
许多厂商已经开始将重点转向另一个方向:机器人到底什么时候能真正进入工作场景?对于这个问题,睿尔曼智能给出的答案是:先让机器人 " 真干活 ",再去 " 学干活 "。

当小雷来到 A121 展台时,就看到了睿尔曼的 RealBOT 机器人,而这台机器人正在通过睿尔曼开发的 GLN 远程劳动力网络,在现场展示药店补货、取药以及配电室巡检等场景下的作业能力。
更有意思的是,其中一台机器人还和北京稻香村的师傅一起做起了京式翻毛五仁月饼,看着一台机器人在现场搅拌面浆和抓取各种配料,确实让人对机器人的工作能力有了新的认知。
不过,在这个场景中,睿尔曼真正想展示的并不是机器人能够有多灵活,而是他们的 GLN 远程作业网络。事实上,在稻香村月饼制作演示中,真正操控机器人的并不是展台旁的工作人员,而是远在北京总部的遥操员。

按照睿尔曼的设想,操作员可以通过低延迟网络远程操控不同地区的机器人,一方面让人不必真正抵达现场,另一方面,这些远程操作过程中产生的真机数据还可以作为训练数据,用来训练机器人,让机器人逐渐获得跨任务、跨场景的泛化能力。
换句话说,中睿尔曼的规划中,早期虽然还是 " 人教机器人干活 ",但最终目标则是让机器人越来越会自己干活。
说实话,虽然这些工作场景看起来远不如后空翻等表演来得酷炫,却是真正将机器人的 " 生产力 " 展示了出来,估计能让许多前来观展的企业眼前一亮。
而在此次展会上,睿尔曼还宣布已经与帕西尼展开深度合作,在新一代的 RM75 系列协作臂上融合多维力感知、多维触觉、六维力以及关节扭矩传感器,让机器人的感知能力能够从关节、末端一直延伸到实际接触面。

当然,睿尔曼展示的不只是机器人的工作能力,还有可靠性。根据现场介绍,睿尔曼的超轻量仿人机械臂已经获得 CR L3 级别认证。而在实测中,这套机械臂平均无故障运行时间已经达到 50000 小时,作为打算真正进入一线进行工作的产品,这个测试结果无疑是给目标企业的一个承诺和展示。

在小雷看来,这也是今年 WRC 上的一个很明显的变化:机器人行业正在从 " 秀能力 " 转向 " 拼落地 "。而睿尔曼选择的路线也很明确,那就是先用 GLN 把人和机器人连接起来,再用真实场景不断积累数据,让机器人在 " 干活 " 中学会干活。
如果近千个真实场景的部署能够顺利推进,那么睿尔曼真正建立起来的,就不只是一个机器人产品体系,而是一套从硬件、数据到远程劳动力网络的完整机器人生态,这个生态的前景可比单纯卖机器人和算法要大得多。
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