🌟新品预告🌟
2025年9月24日，云栖大会将见证一个历史时刻：原力无限AstroDroid机器人即将全球首发！一个AI大脑，唤醒万物灵魂。
当整个AI行业都在拼参数、秀demo的时候，真正能在商业场景中稳定工作的AI系统少之又少。
2025年9月，就在云栖大会即将开幕的前夕，原力无限准备向行业展示一个不一样的答案：AI的价值不在于技术指标有多炫酷，而在于能否在真实场景中解决实际问题。
而这个答案的核心是全栈自研的AI大脑系统。基于这套系统，原力无限的FORCE系列充电机器人已经完成了从0到1的商业化突破，在全国数十个城市数百个标杆场站稳定运营，完成超过100万次+充电服务。
这一成果不仅验证了团队的技术实力，更证明了原力无限在具身智能商业化落地方面的核心能力——而这正是即将在云栖大会发布的新品的技术底座。
“不做技术的搬运工”
原力无限对AI技术的深度理解，源自一次关键的技术判断。
2024年初，团队曾经尝试直接使用市面上最先进的通用大模型来驱动充电机器人。结果却令人沮丧：在实验室环境中表现完美的AI系统，一到真实的停车场就“抓瞎”了。
这次经历让团队得出一个重要结论：通用大模型和具身智能完全是两个概念。ChatGPT可以和用户对话流畅，但它不知道怎么在复杂的停车场环境中找到充电口，更不用说完成毫米级的精准插入。
这次实践让团队坚定了一个信念：要做真正有用的AI，就必须针对具体场景深度定制，而不是简单地做技术的“搬运工”。
场景化AI大脑的技术架构
于是，原力无限开始了一条与众不同的技术路线：不追求通用性的最大化，而专注于特定场景下的极致优化。团队自主研发了完整的具身智能AI大脑系统，以ILM（Infinity Large Model）多模态大模型作为底层算法核心，构建起从感知、理解到决策、执行的完整技术体系。
在停车场充电这一看似简单的场景中，AI系统实际要面对极其复杂的挑战：
白天到晚上的光线变化、不同车型的差异识别、各种角度的车辆停放、行人和车辆的遮挡干扰...任何一个环节出错，都可能导致充电失败，甚至造成安全事故。
原力无限的AI大脑从一开始就是为具身智能而设计的完整系统。它不仅要理解语言，还要理解视觉信息、环境数据，更重要的是要理解特定场景中的物理规律和操作逻辑。
在充电场景中，AI需要精准理解：机械臂的移动会产生什么结果？充电枪插入角度偏差会带来什么风险？这种对特定场景中物理规律的深度理解能力，是通用大模型所不具备的核心优势。
底层算法模型的独特训练
为了构建这样的AI大脑，技术团队从底层算法开始重新设计。团队自主研发的ILM多模态大模型作为核心算法引擎，采用了一种独特的训练方式：场景化多模态数据训练。
与传统大模型用海量网络文本训练不同，ILM是用真实机器人操作过程中产生的视觉、触觉、环境传感等多维度数据进行训练的。
针对停车场这一特定环境，技术团队收集了数万张不同光线条件、不同车型、不同停放角度的真实图像数据，并结合机器人的实际操作数据，专门训练适用于充电场景的感知和决策算法。
这种训练方式让ILM算法模型具备了在特定场景中的推理能力，为上层的AI大脑系统提供了强大的算法支撑。比如，当系统检测到充电枪插入阻力异常时，AI大脑能够通过ILM的分析能力，判断是角度问题、异物遮挡还是设备故障，并采取相应的处理策略。
目前，基于这套AI大脑系统的机器人在实际部署中达到了超过99%的准确率——这个数字背后，是无数次在真实场景中的调优和迭代。
从单机智能到系统智能
随着部署规模的扩大，原力无限面临了从单机智能到系统智能的全新挑战：如何实现大规模机器人的高效协同调度？
这不仅是单机智能的问题，更是系统智能的考验。原力无限开发的集群调度系统需要处理极其复杂的优化问题：如何根据实时充电需求分配任务？如何在机器人故障时快速重新调度？如何最大化整体服务效率？
技术团队面临的挑战是指数级复杂度的算法难题。传统的调度算法在几百台设备的规模下就会遇到性能瓶颈，但团队经过持续攻关，已经突破了2000+规模的调度能力。
为了解决这个问题，团队基于AI大脑的整体架构，开发了动态调度系统。这套系统能够实时分析每台机器人的状态、位置、任务队列，以及整个服务区域的需求分布，实现毫秒级响应的高效任务分配。
商业化落地：从0到1的突破能力
对于一家技术驱动的公司而言，技术再先进，如果不能创造商业价值，就只是“实验室里的花朵”。这也是原力无限与众多AI公司最大的不同：从一开始就专注于商业化落地。
选择充电场景作为AI大脑的首个应用，并非偶然。这个看似「简单」的场景，实际上对AI技术提出了极高的要求：环境复杂性、安全要求、精度要求、可靠性要求...任何一个环节都不能出错。
如果AI系统能够在这样的场景中稳定工作，那它就具备了在其他场景应用的基础能力。
因此原力无限FORCE系列的商业化成功，不仅仅是产品的成功，更是其具身智能商业化落地能力的最佳证明：
在北上广深杭等数十个城市实现规模化部署；
完成超过100万次+充电服务，保持优秀的安全运营记录；
获得数亿元在手订单，在以“烧钱”著称的AI行业中实现了罕见的商业化盈利能力。
原力无限也凭借这一成绩在央视《赢在AI+》节目中荣获全国十强，摘得“2025中国AI创业十骏”，彰显了团队在AI+智驾领域的专业洞察力与领导力。更重要的是，FORCE系列全球首创的“机器人找车”主动服务模式，颠覆了传统充电模式，开创了“智能充电”的全新维度。
一脑多身：技术能力的横向扩展
FORCE系列的成功，让原力无限验证了“一脑多身多场景”战略的巨大潜力。基于同一套经过商业验证的AI大脑核心技术，团队正在快速拓展到更多垂直场景。
在制造业，AI大脑的多模态感知能力可以用于产品质量检测和缺陷识别；在物流领域，可以实现复杂环境下的货物分拣和路径规划；在服务行业，可以提供更自然的人机交互体验。
关键在于，原力无限不是简单地把同一套技术复制到不同场景，而是基于每个场景的特点进行深度定制和优化。这正是AI大脑的核心优势——快速的场景适应能力。
目前，原力无限已经在制造、物流、安防场景启动了试点项目，预计将在2025年底开始商业化验证。
50+专利构建的技术护城河
原力无限在AI大脑技术上的领先地位，建立在扎实的技术积累基础之上。截至2025年9月，公司已累计获批近百余项核心专利，涵盖感知算法、决策模型、控制技术、系统集成等各个层面。
这些专利的获得并非为了专利而专利，而是团队在解决实际商业问题过程中自然形成的技术壁垒。每一项专利背后，都有真实的应用场景和客户需求支撑。
这些专利技术的价值，已经在实际应用中得到验证。比如原力无限开发的多模态环境感知算法，不仅在充电场景中表现出色，也可以快速适配到其他需要复杂环境理解的应用场景中。
VLA技术：面向未来的核心布局
虽然专注于当前的商业化场景，但原力无限对未来技术趋势有着清晰的判断。VLA（Vision-Language-Action）技术将是具身智能的下一个关键突破点。
目前，原力无限正在VLA技术上投入最大的研发资源。团队的策略依然是“场景驱动”：先在充电、制造、物流等具体场景中开发和验证VLA能力，然后逐步扩展到更广泛的应用领域。
原力无限的技术理念很明确：不做「大而全」的技术展示，而是要在每个具体场景中把VLA技术做到极致可用。这也体现了公司一贯坚持的“以战略趋势和用户价值为核心驱动产品创新”的理念。
原力无限的VLA技术开发遵循三个核心原则：
从具体场景出发：基于充电、制造、物流等具体场景的需求，开发相应的VLA能力模块，确保技术能够解决实际问题；
渐进式能力提升：通过在真实场景中的持续应用和迭代，逐步提升VLA系统的理解和执行能力，避免技术与应用脱节；
多机协同扩展：将单机VLA能力扩展到多机协同场景，实现更复杂的任务执行，为大规模商业应用做好准备。
云栖大会：新品发布
过去一年，原力无限依托FORCE系列机器人，走完了从技术验证到商业化落地的全链路。它们已在全国数十个城市稳定运行，经历上千个真实场景考验，被媒体誉为“具身智能商业化的领跑者”。这份验证与积累，正是原力无限继续突围的底气。
而在云栖大会上，原力无限将带来全新的新品发布。新品的具体形态暂时保持悬念，但它背后凝聚的是完整的技术体系、商业验证成果和对具身智能未来的判断——原力无限正在以场景驱动的方式，为AI大脑开辟更广阔的商业应用空间。
9月24日，让我们一起在云栖大会见证——原力无限如何以AI大脑为核心，迈向具身智能商业化的下一个里程碑。
更/多/推/荐
