机器人技术
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[置顶] 中国机器人公司有哪些？主流厂商分类盘点与业务领域梳理
盘点中国机器人公司需按具体应用领域分类梳理。截至2026年，国内在工业机械臂、协作机器人、移动机器人AMR、具身智能人形机器人及特种医疗等赛道已涌现出一批成熟代表企业。本文提供26家主流厂商分类总览表
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具身大模型和示教区别在哪？知识来源、泛化与分工
具身大模型和示教的本质区别是动作知识的来源：示教复现人工演示的轨迹，大模型基于对任务和环境的理解自主规划动作。本文从泛化、确定性、任务类型与部署四个维度对比两者，说明分层协作关系与按任务分工的方法。
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工艺包和SDK有什么区别？配置能力与二次开发边界
工艺包把成熟的工艺知识封装成参数配置，SDK把机器人能力开放成编程接口，两者面向的人群和解决的问题不同。本文从封装对象、使用方式、自由度等五个维度对比工艺包与SDK，并给出先工艺包后SDK的选择与组合
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哪些工序适合免示教？焊接、码垛与规律取放的判断
免示教不是取消了编程，而是把任务知识从逐点人工示教转移到模型、视觉和工艺包。本文用可建模、可识别、可封装三个条件判断哪些工序适合免示教，说明仍需示教的场景边界，并给出典型件试跑的验证方法。
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六维力传感器重力补偿怎么做？原理、标定与验证方法
六维力传感器的读数里混着工具重力分量，不补偿力控就不准。本文解释重力干扰随姿态变化的原理，给出质量质心参数的三种标定方法（含力控机器人的自动辨识）、空载扫描与已知负载测试的验证手段，以及换工具、坐标系
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机器人精度很好为什么产品不良？夹具、来料与工艺排查链
机器人重复定位精度达标，产品却批量超差，问题通常不在本体而在误差链：夹具定位、末端工具、来料一致性、工艺参数与测量口径。本文给出两种精度的区分、各环节取证方法，以及用产品特征分析和交叉试验快速定位误差
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机器人二次开发要什么团队能力？角色分工与技能清单
机器人二次开发不是人人都写代码：标准工序用工艺包和图形化编程即可，非标对接与定制数据才需要开发。本文给出应用工程师、软件工程师、电气调试三类角色的技能清单、任务与技能的对应关系，以及自建与外包的选择依
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物理AI机器人是什么？工业级物理AI落地路径与选型边界
物理AI机器人把感知、决策与物理执行打通，在可操作本体上完成工业任务。本文澄清与数字AI、传统程序机器人及具身智能的边界，说明能力闭环、一脑多形选型与产线落地路径，并给出更适合/更宜传统方案的边界。
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共线生产换产怎么降低成本：工装、程序与首件复用
共线生产的换产成本由停机损失、人工投入、首件调试损耗和计划外损失构成。本文按成本构成拆解换产开销，给出程序配方切换、快换工装、物料预配三线并行与首件参数化复用的降本方法，并说明排产聚类从源头减少换产的
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车载传感器引脚盲插力控方案：柔顺插入与检测闭环
车载传感器引脚盲插的难点是公差叠加导致的针孔错位，硬插会造成弯针与虚接。本文说明盲插的失效机理、力控方案的三核心构成、接近-搜索-插入-判定四阶段流程与结果判定闭环，并给出带宽、量程、节拍三项评估要点
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大模型能让机器人自己编程吗？能力边界与落地验证
大模型已经能在结构化场景辅助甚至自动生成机器人任务程序，但还不能让机器人完全自主编程任意新任务。本文区分代码辅助、技能编排、自然语言到动作三种形态，说明四类硬限制与安全落地的工程化路径，帮助企业理性评
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微小连接器插拔为什么需要力控？量程精度与柔顺方法
微小连接器配合间隙小、插拔力小、过力即损伤，纯位置控制难以应对公差累积与对中偏差，力控成为关键能力。本文说明插拔力控对传感器量程与精度的匹配要求、柔顺对中与恒力插入的实现方法，以及插拔质量的验证与选型
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六维力传感器在装配中有什么用？插接、压装与柔顺装配控制
六维力传感器同时测量三个方向的力和三个方向的力矩，让机器人在装配接触的瞬间感知阻力并实时调整位姿。本文说明它在精密插接找正、恒力压装、柔顺贴合和装配质量在线判定四类装配任务中的作用机制，并指出哪些工位
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拖拽示教和力控什么关系？从六维力传感器到柔顺作业
拖拽示教是力控能力的最直观应用：机器人感知人手推力并顺势运动，背后是力感知加导纳控制的闭环。本文说明关节电流估算与六维力传感器两条感知路线的差异、力控在恒力打磨、柔顺插接、碰撞检测上的延伸用途，以及选