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【重磅】标准化数据集，带动汽车场景人形机器人应用——上研院携手上汽北京、逐际动力达成战略合作！
时间：2025-07-24 11:37:00
来源：上海机器人产业技术研究院
作者：小R
优势互补，共筑标杆
上研院 × 上汽北京 × 逐际动力
达成战略合作！
共筑汽车产业智能化新生态
引言
2025年7月23日，上海机器人产业技术研究院（以下简称“上研院”）与上海汽车集团（北京）有限公司（以下简称“上汽北京”）、深圳逐际动力科技有限公司（以下简称“逐际动力”）在北京正式签署战略合作备忘录。此次合作以“优势互补 共筑标杆——具身智能技术赋能汽车产业链智能化升级”为主题，整合三方在汽车产业场景、机器人技术研发、标准制修订、CR检测认证领域的优势资源，共同推动具身智能技术在汽车产业全链条的创新应用，为中国智能制造高质量发展注入新动能。
直击现场
#签约仪式：开启协同创新里程碑
签约仪式在上汽北京公司多功能厅隆重举行。上汽北京党委书记蔡果、总经理王迪，上研院常务副院长柴熠、副院长周梅杰,逐际动力创始人张巍、联合创始人兼COO张力等领导出席签约仪式，中国物流与采购联合会、尚颀资本、颀阔智能、中都物流等单位代表共同见证。
1.上研院×上汽北京：双方将共建汽车产业场景下的机器人训练测试平台，推动汽车行业多模态数据集形成与行业标准制定。
2.上研院×逐际动力：双方将联合开展基于真实场景的CR认证测试，构建场景化的数据集生态体系，加速技术突破与商业化落地。
3.上汽北京×逐际动力：双方将聚焦汽车产业场景的具身智能技术落地，共享区域资源，助推汽车产业智能化升级。
领导致辞
#技术、场景、标准的深度融合
蔡果在讲话中提到，上汽北京公司作为上汽集团在华北地区的重要平台，依托集团整车制造与场景落地优势，可以为具身智能技术迭代提供真实的产业土壤。他详细介绍了公司对具身智能技术在汽车制造场景中落地应用的思考，聚焦“数据工蜂（机器人）、养蜂人（资本）、蜂巢（平台）”三元协同，提出了“蜂巢计划”——构建具身智能驱动的工业协同平台，并明确了实施路径、阶段规划及行动方案，“蜂巢计划”的提出，引起了与会嘉宾的热议，认为公司提出的“工蜂—养蜂人—蜂巢”三角体系具有前瞻性，对于推动汽车产业链智能化升级具有重要意义。
柴熠代表上研院致辞，重点介绍了多模态数据采集训练测评平台优势，强调标准化对产业规模化落地的重要性；并介绍了中国机器人CR认证赋能汽车产业供应链安全的作用。
张巍介绍了逐际动力所拥有的先进的具身智能机器人本体、工具链平台、基线评估平台等基础设施及相关技术能力，分享了对产业商业化的看法。
合作亮点
1.场景驱动：构建多模态数据集闭环
数据是驱动人形机器人智能跃迁的核心要素。作为连接虚拟算法与物理世界的关键纽带，高质量、标准化的数据集不仅为机器人提供泛化学习的基础，更是实现自主决策的重要支撑。
本次战略合作，上汽北京将开放核心场景，提供等多维度工业场景原始数据。
逐际动力将依托其中关村科技资源与具身智能“环境感知-运动控制”技术能力，开发适配实际场景的数据增强与迁移学习方案。
上研院将依托自主研发的多模态数据标注技术与算法研发能力，重点开发高精度装配、复杂环境避障等核心工艺算法模型，实现算法模型在汽车制造生产线的快速部署与应用验证，最终形成“数据训练-模型优化-场景验证-算法升级”的完整技术闭环。
2.标准引领：CR认证赋能供应链安全
上研院作为国评中心（总部）实施载体，将针对上汽供应链中的机器人产品开展“场景适应性认证”。通过全流程质量管控与性能验证，确保产品严格符合CR认证的技术规范与行业标准，从而有效规避采购风险，提升供应链安全性与可靠性。
同时，将为逐际动力的机器人产品提供全维度性能验证，确保其自主决策、环境感知等能力符合汽车产业核心场景的CR认证标准。
上汽北京与上研院共同探讨了机器人准入汽车行业的标准体系，优化技术认证流程，实现具身智能市场化的质量管控升级。
3.生态协同：资本催化商业化落地
在此次三方战略合作框架下，资本方将通过资金支持与资源整合，打通技术研发与商业场景落地的关键环节，优化产业链资源配置，推动该技术在各垂直领域的规模化应用与商业化进程。
#共话未来：
具身智能技术落地的路径与挑战
在随后的战略合作交流会上，三方围绕下列关键议题展开深度探讨：
01具身智能场景开发与模型落地
02 基于具身智能训练测评平台进行的汽车场景下应用训练
03具身智能商业模式与资源协同
04具身智能落地的最大挑战等
结语
关于CR认证
中国机器人认证（China Robot Certification，简称CR认证），于2016年由国家认监委、原质检总局联合国家发改委、工业和信息化部等部门向社会发布实施。
CR认证采用符合性认证与等级认证相结合的综合技术架构。安全和电磁兼容性作为国际通行质量底线，采用符合性认证的方式；结合可靠性、信息安全、功能安全和智能化四大高阶质量要素，建立L1~L5的技术发展型指标等级，采用企业自我选择、场景需求为牵引进行等级认证。
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