導語：樂聚夸父人形機器人已搭載NVIDIA Jetson Thor，并實現(xiàn)多種具身模型端側部署，在物流、智能制造、3C電子、汽車裝配、日化生產五大工業(yè)應用場景中，“夸父”以優(yōu)異的性能完成了標準化流程操作。此舉將進一步加速樂聚的機器人產業(yè)落地和商業(yè)化進程。人形機器人從實驗室走向通用，需要面對的是非結構化、動態(tài)變化的真實環(huán)境，以及更復雜的人機交互環(huán)境。因此樂聚在不斷加速推進機器人的場景應用能力。由樂聚參與運營的北京、江蘇等人形機器人訓練場，基于NVIDIA Jetson Thor的賦能，已針對物流、智能制造、3C電子、汽車裝配、日化生產中的標準化場景對以“夸父”為代表的機器人做出更多突破。
樂聚夸父&NVIDIA Jeston Thor：
“最強本體”與“最強大腦”之遇
“夸父”作為樂聚的代表性全尺寸人形機器人，擁有40余個高自由度的全身仿生結構，為復雜任務的執(zhí)行提供了更大的靈活性與適應性。然而，這一高自由度設計也帶來了更高的數(shù)據(jù)計算需求，系統(tǒng)需實時協(xié)調全身關節(jié)的協(xié)同運動，在保持全身平衡的同時精準完成各類操作任務。
NVIDIA Jetson Thor，以2070 FP4 TFLOPS AI計算能力，輕量化、靈活部署及多模態(tài)感知加持等特性，協(xié)助“夸父”在ACT、DP、VLA、Pi0等模型上呈現(xiàn)優(yōu)秀的運算能力，在物流、智能制造、3C電子、汽車裝配、日化生產等工業(yè)場景訓練中貢獻了更絲滑流暢的操作表現(xiàn)。
物流場景：快遞分揀應用
優(yōu)秀的長時穩(wěn)定性能
在物流場景中，物品的形狀、尺寸與材質不固定，機器人需要快速、準確識別標簽并抓取目標，還需要在長時間連續(xù)作業(yè)中保持穩(wěn)定性能及一致的任務執(zhí)行表現(xiàn)。
為避免精度速度隨時間衰減，NVIDIA Jetson Thor帶寬提升35%，有效幫助了“夸父”長時穩(wěn)定處理多模態(tài)大流量，實現(xiàn)智能優(yōu)化算法、迭代學習控制等算法模型持續(xù)穩(wěn)定運行。
這也意味著“夸父”能夠在長時間的分揀執(zhí)行中運用多模態(tài)感知，學習并修正誤差，維持和提升在真實環(huán)境下的精度，實現(xiàn)穩(wěn)定、耐用的性能突破。
智能制造場景：SMT料出庫應用
靈活的全身協(xié)調能力
在制造業(yè)，SMT料盤出庫訓練操作需要調用夸父的全身協(xié)調操作能力。
NVIDIA Jetson Thor憑借2070 FP4 TFLOPS，AI計算性能提高至7.5倍，疊加低延遲特性，協(xié)助“夸父”機器人能夠靈活調度并精準支配身體各肢體關節(jié)，高效響應復雜操作需求。
在實際SMT料盤出庫作業(yè)中，“夸父”依托這一算力優(yōu)勢，可實現(xiàn)全流程高精度執(zhí)行：不僅能準確識別、分類SMT料盤，以“輕拿輕放”的精細動作避免物料損傷，還能精準核查指定料盤信息，并與產線系統(tǒng)達成無縫數(shù)據(jù)對接，從操作精度、流程合規(guī)性到系統(tǒng)協(xié)同性多維度發(fā)力，為制造業(yè)場景下的作業(yè)流程可靠性筑牢根基。
3C電子場景：傳輸帶物料分揀應用
快速精準的高速運動場景工作能力
高速運動場景的工作能力，也是“夸父”的訓練方向之一。在3C電子應用場景中，高速流動的物料，需在毫秒級內完成識別與動作反應，這嚴苛考驗了“夸父”實時動態(tài)視覺處理能力，更對其快速反應快節(jié)拍、手眼協(xié)調、控制頻率、全身運動協(xié)調性提出了綜合挑戰(zhàn)。
在這一場景中，“夸父”在搭載NVIDIA Jetson Thor的情況下能夠實現(xiàn)毫秒級內完成識別與動作反應，完成在指定速度下傳送分揀的精準操作。
汽車裝配場景：空箱回收搬運應用
自由執(zhí)行的空間作業(yè)能力
空箱回收搬運訓練，將進一步推進“夸父”的場景理解與自主決策能力，實現(xiàn)全身自由執(zhí)行高難度作業(yè)，不再依賴固定位置推理。
在具體作業(yè)中，“夸父”憑借高自由度的關節(jié)協(xié)同與高精度操作模塊，能夠精準識別空箱的空間位姿，自主調整抓取姿態(tài)，靈活適配不同尺寸、重量的周轉箱。NVIDIA Jetson Thor多模態(tài)感知加持，支持多種模型與任務，讓“夸父”能更好地像人一樣綜合調用多種”感官”理解周圍環(huán)境，擺脫固定位置束縛，靈活應對復雜場景。
日化生產場景：日化產品定姿擺放
從容應對復雜銜接操作
面對工業(yè)及生活中大量存在的復雜銜接場景，“夸父”在日化產品定姿擺放這一典型應用場景中，便展現(xiàn)出出色的適配能力。日化產品物體表面形態(tài)多樣，完成定姿擺放的靈巧動作則要求夸父具有更復雜的觸/力覺感知、非剛性物體操作以及雙臂協(xié)同的能力，以及長鏈條復雜動作銜接，任何不平滑都會導致失敗。
NVIDIA Jetson Thor 7B+VLA實時推理，參數(shù)承載力提升3-4倍，能幫助“夸父”支持更復雜的VLA模型，使機器人能理解更抽象指令，進行多步驟任務規(guī)劃，實時交互與動態(tài)響應，從容應對復雜銜接操作。
