常州人工智能决赛支持视觉-语言-动作机器人项目

8月11日，常州举办了“2026中国人工智能+创新创业挑战赛”的决胜轮比赛，这是该全国性项目首次在该市举行决赛。 总部位于北京的万景千讯科技凭借一款采用视觉-语言-动作模型和力控关节的具身智能机器人，斩获智能制造组一等奖。

区域政策旨在推动工厂部署

本次赛事共收到来自20多个省级行政区的337份参赛申请，最终遴选出30支入围决赛的团队。该项目涵盖人工智能+智能制造、医疗健康和新能源三大领域。 决赛入围项目涵盖了在物理世界中行动的机器人、脑机接口、药物发现系统、储能工具以及低碳计算项目等。 智能制造类一等奖由万景千寻获得，其参赛作品是一款具身机器人，该机器人将端到端的视觉-语言-动作模型与关节的高精度力控制相结合。其他一等奖还授予了青鹏AI的新能源项目以及深圳六叶道机器人的国产手术机器人平台。

常州市已推动了一系列工业应用场景和企业的建设，以配合此类项目。据常州市介绍，当地拥有覆盖人工智能全产业链的300多家企业、1500多个制造业应用案例，以及在“人工智能+”计划下提交的184项申请。 获奖项目将获得现金奖励、与行业投资者的对接、计算资源补贴以及进入当地部署场景的机会。这一支持方案为项目从原型开发到在市政府支持的生产单元内进行试点提供了分阶段的实施路径。

这种认可与支持的结合发出了一个明确的信号：国家层面的举措正将人工智能项目引导至对工厂经理、工艺工程师和生产线主管至关重要的应用场景。在具身智能和机器人技术领域拥有强大的实力，既契合常州的工业基础，也符合

其供应商网络的需求。其结果是一个公开的渠道，将早期阶段的人工智能控制方法与现有工厂内的材料、工装和重复性工作指令联系起来。这正是该技术必须证明自身价值的地方。

“奖项体现了政策优先级，而非生产验证。”

对于采购和运营负责人而言，关注的重点不仅在于谁获得了奖项。更关键的是，获奖者将被要求在何处展示成果，试点项目能多快转化为常规工作指令，以及生产线层面的指标是否朝着正确方向发展。已公布的益处虽能减少这些初期步骤的阻力，但生产端的采纳仍取决于能否实现经得起班次交接和供应波动考验的可量化改进。

VLA控制与可测量的力相结合

万景千讯的参赛方案将“视觉-语言-动作”（VLA）控制架构与能够高精度感知并调节力的关节相结合。VLA即视觉、语言、动作。 通俗来说，机器人接收摄像头输入，解析自然语言或结构化指令，并输出运动计划，这些计划通过能够感知施力强度的执行器来执行。在受控的制造单元中，这种架构能够融合感知、指令和运动控制，从而处理对零件差异敏感或需要轻柔对准的任务。

一个简单的比喻有助于说明其优势。试想一位细心的技术人员，通过观察、倾听，然后在拧紧紧固件前进行几次轻柔的试触，来掌握新夹具的使用方法。该技术人员用眼睛寻找特征，用语言理解意图，用手指感知阻力。 配备力控关节的VLA系统旨在重现这一闭环过程。它先观察、解读，然后施加恰到好处的力，既能将零件定位到位，又能引导工具，同时避免损坏螺纹或划伤表面。

端到端控制之所以具有吸引力，是因为它能减少手动编写脚本和手动调整参数的需求。如果VLA模型能够泛化到

对于类似的任务，从规格制定到可运行程序所需的时间可能会缩短，而且未必需要为每种变体准备大量夹具。 力控关节还能降低插入、抛光或压配合工序中的损坏率——在这些工序中，传统的仅限位置控制可能会导致设备卡死或跳过操作。这两者恰好在刚性与适应性之间的平衡点上相遇，而这正是传统自动化在实际工厂生产中常常难以应对的领域。

但这并不意味着可以忽视标准工业安全防护措施。任何基于视觉的运动都必须遵守光幕和互锁装置的要求。语言提示需要经过审批工作流，以确保只有经过测试的技能才能在实际生产单元中运行。力阈值必须同时符合产品和夹具的限制条件。 感知与执行之间的延迟必须足够低，以满足节拍时间的要求，同时不牺牲安全性。如果机器人与人员共用空间，则必须采用经过认证的速度和距离监测系统或物理防护装置。这些要求并非什么新奇事物，但在部署过程中需要严格的纪律和有据可查的程序。

对于VLA系统而言，一个更广泛的问题是数据的适用性。模型解读新场景并选择动作的能力，取决于其训练质量以及对工厂环境的适应程度。如果模型预期的是光洁表面，而生产线输送的却是覆盖着细微灰尘的哑光黑色零件，性能可能会下降。 如果语言层是在实验室中学习某项技能的，但车间里的行话和缩略语改变了命令的表述方式，就可能导致误解。这说明必须在目标环境中收集数据，进行仔细筛选，并建立一个闭环机制，将失败的尝试反馈到模型更新中，同时确保不影响生产连续性。

万景千寻致力于打造工厂级真实感

万景千寻科技是一家总部位于北京的机器人开发商，专注于制造应用场景中的具身智能。该公司将端到端的视觉-语言-动作模型与精密力控执行器相结合，并将这一组合作为

处理可变部件和需要触觉反馈的任务的解决方案。此次比赛的胜利提升了该公司的知名度，并通过已公布的支援渠道为其提供了参与本地试点项目的机会。

对于一家知名度较低的公司而言，简洁的简介对于尚不了解其产品功能的买家至关重要。万景前讯将自身定位为“AI优先”的机器人控制解决方案提供商，其系统能够与真实的材料和夹具进行交互，而非仅限于狭隘的纯模拟环境。 其核心主张在于：经过训练的模型能够解析视觉线索和语言指令，从而在一类任务中生成可靠的运动轨迹；与此同时，硬件通过测量接触力来避免损坏并实现实时适应。这种方法吸引了那些面临换线、混合SKU或难以用刚性工装处理的几何形状的用户。

该公司能否将这一技术理念转化为悄然推动业绩增长的变革，将成为其成败的关键。这意味着需要与标准PLC和监控系统集成，尊重工厂IT限制，支持工装设计，并为操作员和维护团队指明采用该产品的路径——而无需启动第二个项目来运行第一个项目。 这还意味着需明确服务窗口、备件库存，以及一个直截了当的问题：当周末班次中工具在生产周期中途卡住时，由谁来接听求助电话。

参赛方未披露该产品的生产部署情况、单价或基准测试成绩。对于展示型活动而言，这很正常。缺乏此类细节并不意味着该方案不合格，反而为后续的尽职调查奠定了基础。 采购方将要求进行离线测试、受控单元试点，以及与现有方法的并行运行对比。能否让该技术走出演示阶段，取决于数周（而非数分钟）的持续运行结果。

采购决策需要分阶段验证

采购团队面临着嵌入式机器人技术领域层出不穷的宣传承诺。循序渐进的验证路径既能降低风险，又不阻碍潜在收益。以下步骤有助于将兴趣转化为切实可行的验证

以及商业条款。

• 从一项可重复的任务和明确的缺陷定义开始。选择一个需要精准触感的工序，例如压配合装配或精细插入。用客观标准定义“合格”与“不合格”，并就返工的计数方式达成一致。
• 要求进行范围明确的离线测试，使用真实零件和具有代表性的夹具。要求提供试运行视频记录以及力和运动数据日志。若系统仅能在干净的桌面上对经激光对准的零件时才能正常工作，则应将其淘汰。
• 在机器人到货前敲定工厂集成方案。确认电气标准、PLC驱动程序、MES接口、命名规范及可接受的网络区域。要求提供布线图、软件物料清单以及符合工厂规定的网络安全措施。
• 坚持要求安全文件与所选工作单元相匹配。必须提供风险评估报告、必要时的防护方案，以及安全停止和重启功能的证明。如果是协作式工作单元，请询问设定安全速度和安全距离所采用的方法。
• 设定与您的损益表挂钩的验收指标。节拍时间、首次通过率和停机时间是至少应包含的三个指标。明确每个指标的测量方法。就未达标时的补救措施以及结果未达标时如何判定根本原因达成一致。
• 核实支持模式。询问零部件的发货地、发货速度，以及由谁负责维修接头和摄像头。获取一份维护计划，确保生产线团队无需供应商现场协助即可执行。
• 深入探究数据模型路径。确认培训和微调需经贵方批准，且生产数据不会超出约定范围。要求提供一种方法，用于冻结符合贵方规格的模型，并制定从错误更新中回滚的流程。
• 评估换线成本。展示系统如何学习第二项和第三项相关任务。计算每次换线所需的人工工时和夹具数量。
• 以当今最优秀的手动或半自动化流程为基准进行对比，而非过时的标准。如果一名熟练操作员能够达到相同的生产数据

在采用夹具和扭矩限制工具的情况下，机器人必须在公平的测试中表现得比这更好。

起草将付款与绩效里程碑挂钩的合同。考虑将试点项目作为服务进行支付，并在满足验收指标后保留将其转换为资本支出的选项。保留审核决定里程碑达成情况的日志的权利。

稳妥的推进方式是将此次胜利视为潜在供应能力的标志，随后进行标准的行业验证。邀请万景前讯及其同行在安全的离线单元中进行性能比拼。 “三思而后行”。锁定基于绩效的条款。如果数据在完整班次和不同批次中均表现稳定，则扩大规模；否则，搁置该方案，待模型质量和执行器可靠性提升后再行评估。公开奖项可帮助您发掘试点候选方案，但您的验收标准将保障生产线安全。

本分析仅供参考，不构成投资、法律或采购建议。RobotAIGeek 不推荐特定供应商，也不保证早期技术的性能。