3月10日-11日场内融资去杠杆，由财联社主办的《做多中国行》项目组携手《科创板日报》，组织高净值投资者实地考察人工智能产业链核心企业，深入了解其业务布局与发展策略。本次调研走访了阶跃星辰/财跃星辰、商汤科技以及开普勒机器人三家企业，通过现场考察和高管深度交流，探索AI技术的商业化落地进展。
3月11日，调研组一行来到上海开普勒机器人有限公司。这是一家专注于高性能通用人形机器人研发、生产、销售和服务的企业，面向智能制造、仓储物流、特种行业、科研教育等领域提供解决方案，并已与多家行业头部企业建立战略合作关系。
核心技术突破助力商业化落地
开普勒在机器人核心零部件、运动控制、机器人感知等领域具备领先技术，并已累计申请国内外专利30余项，授权专利10余项。其自研算法结合预设动作与端到端全自主规划模式，实现精准控制。同时，机器人全身搭载高性能GPU主板、纯视觉识别与导航方案等多样化传感器，仿生结构设计使其在复杂环境下具备更强的适应能力，助力解放人力、提升产业效率。
在本次调研中，开普勒围绕自研技术路线、商业化落地策略及未来规划，与投资者展开深入交流。
行业落地提速机器人规模化应用在即
当前，具身智能行业已进入落地阶段，市场对人形机器人的应用期待日益增强。然而，高盛最新研报指出，人形机器人距离真正规模化应用仍有较长的路径，预计未来2-3年仍难以达到人类工人的同等效率，而大规模应用可能需要5-10年时间，依赖软件与硬件的多次迭代。
对于行业落地节奏，开普勒提出了不同的观点。开普勒CFO谭峥嵘表示，预计2025-2026年，人形机器人将在物流、制造等工业场景率先实现规模化落地。目前，开普勒已与全球前五大主机厂及头部物流公司展开合作，并在物料搬运、样品处理、巡逻巡检、冲压收料、质量检测等实际场景中进行测试，按计划推进落地进程。未来，开普勒还将拓展至更复杂的应用场景，推动行业精细化分工，加速人形机器人产业链的成熟演进。
从技术发展来看，人形机器人的“大脑”仍面临诸多挑战，需提升对物理世界的理解能力，包括物体识别、决策规划等。目前，该领域主要依赖真实场景数据积累，以持续优化AI算法与机器人智能水平。
开普勒在具身智能软件方面取得了多项突破，实现了动态智能感知、智能任务规划、全身协同操作、自主训练学习、自主智能移动等能力。基于“云端大模型+具身小脑”架构，并结合模仿学习与强化学习训练，人形机器人已基本具备自主完成特定场景工作的能力，训练效率大幅提升。此外，开普勒团队优化了人机协同作业算法及数据传输技术，显著增强遥操作的实时互动性，使人形机器人能够真正与人协同作业。
在运动控制层面，开普勒通过步态规划优化与控制算法升级，提高机器人抗干扰能力及行走稳定性，确保其在自主作业环境中的可靠性和流畅性。同时，依托视觉感知与自主导航算法的深度优化，机器人能够实时监测并精准识别环境变化，在复杂场景中保持高度自适应性与安全性。
商业化落地：稳健推进迈向规模化量产
随着大模型能力的持续增强，AI技术正加速赋能机器人，逐步解决更多实际应用难题。而如何平衡研发投入与成本控制，成为投资者关注的核心议题。谭峥嵘表示，开普勒始终坚持“要成为一家成功商业化落地并实现盈利的企业”的原则。在行业仍处于高投入阶段的背景下，公司保持审慎策略，避免盲目扩张，以商业化落地为优先导向，推动产业的可持续发展。
开普勒的商业化路径清晰明确：以工业场景为切入点，通过自研硬件与工艺革新降低成本，实现务实定价，并计划于2025年实现量产交付。公司希望打造“人形机器人领域的比亚迪”，在行业内构建领先的市场竞争力。
未来，开普勒将继续深化与产业伙伴的合作场内融资去杠杆，致力于打造高智能、高可靠、高安全、高性价比的人形机器人，赋能更广阔的应用场景，加速人形机器人商业化落地。
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