在2026世界机器人大会(WRC)现场，开普勒机器人以全栈自研技术矩阵惊艳亮相，依托高算力硬件、自研星云系统、原生全感知力触数采体系与虚拟仿真训练技术，构建起“感知-决策-执行-迭代”的全链路具身智能解决方案，凭借领先的AI技术能力，实现机器人作业更安全、更高效、更智能，展现国产机器人核心技术自主可控的硬核实力。本次参展新品全程动态实景演示，技术落地成果突出，收获英伟达黄敏珊等行业大咖的高度认可。

　　算力是机器人智能交互的核心基石。开普勒全系人形、四足机器人搭载自研高算力主板，峰值运算能力可达100 TOPS，可高效处理海量复杂数据，实时完成环境感知、智能决策、动作调控，同时支持云端大模型深度协同，打通端云一体的智能交互体系。依托高算力硬件支撑，搭配开普勒自研星云系统，机器人实现视觉、听觉、触觉一体化感知，构建视觉识别、视觉SLAM、多模态交互、手眼协同四大核心能力，全方位适配复杂场景智能作业需求。

　　在智能算法部署层面，开普勒创新采用“云端大模型+端侧垂类AI大脑”双轮驱动模式。云端多模态大模型负责全局认知、场景理解与通用能力迭代，端侧专属垂类AI大脑聚焦细分作业场景，响应速度更快、适配性更强，可精准匹配工业重载、精细服务、特种巡检等定制化作业需求，有效提升机器人作业安全性与执行效率，让AI智能真正落地各类实操场景。

　　为破解行业数据碎片化、复用率低、迭代慢的痛点，开普勒近期重磅发布国内首个原生全感知力触数采系统，搭建起行业领先的全链路数据闭环体系。该系统打通底层力触觉硬件采集、多模态数据智能处理、顶层VTLA（视觉-触觉-语言-动作）具身智能基座大模型适配、全场景落地验证的完整链路，构建可持续迭代、可无限拓展的机器人数据引擎。区别于传统单次数据采集模式，该系统依托标准化硬件、统一数据结构与模型原生适配能力，实现跨任务、跨场景、跨设备的数据复用，让作业数据成为可持续赋能产品迭代的核心生产资料，持续推动机器人智能能力升级。

　　在模型训练层面，开普勒采用虚实结合的高效训练模式，大幅加速机器人场景适配能力迭代。企业深度协同英伟达Isaac虚拟仿真平台，让机器人在数字仿真场景中完成海量工况预训练，积累丰富场景数据与作业逻辑，再落地真实场景实战打磨，大幅缩短产品适配周期、提升复杂环境作业稳定性。同时，大黄蜂系列机器人搭载英伟达Jetson Orin边缘计算平台，所有多模态感知、运动控制推理均在端侧实时完成，在保障极速响应的同时筑牢数据安全防线。

　　从硬件算力、自研系统、数采体系到虚拟训练，开普勒已构建完整的具身智能技术壁垒，凭借持续的技术迭代能力，推动人形机器人从实验室样机走向规模化商用，持续引领国内机器人智能化、产业化发展进程。