乐聚夸父携手NVIDIA Jetson Thor！具身模型端侧部署，助推规模化产业应用

乐聚夸父人形机器人已搭载NVIDIA Jetson Thor ，并实现多种具身模型端侧部署，在物流、智能制造、3C电子、汽车装配、日化生产五大工业应用场景中，“夸父”以优异的性能完成了标准化流程操作。此举将进一步加速乐聚的机器人产业落地和商业化进程。

在机器人技术从实验室走向产业化落地的关键阶段，高动态人形机器人正面临非结构化环境和复杂交互任务的全新挑战。乐聚全尺寸人形机器人“夸父”与NVIDIA Jetson Thor高性能计算平台的深度整合，在物流、智能制造、3C电子、汽车装配和日化生产五大工业场景中完成了一系列标准化流程操作验证，标志着先进机器人硬件与AI算力融合的技术路径已在真实工业环境中展现出显著价值。

乐聚全尺寸人形机器人“夸父”全身拥有40余个自由度，其仿生结构设计为复杂工业任务执行提供了前所未有的灵活性与适应性。然而，高自由度设计也带来了巨大的计算挑战——系统需要实时协调全身关节运动，在维持动态平衡的同时精准完成操作任务。

NVIDIA Jetson Thor以其2070 FP4 TFLOPS的AI计算性能、多模态感知能力和灵活的部署特性，为“夸父”提供了至关重要的“最强大脑”。该平台不仅将AI计算性能提升至传统方案的7.5倍，更通过35%的带宽提升确保了大流量多模态数据的稳定处理，使“夸父”能够在ACT、DP、VLA、Pi0等多种模型上实现优秀的端侧运算能力，为工业场景中的复杂任务执行奠定了技术基础。

▎物流场景：长时稳定分拣的性能突破

在物流分拣环境中，物品的尺寸、形状和材质各不相同，机器人需要持续保持快速高精度的识别与抓取性能。传统方案往往面临精度随运行时间衰减的挑战，而NVIDIA  Jetson Thor的高带宽架构确保“夸父”能够长时稳定处理多模态数据流，通过智能优化算法和迭代学习控制的持续运行，实现在连续作业中的误差自修正与性能维持。这一能力使得“夸父”在快递分拣场景中展现出卓越的稳定性和耐用性，为物流自动化提供了可靠的技术选项。

▎智能制造：SMT料盘出库的精准协同

在SMT料盘出库这一典型制造场景中，“夸父”需要调动全身协调能力完成识别、抓取、核对和信息对接的全流程操作。NVIDIA  Jetson Thor的低延迟特性和强大算力使得机器人能够精准支配各肢体关节，以“轻拿轻放”的精细动作避免物料损伤，同时与产线系统实现无缝数据交互。这一场景验证了高自由度机器人在精密制造环境中的实用价值，为智能制造提供了新的自动化解决方案。

▎3C电子：高速精准分拣的毫秒响应

3C电子产线的高速传输带对机器人的实时响应能力提出了极致要求——需要在毫秒级内完成识别与分拣动作。“夸父”借助NVIDIA Jetson Thor的实时推理能力，实现了动态视觉处理与运动控制的高频协调，在高速运动场景中展现出优秀的手眼协同性能。这一能力突破为电子制造业等高节拍生产环境提供了可靠的技术支撑。

▎汽车装配：空箱回收的灵活适配

在汽车装配线的空箱回收任务中，“夸父”通过多模态感知融合，能够精准识别周转箱的空间位姿，自主调整抓取策略，灵活适配不同尺寸和重量的包装容器。NVIDIA Jetson Thor支持的多模型任务处理能力使机器人摆脱了固定位置推理的束缚，展现出在非结构化环境中的自主决策与执行能力，为机器人从标准化产线向柔性制造过渡提供了重要参考。

▎日化生产：复杂衔接场景的流畅操作

日化产品的定姿摆放要求机器人具备触/力觉感知、非刚性物体操作和双臂协同等复杂能力。NVIDIA Jetson Thor通过7B+ VLA模型的实时推理，参数承载力提升3-4倍，使“夸父”能够理解更抽象的指令，进行多步骤任务规划，在长链条动作衔接中保持流畅的操作节奏。这一场景验证了机器人在复杂衔接任务中的适应能力，为日化等轻工行业的自动化升级提供了新的可能。

“夸父”与NVIDIA Jetson Thor的深度融合不仅在五大场景中验证了技术可行性，更展示了先进机器人硬件与AI算力结合带来的综合性能提升——更强的敏捷性、更快的决策速度、更高的自主水平，以及更高效的多模态传感器数据处理能力。

这一技术路径的成功实践，为人形机器人从工业级标准化场景向非标通用场景的演进提供了重要借鉴。乐聚通过在北京、江苏等地建设的人形机器人训练场，持续优化机器人在真实环境中的表现，推动技术迭代与商业化落地。

随着关键技术与机器人平台的深度融合，高动态人形机器人的产业化进程正在加速。乐聚在五大工业场景中的实践表明，硬件与算力的协同创新已成为推动机器人技术从实验室走向产业化的重要引擎。未来，随着技术不断成熟和应用场景的持续拓展，机器人将在更广泛的领域为人类社会创造价值，最终实现“让全社会共享机器人便利”的产业愿景。