业务背景
具身智能需实时处理多模态传感器数据,但由于边缘设备算力有限,而依赖云端传输又会带来延迟,常导致机器人响应滞后或决策偏差。Robrain AI 机器人解决方案针对这一核心痛点——依托移远高算力AI模组与最新小型化大模型,结合模型压缩与微调等融合研发能力,突破实时响应瓶颈,真正实现端侧智能。在端云协同架构下,以端侧为主、云端为辅,确保敏感数据在本地完成处理,筑牢企业级安全屏障;即便在断网环境中,仍能维持85%以上的核心功能运行,助力机器人突破场景限制,实现更广泛的应用部署。
行业痛点
远场距离拾音,语音交互效果差
语音控制延时大,响应速度慢
单一语音,缺乏更自然的多模态交互
方案概述

端云协同架构 赋能智能决策


Robrain AI机器人解决方案深度融合多模态AI大模型,整合视觉、语音、文本等多模态数据输入,使机器人具备场景理解、文本识别与实时图像分析等核心能力,推动行业进入全感官交互时代。
在人形机器人应用场景中,该方案结合移远AI算力板QSM882GP,实现了跳舞、握手、鼓掌、点赞、比耶等动作的精准控制,显著丰富了机器人的动作表现力。在指令理解方面,无论是语音提问、文字输入,还是图片或视频内容,机器人都能准确捕捉用户意图。方案支持私有化部署专属知识库、指令库及行业大模型的深度定制,从架构层面保障数据在本地处理的安全性。联网状态下,可无缝接入豆包、DeepSeek等主流云端大模型及专业搜索工具,赋予机器人更深层的语义理解与推理能力,从而提升复杂问答交互水平。
同时,方案采用创新的端云协同架构,可实时监测网络状态,智能分配计算资源:关键指令优先在端侧处理,复杂任务则自动切换至云端,确保网络波动下的交互流畅性与数据安全。这种弹性算力架构,极大提升了机器人跨场景部署的灵活性与成本效益,加速了机器人从实验室迈向产业化。

智能听觉系统:精准感知与个性安全双保障


系统以多麦克风阵列拾音技术为基。诤锨爸媒翟、回声消除及波束成型算法,实现声源方向精准定位,驱动机身快速转向发声者,达成“闻声而动”的自然交互效果。在此技术基础上,系统引入声纹识别功能,构建“精准感知 + 个性服务 + 安全防护”的全链路听觉能力,大幅提升交互的智能化与安全性。
在复杂环境适配方面,针对商场、展馆等嘈杂场景,麦克风阵列拾音结合声纹过滤技术,可有效屏蔽环境噪音及无关人声,精准锁定已注册用户语音信号,确保人员密集场景下交互顺畅无阻。在个性化服务方面,系统支持多人声纹注册,能依据用户身份(如家庭成员、酒店VIP客户等)提供定制化服务,通过精准呼叫姓名、记忆偏好习惯等方式,赋予交互专属感,实现“贴心管家”式体验。在安全验证方面,依托声纹独特生物特征,系统可清晰区分注册用户与非注册用户,仅响应用户授权指令,例如外出场景中可规避路人误指令干扰,仅对主人声纹做出响应。
应用场景
教育场景

可识别儿童涂鸦内容,并基于内容即兴创作趣味互动故事,有效激发儿童创造力。

零售场景

用户只需出示商品图片,机器人即可快速调用专属知识库,提供专业导购建议,为零售服务注入差异化优势。

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