在“一脑多体”的逻辑下，智能不再被绑定在某一台特定设备上，而是成为一种可迁移、可复用的通用能力。空弈DobotWAM大模型专为“动作理解”而生，在视觉-语言-动作建模基础上，引入三维空间理解、机器人运动几何约束和真实数据闭环机制。在国际权威具身智能评测基准LIBERO上，该模型以平均成功率99.25%位居全球前列。

　　正是基于这套操作系统，越疆在汽车工厂的精度工艺与高负荷柔性转运等场景，展开了截然不同的落地路径。

　　从虚拟到现实，Physical AI 接下汽车工厂的精细活

　　汽车制造中的“细活”，如电驱涂胶、电池包锁附，对一致性和精度要求极高。传统自动化设备的痛点在于“只会做、不会看”——质量验证滞后于生产节拍，且在多车型共线生产时，刚性设备的换型成本和调试周期令人望而却步。

　　在越疆“一脑多体”大模型的赋能下，固定在工位上的协作机器人获得了质的跃升：它们不再只是按预设轨迹运动的执行机构，而是具备了感知、判断和自我修正能力的工艺智能体。物理世界的数据被实时采集、理解并反作用于物理操作，这正是physical AI带来的闭环价值。

　　电驱涂胶：从“盲目打胶”到“过程控制”