更复杂、操作精度要求更高且每一个环节都直接影响最终结果。打包入库岗在打包入库岗精灵 G2 包揽金、银、铜牌。这一岗位考查机器人依次完成药盒抓取定位、药片装盒、柔性说明书折叠置入以及软质盒盖封装闭合等一系列操作。这一连串对人类而言可以轻松实现的动作对机器人更像是在“穿针引线”。团队还针对软质盒盖设计了柔性接触末端结构并经过多轮改型使其更好地适应盒盖的曲面形态。最终依靠力控硬件与精细化作业能力精灵G2完成了整套任务并在该项目中包揽金、银、铜牌。装配上料岗装配上料岗同样对机器人的精细操作和连续任务能力提出了挑战精灵 G2斩获金牌、银牌。这一岗位模拟真实产线机器人需完成搬运上架、拣选上料、物料装配三道工序。其中大负载搬运考验整机力量多品类物料分拣考验识别分类最难的钢盖装配内部操作空间仅约20厘米末端执行器要深入狭小区域完成插入动作容错空间极小。针对这一难点精灵 G2 团队与华南理工李巍华教授团队研发力控闭环与搜索策略协同的算法模块采用“粗定位精搜索”两阶段策略——先移动至大致点位再靠力传感器实时反馈接触力在三维空间中微调末端姿态直至找到正确的插入路径。精灵G2在关节响应速度和转动精度上的优势为这套策略的稳定执行提供了硬件基础。从极端工况到竞技赛检验全身协同能力精灵 G2 在图书整理、应急处突、消防救援等场景赛中同样登顶。消防救援岗其中精灵G2 在消防救援岗的表现受到社交媒体广泛关注。实际上消防场景更为“刁钻”不但赛场布置赛前不公开灭火器也重达四五公斤属于极端工况需要机器人 “zero shot” 在时间压力下完成复杂任务。在硬件层面精灵 G2 靠底盘承重化解物理瓶颈软件层面基于VR做全身动作映射将计算延迟降低至1毫秒以内配合全身力控策略和超视距控制能力让机器人在复杂环境中自由穿行在碰撞中自动柔顺避让。这使得人类无需亲临危险现场将风险工种转化为常规工种更在复杂泛化的环境中积累真实数据。投壶项目除了场景赛智元还与新加坡国立大学ARC团队合作参加了竞技赛中的投壶项目精灵 G2 获得金牌和银牌。看似简单的投壶实际上需要机器人自主完成细长物体的识别抓取、精准导航和投掷其中细长物体易受遮挡、难以识别而投掷对夹爪释放时序和运动控制精度要求极高。针对这些难点团队优化细长物体感知与夹爪结构将释放延迟波动压缩至10毫秒以内并将实测延迟反馈至仿真系统进行时序补偿。在算法层面将投掷动作拆解为多个基础“运动元”结合大量空间与控制参数实验提升仿真到现实的迁移精度最终实现投掷落点的高度收敛。从工业产线上的精细操作到消防救援中的极端环境应对再到竞技场上的精准投掷这些任务背后考验的是机器人在不同环境中感知、决策、运动和执行的综合能力。这种临场应变的能力正是源于精灵G2在长期真实部署中沉淀出的实战经验。从赛场到产线一套能力底座支撑规模化上岗智元精灵G2被认为是工业级交互式具身作业全球标杆其搭载高性能的关节执行器、多种类型的传感器、高性能AI计算平台可以实现全场景全向避障高精度力控作业。精灵G2的核心设计逻辑就是解决真实生产力问题可广泛适配工业、商业、家庭、科研等多元场景。酒店宾客服务岗精灵 G2 夺金背后不是针对特定赛道的定制方案而是一套可复用的具身智能能力底座。智元构建了作业智能、运动智能、交互智能三位一体的全栈技术体系其中作业智能系统依托自研ViLLA具身基座大模型GO、世界模型GE及大规模分布式RW-RL构建支持机器人在真实环境中自主闭环完成复杂任务并具备跨本体、小样本的快速泛化能力。实际上精灵G2在参加运动会前已在龙旗工厂、均胜电子、广州地铁等场景完成规模化部署已成为行业部署态应用的最佳选择。在龙旗科技南昌工厂精灵G2已正式投产并线承担平板产线的精密上下料任务。2026 年 4 月开启 8 小时真实产线作业直播成为全球首个具身智能 3C 精密制造产线规模落地成果。同年 6 月直播升级为 6 天整条工段覆盖任务成功率达 99.99%证明具已具备规模化批量落地与跨工位快速复用能力。在均胜电子汽车零部件工厂精灵G2被应用于高难度的三销定位柔性装配环节工作节拍最快12.97秒作业成功率99.9%。精灵G2与产线深度适配在部分工序已实现 “人机协同” 向 “机器主导” 的跨越从而显著提升生产效率、降低操作误差。在广州地铁精灵G2可自主完成安检引导、咨询服务等常态化工作已在多个车站投入应用。图书整理岗赛场既是技术进步的测试场也是技术转化的加速器。“运动会给我们最大的价值是不断打磨机器人解决实际问题的能力把赛场积累的适配能力、柔性作业和自主决策等真能力转化为落地产业的真本事。”智元联合创始人、联席总裁、具身业务体系总裁姚卯青表示将持续构建“本体-数据-模型-场景”数据飞轮推动具身智能从开发态走向部署态。