在深圳某芯片工廠的千級潔凈車間，一臺富智2號人形機器人正以±0.2mm的抓取精度分揀毫米級晶圓。當突發氣流擾動導致傳送帶位移時，它并未停滯——系統瞬間重構路徑，晶圓破片率降至0.02%，年省損耗超2000萬元。驅動這一工業級智能決策的，正是富唯智能自主研發的GRID任務規劃大模型（具身智能工業機器人任務規劃大模型）。

一、GRID是什么？工業場景的“認知引擎”

GRID并非傳統預編程系統，而是通過語義地圖與知識圖譜融合，將物理環境轉化為可理解、可推理的數字化空間。例如在汽車車間，它能實時解析“移位設備”“開啟艙門”等語義指令，動態生成操作鏈，即使面對30%產線變更仍保持精準導航。

二、三大技術突破，重新定義工業智能

1.環境自適應感知
搭載激光SLAM導航與3D避障相機，GRID構建的動態語義地圖可識別振動源、氣流區等隱形風險。在新能源車間搬運15kg電池模組時，升降柱結構主動抑制機械振動，確保舉升過程零晃動。

2.長序列任務拆解能力
傳統機器人常因程序割裂導致動作中斷。GRID通過知識圖譜推理，將“識別-抓取-裝配-質檢”復合任務拆解為原子操作。例如在發動機裝配中，雙臂協同同步擰緊螺絲與焊接，效率提升40%。

3.零代碼快速部署
依托ForwardControl系統，新產線調試時間從數周壓縮至15分鐘。用戶拖拽指令模塊即可完成汽車電池包與醫療耗材轉運的切換，破解中小企業設備利用率低的痛點。

三、場景實效：從實驗室到千行百業

1.半導體車間：晶圓搬運破片率從0.7%降至0.02%，年省損耗超2000萬；

2.汽車制造：發動機裝配線效率提升50%，多工序協同誤差趨近于零；

3.柔性物流：同一臺設備白天裝配手機主板，夜間切換電池分揀，產能彈性提升300%。

GRID大模型的價值不僅是技術參數，更在于它讓機器人從“機械執行者”進化為“環境決策者”——當傳統自動化困于固定程序時，富唯的機器人已在動態環境中自主重構生產邏輯。其本質是通過碳基智慧與硅基執行力的深度融合，為工業4.0時代提供了一條可落地、可進化的技術路徑。正如廣汽新能源工程師所言：“這些機器人解決了多工序協同的‘認知盲區’，讓高端制造有了新可能。”