
2026年具身智能赛道加速分化,行业逐步走出模型参数内卷的泡沫期,进入本体落地、场景验证、规模化普及的实干阶段。长期以来,高性能、可开发、可量产的具身机器人本体价格居高不下,硬件成本高、集成难度大、开发链路长,成为大量算法团队、科研机构、中小企业入局具身智能的核心门槛。在行业亟需标准化、低成本、全链路可用本体平台的节点,VLAI Robotics未来动力正式推出全新K1双臂轮式人形机器人,以1.98万起的极致定价、全身协同作业能力、全开放开发生态,彻底重构中端具身本体市场的定价体系与能力标准。
作为未来动力半年迭代三款爆品后的全新升级力作,K1并非简单的“底盘+机械臂”拼凑方案,而是经过近千台市场真机验证、数百个客户需求打磨的成熟全身移动操作平台,从硬件架构、运动逻辑、结构设计到软件生态完成全方位迭代升级,彻底区别于传统固定式双臂、简易移动底盘机器人的局限设计,真正趋近人类“感知-移动-姿态调节-精细操作”的完整作业逻辑,完美适配VLA模型、世界模型、强化学习等前沿具身算法的本体适配需求。
硬件能力上,K1以25个全身仿人自由度构建核心优势,实现从单臂独立作业到全身协同作业的跨越式升级。可升降、可旋转俯仰的腰部结构,能够灵活调节机身高度与姿态,替代机械臂极限伸展动作,覆盖高低位取物、侧向操作、大范围双臂协同等复杂工况,大幅拓宽作业空间;可灵活转向的头部打破固定视觉视角限制,实现移动环视、作业聚焦、实时调焦的动态感知能力,让视觉感知、机身移动、精细操作形成闭环联动,彻底解决传统机器人感知与动作割裂的行业痛点。
精细操作能力比肩工业级水准,适配全场景高精度作业需求。K1搭载高自由度仿生双臂,单臂负载可达6kg,重复定位精度高达±0.02mm,整机控制延迟低于10ms,响应极速、作业稳定,可从容完成精密装配、微物抓取、协同搬运、柔性分拣等精细化工业任务。末端支持夹爪、灵巧手快速切换,可根据科研训练、数据采集、产线作业等不同场景灵活适配,充足的姿态冗余为大模型训练、模仿学习、真机部署提供高质量、高稳定性的硬件底座。
移动能力全面升级,解决狭小空间作业效率难题。K1标配四轮全向移动底盘,支持全向平移、原地自旋,无需传统差速底盘的反复挪位修正,可一步横移对准作业面,大幅提升狭小空间、密集工位的通行与作业效率。更关键的是,底盘不再是独立运输模块,而是深度融入全身协同系统,作业过程中可与上半身姿态同步动态调整,有效避免机械臂长期处于极限姿态,既提升作业稳定性,又延长设备使用寿命,全面适配实验室、工业产线、商业空间等多元复杂场景。
结构设计兼顾稳定性与易运维性,直击行业集成痛点。针对传统机器人外露线束易勾挂、易干涉、易损坏、运维繁琐的通病,K1采用整机全内走线设计,机械臂、躯干、头部、底盘线束全部内置,整机一体性更强、外观简洁规整。这一设计不仅优化设备运动流畅度,彻底消除线缆运动干涉,更大幅降低长期运行故障风险,让设备更耐用、运维成本更低,完美适配长期真机训练与常态化工业落地需求。
软件生态全面开放,打通具身智能从仿真到落地的全链路。K1延续未来动力开箱即用的开发者理念,原生兼容Isaac Sim、Isaac Lab、MuJoCo等主流仿真平台,支持算法验证、模型训练、强化学习仿真迭代,可实现仿真数据与真机部署无缝迁移,大幅降低团队试错成本。同时原生适配ROS2、MoveIt2主流开发框架,开放CAN2.0/CAN-FD全量通信接口,支持遥控操作、VR遥操作、自主控制等多种模式,全面兼容LeRobot框架与各类VLA、世界模型,让团队无需耗费数月攻克硬件集成、驱动调试、系统联调难题,可专注于算法创新与场景落地。
依托全能硬件与开放生态,K1实现一台本体覆盖全场景需求,兼具科研价值与产业落地能力。在高校科研场景,可支撑机器人运动控制、全身协同、强化学习、具身算法等多维度课题研究;在具身开发场景,可标准化完成模型训练、数据采集、模仿学习与真机部署闭环;在工业场景,可胜任产线上下料、柔性分拣、视觉抓取、工位巡检等自动化任务;在商业场景,可二次开发拓展空间整理、物品递送、零售辅助等服务能力,一套设备覆盖多场景需求,大幅降低行业硬件采购与研发门槛。
极致性价比的背后,是成熟量产能力与迭代积淀的支撑。未来动力一年内实现近千台整机出货,覆盖行业70%的一线具身企业与顶尖科研院所,海量市场反馈持续反哺产品迭代,让K1在硬件稳定性、软件兼容性、运动精度、运维便捷性上实现全面优化。1.98万的定价,不仅是行业价格体系的重构,更标志着具身智能正式告别“高价样机时代”,迈入低成本、可量产、可普及的产业新阶段。
当下具身智能产业的核心瓶颈早已不是算法创新,而是标准化、低成本、高适配的落地硬件缺失。未来动力K1的发布,彻底打破硬件门槛桎梏,以全身协同的本体能力、全开放的开发生态、亲民的量产价格,为算法团队、科研机构、产业客户提供标准化落地载体,加速具身智能从实验室Demo走向规模化实景落地,推动物理AI产业全面提速普及。