在2025年工博會上，工業機器人領域迎來一場技術革新——節卡機器人推出的JAKA EVO工業具身智能平臺成為焦點。這款以“智能大腦+操作中樞”為核心設計的平臺，通過多模態感知與分層控制技術，實現了從任務理解到執行的全流程自主化，甚至支持人形機器人與移動平臺協作完成復雜裝配任務。其技術突破不僅填補了傳統工業機器人與柔性生產場景的適配鴻溝，更被視為推動工業生產從“自動化”向“智能化”躍遷的關鍵力量。

當前制造業正面臨多重挑戰：勞動力成本攀升、產品迭代加速，以及市場對個性化定制的需求激增。傳統工業機器人雖能勝任重復性操作，但在應對動態環境時暴露出明顯短板。例如，汽車零部件裝配中，機器人無法識別表面微小缺陷；3C產品分揀場景下，需人工反復調試程序以適應不同尺寸物料。這些痛點促使行業對機器人提出更高要求——需具備自主感知、實時決策與靈活執行能力。

JAKA EVO平臺的誕生恰逢其時。技術層面，近年來AI大模型、傳感器與控制技術的突破為其提供了底層支撐：3B參數級語義大模型實現邊緣設備高效運行，推理速度較三年前提升5倍；六維力傳感器國產化率從10%躍升至60%，成本下降40%；伺服驅動響應時間縮短至0.1毫秒，為高精度操作奠定基礎。節卡通過整合這些技術，構建了感知-決策-執行的完整閉環，解決了多模態數據融合、輕量化學習等核心難題。

市場需求是另一大推動力。據《中國制造業智能化發展報告（2024）》顯示，2024年企業智能化改造投入同比增長28%，但超60%的企業反饋智能設備存在“場景適配難、調試周期長、運維成本高”等問題。以新能源車企為例，車型從3種擴展至8種后，傳統機器人需數周重新編程；3C行業手機攝像頭模組尺寸縮小至5mm×5mm，裝配精度要求提升至±0.05mm，現有設備難以滿足。JAKA EVO平臺通過動態任務規劃與實時環境感知，精準解決了這些行業痛點。

在工博會現場，搭載JAKA EVO的演示區吸引了大量專業觀眾。平臺支持機械臂、移動平臺與人形機器人等多形態設備協同作業：輪式人形機器人JAKA K1W通過視覺大模型識別零件型號，完成分揀后通知移動作業機器人JAKA S3進行加工；另一臺JAKA K1W則對成品進行狀態核驗與轉運。整個流程無需人工干預，展現了“機器人自主組裝機器人”的未來圖景。這種多形態適配能力，使平臺能快速部署于汽車、3C、新能源等不同行業。

技術細節上，JAKA EVO采用三層架構實現感知與執行的深度融合。感知層支持VR示教、遠程控制與仿真數據采集，構建虛實結合的數據模型；融合層通過多模態語義引導三維重建，生成包含幾何、語義與拓撲關系的場景圖，使機器人能理解物體間空間關系；決策層依托輕量化語義大模型，將自然語言指令轉化為結構化任務，并規劃最優執行路徑。實測數據顯示，其跨模態識別準確率超95%，三維重建誤差小于5%，力控精度優于1%額定負載。

分層控制架構是另一大創新。任務規劃層由3B參數級大模型驅動，接收視覺、力覺等多源輸入后生成全局路徑；動作決策層通過輕量化網絡拆解動作序列；執行控制層采用前饋+反饋復合算法，確保操作精度≤±0.1mm。這種設計使平臺能同時處理“檢測瑕疵”與“精密裝配”等復合任務，意圖識別正確率達95%以上。配合融合語義的輕量模仿學習機制，客戶僅需2天即可完成場景遷移訓練，較傳統方法效率提升90%。

為降低使用門檻，JAKA EVO開發了圖形化人機交互系統。通過拖拽式配置界面與標準化工具鏈，用戶可在4-6小時內完成任務部署，較傳統方式提速2倍。邊緣計算節點的引入使模型推理延遲控制在40毫秒內，滿足實時性要求。目前，該平臺已在汽車裝配線與3C質檢場景落地，幫助企業降低30%人工成本，提升25%生產效率。

除現有應用外，JAKA EVO的拓展潛力巨大。其多形態支持能力可覆蓋新能源電池精密裝配、物流智能分揀等新興領域。作為全球首個工業具身智能一體化解決方案，該平臺通過賦能作業能力泛化與全流程提效，正在重新定義工業機器人的技術邊界與應用邊界。