打通落地最后一环 ，清研精准要给具身智能发一张“上岗证”

摘要：让工业场景找得到、进得去、干得了。

回看8月，清研精准在十日内连续打出两张“中试”牌：8月15日，首个垂类具身智能中试基地矿用场景亮相；8月19日至23日WRC期间，第二个中试基地——动力电池场景正式发布。这两步棋释放了一个清晰的产业信号：具身智能正从“演示验证”迈向“作业模式”。

实验室与真实产线之间的“死亡谷”，唯有通过中试——产品投产前的系统性工程验证，才能跨越。

6月实景实训专项行动与8月煤炭“十五五”规划相继出台。中试已成为具身智能产业化的关键一环。

清研精准的路径很明确：不做本体，专做“中试基础设施”。

为什么是清研精准？

清研精准由清华大学孵化，是国家级专精特新“小巨人”。在具身智能产业链中，本体公司解决“身体”，大模型公司解决“大脑”，清研精准解决的则是两者之间最难的环节：真实工业数据采集、工程化数据资产沉淀和跨本体技能复用。其“三位一体”能力底座——具身数据引擎、场景仿真验证工具链、垂类世界模型——形成“一套底座、一个大脑、百个垂类场景应用”的物理AI数据飞轮。

八年积累、超万台设备出货、30多国落地、100余家头部客户，加上2026年B轮“国家队+半个车圈”的集体押注，构成了清研精准做中试的硬背书。

矿井与动力电池的中试对照

清研精准选择的两个首发场景，恰好代表了工业现场的两极。

煤矿井下是检验中试体系的“终极考场”。高粉尘、弱光、潮湿、无GPS信号、通信复杂——机器人在实验室跑得再顺，到了井下也可能变成“瞎子”和“聋子”。

清研精准在榆林发布的全场景仿真数据平台，通过真实场景1:1复刻与工况配置、多模态数据同步生成、任务可视化编排运行、结果评测与异常回放四项能力，让机器人能在虚拟环境中提前经历烟雾、火焰、落石等极端工况。

其方法论很清晰：真实场景采集→数据与仿真驱动迭代→中试验证→真机部署优化。

目前该平台已围绕机器狗及跨本体机器人实现虚拟巡检、火焰感知、落石复现等展示，多地矿业企业已表达合作意向。

动力电池车间则是结构化环境下的“精度考场”。WRC期间，清研精准围绕抓取、装配、插拔、旋拧等典型操作任务，展示了从多模态数据采集到仿真训练、中试验证的全流程能力。

这些任务要求机器人精确控制手部姿态、夹爪开合、末端位姿、关节状态、力矩及接触力，并标注接近、接触、抓取、操作、释放等关键阶段，指向的是毫米级重复定位精度、毫秒级力控响应和产线节拍同步的苛刻要求。

与矿井的非结构化环境不同，这里考验的是操作精度、力控一致性和多工序协同。

一横一纵：矿井考验环境适应能力，电池车间考验工艺精度能力，共同构成清研精准中试体系的“双样板”——一个证明“能在极端环境下干活”，一个证明“能在精密产线上干好活”。

从双样板抽象出的完整工程闭环

两个样板背后，是一条可跨行业复制的工程化能力链——清研精准将其抽象为覆盖从真实场景进入到现场数据回流的完整工程闭环。

这条能力链的起点，是让采集工具真正进入真实工业现场。在进入现场前，清研精准首先开展场景勘察和任务定义，梳理作业区域、设备布局、人员动线和安全规范，随后根据现场条件配置视觉、深度、红外、力觉等采集设备，搭载于机器人本体或便携式设备上。

通过统一时间轴，对物理世界信息、机器人状态、任务语义、动作序列和物理反馈进行同步记录，形成“机器人在什么状态下采取什么动作、产生什么结果”的完整轨迹。目前这套采集体系已在工业现场部署超过2000个感知节点，沉淀了PB级的真实工况数据——没有这一步，后续所有仿真和训练都是无源之水。

有了现场原始数据，平台随即进入数据治理阶段。数据依次完成格式转换、时间同步、传感器标定和轨迹切分，并按照场景、任务、对象、动作和异常类型建立统一语义标签。

面向不同机器人本体，平台通过运动学模型和本体参数配置，开展机械臂轨迹重映射、末端执行器动作重定向和坐标系转换，使同一任务数据能够适配不同自由度、臂长和末端工具的机器人，最终沉淀为可检索、可审核、可训练、可追溯的具身智能数据资产。

当高质量的结构化数据就绪，仿真增广环节便开始发挥作用。基于自研的TsingLoop多模态数据工程管线，平台依据真实数据完成场景1:1复刻与物理校准，再对光照、粉尘、材质、障碍物等参数进行调整，将有限的真实任务扩展为大量可控、可重复的仿真任务。

仿真系统同步生成多模态数据，与真实数据协同扩大训练样本规模，以极低成本、极高频次地复现烟雾、火焰、落石等危险和长尾工况，弥补真实采集中难以覆盖的极端场景缺口。

仿真数据与真机数据共同进入训练评测体系。治理后的数据用于感知、决策、控制及VLA模型的训练与微调，世界模型则在此基础上学习“当前状态—机器人动作—下一时刻状态”的演化规律，对物体运动、接触结果和潜在风险进行预测。

评测覆盖感知与理解、运动与操作、接触与安全、世界模型预测精度以及跨本体跨工厂的泛化能力五个层面。系统通过失败轨迹定位薄弱环节，定向补充数据，再完成新一轮训练，确保模型在虚拟空间中具备足够的可靠性。

当模型通过仿真训练后，最具工程含金量的中试验证环节登场。清研精准构建Robot-in-the-Loop机器人在环测试体系，为不同机器人厂商提供统一的场景、数据和评测条件，围绕正常、边界和异常工况记录任务成功率、人工接管率、异常覆盖率等指标。

这能提前发现传感器适配、算法泛化、安全机制等问题，大幅降低现场试错成本。通过中试验证的机器人进入真机部署阶段，针对实验环境与现场差异、通信波动、定位漂移、设备振动等现实痛点，清研精准通过统一数据接口、边缘计算、降级运行及完整失败回放机制，保障机器人在复杂现场稳定运行，同时采用可配置任务流程，根据现场数据动态调整规则和参数。

中试的终点不是交付一份报告，而是现场数据回流与持续迭代。

机器人在现场运行过程中持续记录异常事件、人工接管和失败轨迹，平台对失败案例分类归因，识别问题来自感知、定位、决策还是控制，据此开展定向补采、仿真样本生成和模型再训练。新模型通过离线评测和中试复验后受控更新到现场，形成“现场运行→问题发现→数据回流→失败归因→定向补数→模型迭代→中试复验→受控上线”的持续迭代机制。

从物理世界到数字世界再回到物理世界，多个环节环环相扣，构成了一个完整的数据飞轮。

矿用和动力电池只是这套方法论的起点——当底座已经搭好，场景的复制只是时间问题。

结语：中试驱动产业坚实落地

具身智能正从“算法炫技”转向“作业能力”。清研精准不做本体，而是做让AI理解工业物理规律的工程化底座。中试基地把考场从实验室搬到井下和产线，发的是“准入证”而非“合格证”。随着矿用、动力电池等中试基地相继落地，一个跨工位、跨产线、跨本体的物理AI数据飞轮正在转动。

当潮水退去，唯有经过中试淬炼的机器人，才能在真实的产线上站稳脚跟。

本文来源于亿欧网，原创文章，作者：刘政鑫。