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资讯 近日，科技日报、21世纪经济报道、香港商报等多家权威媒体相继聚焦天奇股份，围绕公司运营的江苏省具身智能机器人工业数据采集与实训中心（以下简称"中心"），从场景创新、数据驱动、产业闭环等多个维度，深度报道天奇股份以真实工业场景培育具身智能推动"技术可行"走向"现实可用"的生动实践。
科技日报报道
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科技+政策+资金培育场景创新生态
天奇自动化工程股份有限公司（以下简称“天奇”）运营的江苏省具身智能机器人工业数据采集与实训中心（简称“中心”），既是一座“数据工厂”，也是具身智能机器人的实景训练场。
在中心的模拟生产场景里，记者看到，机器人正一一学习抓取、喷涂、搬运、分拣等动作，攻克从仿真环境到现实工况的迁移适配难题。
破解这个难题的关键，藏在机器人的身体里。“数据质量是提升机器人能力的关键。机器人运动的同时，我们同步收录机器人识别的深度图像以及关节运动、力觉反馈等信息。”天奇股份具身智能事业部项目经理张子茂介绍，天奇已搭建163个二级细分采集场景，累计沉淀PB级具身智能多模态数据，总时长近2万小时。
21世纪经济报道
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能力性验证，让技术“能应用”
对具身智能机器人而言，如果说民生场景的瓶颈在支付侧，那么工业场景的瓶颈则在能力侧——在真实工况下能不能干活、能不能算清商业账。
在天奇股份运营的江苏省具身智能机器人工业数据采集训练中心，记者看到，一侧，工作人员头戴采集设备进行无本体数据采集；另一侧，工作人员手握遥操臂，操控机器人在模拟的工业场景里采集真机数据——前者以低成本训练机器人的通用能力，后者则为具体场景的落地提供高保真数据，两条路径共同支撑起机器人“上岗”前的场景验证。
搬运，是工厂里最常见的场景。天奇股份数采中心生产项目经理张子茂介绍道，该中心复刻真实工况搭建模拟环境，让机器人在进厂之前先完成短期训练和数据采集，一般需要半个月到一个月——这样的前置验证，能大幅缩短机器人日后在真实工厂里的部署时间。
验证的成效，写在一条上升的效率曲线上。仍以搬运场景为例，张子茂指出，真人完成一次作业约需25至30秒；今年上半年中心刚投用时，机器人完成同样的任务要将近50秒；经过数月的数据反馈与持续优化，如今已缩短到35至40秒，基本达到真人效率的70%至80%。
更关键的是闭环：机器人进入真实产线承担作业后，运行数据回流中心，驱动模型持续迭代。这种“部署—作业—数据回流—迭代”的循环，意味着场景验证不是一次性考试，而是持续的能力升级。
不过，“能干活”之外，还得算清账。张子茂告诉记者，一台具身智能机器人价格在40万元左右，生命周期约2至3年——当前技术迭代飞快，两三年后很可能出现效率更高、技术更先进的机型，折算下来每年成本约20万元，投入依然偏高。因此，现在工厂验证机器人，不是指望机器人当下就能降本增效，而是为将来技术成熟、成本下降后的大规模应用提前做准备。
场景验证的价值正在于此：它既用一条上升的效率曲线证明技术正在趋于可用，也用一本诚实的成本账提示差距——从“能应用”到“值得用”，仍需跨越规模化的最后一公里。
环境性验证，让技术“能适应”
传统机器人训练大多在实验室里进行，场景规整、任务单一，一旦进入真实家庭、工厂、商超等复杂环境，很容易出现“水土不服”。梁溪科技城机器人6S场景创新中心要解决的，正是这个“从实验室到真实世界”之间的断层问题。
为此，中心规划八大功能区域：核心零部件区、工业街区、农业街区、医疗街区、家庭街区、沉浸式体验区、科技小镇、公共服务区。此举提前将真实世界的“刁难”搬到了机器人面前——地面可能有障碍、光线可能多变、人机可能交错，只有扛得住这些变量，技术才算真正“能用”。
验证之后，出路也在同一个园区。该中心涵盖“整机销售、零配件供应、全周期服务、信息反馈、灵活租赁、个性化订制”六大能力，机器人在这些街区验证过的能力，可以直接在真实订单中接受检验：以租赁方式进入真实场景，运行数据实时回流，驱动产品迭代。
由此，中心形成了具身智能场景验证的完整闭环——八大街区负责模拟，真实订单负责实战，数据回流负责迭代。验证不再是实验室与市场之间的单次跳跃，而是一场难度递进、反馈及时的连续训练。
把三个场景连起来看，一条完整的具身智能验证链路清晰浮现：医康养场景验证“谁付钱”，工业数采中心验证“行不行”，6S中心验证“能不能适应真实世界”。
当一座城市愿意为同一类技术开放民生、工业、产业服务三重场景，并分别匹配不同的验证机制时，场景开放就不再是零散的“揭榜挂帅”，而成为一套有层次、有闭环的培育体系。无锡场景的三重验证实践，也为国内其他城市推动科技创新和产业创新深度融合提供了样本参考。
香港商报报道
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機械人走進汽車工廠 真實數據推動技術迭代
在天奇股份運營的江蘇省具身智能機器人工業數據採集與實訓中心，記者看到，工作人員手持遙控設備，引導機械人抓取物品、搬運料箱，模擬汽車生產工序。另一台機械人則伸出機械臂，嘗試將玫瑰花放入花瓶。
這些看似簡單的動作，背後卻是大量數據採集與反覆訓練。
天奇股份具身智能事業部項目經理張子茂介紹，目前公司與銀河通用深度合作，已將具身智能機械人應用於多家頭部車企、新能源、3C等行業，承擔物料分揀、料箱搬運等高重複、高強度作業任務。
數據質量成為提升機械人能力的關鍵。天奇股份已累計沉澱PB級具身智能多模態數據，總時長近2萬小時。例如，在汽車鉸鏈防鏽液噴塗項目中，團隊累計採集約400小時數據，涵蓋不同光照、位置等工況，操作成功率已達約92%。
張子茂指出，行業存在不同品牌機械人的訓練數據難以通用問題，針對這一現狀，中心已投用超百台多品牌機型機械人及配套採集設備，創新搭建真機、UMI無本體採集、EGO第一人稱視角採集三大融合數採路徑，有效彌補單一採集方案的短板，兼顧數據真實性、產出效率與跨機型復用能力。相比單純追求數據規模，針對真實工業場景採集高質量數據、持續優化模型，才是推動具身智能落地的關鍵。
无锡广电报道
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具身智能机器人数采集群
江苏省具身智能机器人工业数据采集与实训中心年产1000万条高质量数据，智元数采项目构建可信数据空间。算力与数据双向奔赴，模型与终端同频共振，“AI+物联网”不再是一句概念叠加，而是一条看得见、摸得着的产业闭环。
数据喂养：
让机器人从“会跳舞”走向“能干活”
如果说算力是底座，数据就是人工智能的粮食。物联网产生数据，具身智能消耗数据、反哺模型。谁掌握高质量数据，谁就掌握模型训练的主动权。
具身智能机器人数采集群：以天奇股份、凯龙高科、智元机器人为链主，构建国内领先的具身智能机器人数采与实训体系。
天奇股份省级具身智能数采实训中心已正式投运，截至目前，已完成20个场景建设，累计部署各型数采机器人115台、EGO数采设备30台，采集具身多模态真机数据13000小时，数据总量达718TB；自主研发的数据“存-管-用”一体化管理平台正式上线运行，具备分布式存储、业务场景分类统计、数据编目、多模态详情查看、精准语义检索、数据标注等功能，完成鹿鸣UMI管理端及松灵、EGO等设备数据采集接入；机器人组装样线已完成安装。凯奇具身数采实训中心投资约4500万元，已建成3000平米生产及数采中心，一批次近50台试验机器人已到场进行调试及验证，预计年内正式投用。此外，引进上市公司开普云联合科创集团设立具身智能训练场，场地6000㎡，数采中心业务已顺利上线，截至9月底已投入超200台智元高性能数采机器人，完成采集数据约15000小时。
无锡日报报道
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无锡场景创新媒体行
步入具身机器人工业数据采集与实训中心，只见工作人员头戴采集设备，依次完成抬手、抓取、放置等动作；另一侧，工作人员正遥控机器人，灵巧地拈起一朵朵玫瑰花，稳稳插入花瓶。10月21日上午，无锡场景创新记者团一行走进无锡天奇股份，眼前的一幕幕，正生动呈现于天奇打造的具身智能机器人应用场景之中。
具身智能机器人，最怕的莫过于“水土不服”。“实验室环境规整、单一，一进真实工厂就容易出现问题。”天奇股份数采中心生产项目经理张子茂表示，正因如此，天奇并未把机器人“关”在实验室里，而是将真实生产场景直接“搬”到它们面前。
深耕汽车自动化产线多年，天奇深谙汽车厂需要机器人做什么。工厂最常见的搬运场景，料架、AGV小车，被原样搬进数采中心，机器人先在这里做短期训练和数据采集，练熟后再进厂。场景，成了机器人进厂前的第一站“考场”。
场景服务的价值，就藏在速度里。同样是搬一个料箱，真人要25秒到30秒；机器人刚进场时效率只有人的一半，将近50秒。经过真实场景里的数据采集与反馈优化，如今已提速到35至45秒，达到人工效率的七八成。分拣速度从50秒加快到35秒，技术在一次次场景中迭代升级。
数据同样硬核：零部件错配率从1%降到0.2%，停线事故彻底消除；单台日分拣1000件，能耗降50%；3C装配车间里，双臂机器人对位精度±3毫米，一台顶3个工人，一年省下约20万元。眼下机器人主要接手搬运、分拣等枯燥重复的活，天奇还在探索冷媒加注、整车环视、防锈液喷涂等更“危险”的岗位。
“我们要做的，就是让机器人真正进入工厂去工作，为企业降本增效。”在张子茂看来，工厂此刻用机器人，更多是“看准未来”，是一种技术储备。如今，这份成绩单已铺进全国，数台具身智能机器人正在长城汽车保定工厂、武汉东风猛士等汽车工厂上岗。用真实场景打磨新技术、让技术找到落地的舞台，这正是无锡场景创新最朴素的注脚。
此次多家媒体集中报道，是行业与社会对天奇股份场景驱动创新模式的充分认可。天奇股份持续丰富工业应用场景，沉淀更多高质量多模态工业数据集，加速具身智能技术产业化落地。
撰 稿：杨莹
排 版：杨莹
编 审：郑诚旺
发 布：杨莹
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