松灵 PiPER 高性价比突围:如何在 AI 领域筑牢技术壁垒
前言:
在人工智能与机器人技术深度融合的浪潮下,机械臂成为连接算法与现实的关键纽带,快速渗透各行业。松灵PiPER机械臂凭借独特优势脱颖而出,在科研教育、工业制造和AI领域广泛应用,尤其在科研场景中,是机器人控制与算法验证的重要具,为AI算法训练提供有力支撑。
松灵机器人市场总监陈鹏表示,今年整体出口量同比增长约70%-80%,其中科研与AI领域订单增速最快,客户对交付时效性要求极高。
这组数据不仅印证了 PiPER机械臂的市场热度,更凸显其在AI领域的重要地位。那么,它是如何以高性价比在AI领域实现突围并筑牢技术壁垒的?让我们一探究竟。

图片来源:投资东莞
量化与高负载平衡
整机仅 4.2KG的PiPER,却能承载1.5KG负荷。自研高效电机系统,使其在轻量化的同时保持稳定动力输出,完美适配实验室等对空间与重量敏感的场景。
高精度与灵活协作
±0.01mm定位精度与6轴360°旋转设计,让PiPER 在芯片封装等高精作业中,将误差率控制在0.1%以下。面对复杂轨迹与狭窄空间任务,各轴协同灵活,操作精准。
跨平台兼容开发
PiPER 支持 Python开发,兼容ROS1、ROS2,提供URDF模型。其SDK工具包与API文档,助力科研人员将具身智能算法开发周期缩短50%,大幅提升开发效率。
易于操作与维护
松灵PiPER机械臂配备了直观的操作界面和友好的软件平台,即使是没有丰富机器人操作经验的用户也能快速上手。同时,其结构设计合理,便于维护和保养,降低了使用成本和维护难度。

电子科技大学与松灵联合实验室在具身智能研究中,深度应用松灵PiPER机械臂
具体应用:实验室以 PiPER 机械臂搭配视觉传感器构建多模态感知系统,在模拟家庭复杂场景里,机械臂借助视觉识别算法,可精准识别杯子、书本、遥控器等日常物品。
集成力觉反馈算法后,抓取物体时能依据力觉传感器数据实时调整力度,避免物品损坏,抓取易碎玻璃杯成功率超 95%
松灵PiPER机械臂在HybridVLA框架中的创新实践
具体应用:机械臂通过HybridVLA框架,实现智能体间动态协同,从而有效克服现有VLA模型在动作生成策略及多智能体协作方面存在的困难。

为降低具身智能技术研发门槛,助力科研机构、企业及开发者高效入局,BFT推出“硬件 + 服务”全链路方案。
硬件上,提供高精度、兼容性强的传感器、执行器(移动底盘、夹爪等)及研究型平台;
服务上,由专业团队提供定制化技术咨询、方案设计、开发调试、测试及长期支持培训,助力用户突破技术瓶颈,加速项目落地。
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