在近日于安徽合肥举办的2025移动机器人行业发展年会暨具身智能移动与人形机器人融合峰会上，睿芯行凭借其自主研发的“ADA-Grasp”工业具身智能抓取模型与“RBrain”系列移动机器人控制器，一举摘得“偃师·核心部件匠心奖”及“供应链协同创新奖”两项行业重磅荣誉。这不仅是对睿芯行创新能力的权威认证，更标志着睿芯行在具身智能从理论探索迈向规模化工业落地的进程中，已抢占关键产业制高点。

当前，全球正迎来以人工智能与大模型为核心的机器人产业革命，行业处于从实验室研发到真实场景部署、从技术演示到全面商业化的历史性跨越阶段。睿芯行科技董事长周军在峰会期间，与国内产业领袖及学界专家展开高端对话，系统阐释了公司在具身智能机器人技术融合演进中的战略视野与产业布局。

周军指出，当前以大模型为代表的人工智能，普遍依赖“刷题式”训练追求高准确率，虽在标准化任务上表现优异，却缺乏真正的认知推理与理解，难以应对开放环境下的复杂挑战。一个靠刷题刷出来的大模型，很容易达到及格线，但可能永远也无法达到90分。因此，以大模型为核心技术的具身VLA路线，也必将受限于这一技术范式。相较于人类仅需少量经验即可实现快速适应和学习的“自适应”能力，现有的VLA仍高度依赖数据规模，在泛化性、认知深度、应变能力等方面存在显著瓶颈。一个上万亿参数的大模型，比不上只有数百亿参数的老鼠大脑的泛化性和自适应能力。同时，大模型参数量的快速膨胀也带来更大的算力成本，必将导致具身机器人的成本居高不下。

这一观点与OpenAI联合创始人Ilya Sutskever近期提出的观点高度共鸣。Ilya最新发表的观点表明，当前以“预训练+规模化”为核心、依赖数据、参数与算力堆叠的AI发展范式已接近天花板。大模型虽在各类基准测试中表现亮眼，却在真实复杂任务中泛化能力不足、错误重复出现。 

二者共同揭示出一个关键趋势：仅靠数据驱动与规模扩展，无法实现智能的根本性跃迁。在具身智能迈向产业化的道路上，即便大模型持续迭代，仍难以百分之百覆盖现实场景中的长尾问题。因此，下一代具身智能必须超越现有技术范式，构建更为通用、稳健且具备高泛化能力的系统，才能真正突破当前的技术天花板，实现真正意义上的智能升级。

全球首创：VLA+泛化大模型，定义具身智能新架构

睿芯行今年推出的“ADA-Grasp”工业具身智能抓取模型，不再依赖单一的VLA技术路径，而是首次将VLA与“模糊感知”、“自适应学习”、“感知控制自适应闭环”等类人脑的思路深度融合。这一架构级创新，系统性解决了工业场景下具身抓取应用长期以来存在的模型训练周期长、部署成本高、场景柔性差等根本性挑战，为具身智能的规模化落地奠定了新的技术基石。

场景赋能：智能融合+系统协同，定义下一代仓储体系

过去一年，睿芯行与行业领军企业紧密合作，共同探索具身智能在生产制造和仓储搬领域的融合应用新形态。针对企业中数千甚至上万种类型的中小型零配件的智能化管理和订单式拣选需求，睿芯行以ADA-Grasp模型为技术底座，让具身机器人与飞箱系统、AMR等传统自动化设备进行有机协同与动态调度，不仅实现了海量零配件“免训练、高精度、低成本”的拣选突破，更重塑了传统仓储系统在空间利用与业务流程上的刚性结构，推动高密度存储区域实现高效、柔性出入库作业，为全球物流与供应链的智能化转型提供了可复制、可扩展的系统级解决方案。