輪式人形機器人，作為工業自動化與具身智能融合的產物，正以“移動操作一體化”的核心能力重塑產線邏輯。其工作原理依托“大腦-小腦-軀干-世界模型-虛實融合仿真器”五大模塊的協同閉環，通過自研一體化控制器、零代碼編程平臺及GRID任務規劃大模型的深度融合，實現復雜環境的自主決策與精準執行。

一、五大模塊的協同邏輯

1.大腦（GRID大模型）：工業場景的“認知引擎”
GRID大模型通過語義地圖與知識圖譜融合，將物理環境轉化為可理解的數字空間。例如，在汽車生產線上，機器人能動態解析“移位設備”“開啟艙門”等指令，實時生成抗干擾操作鏈，即使面對30%產線變更仍保持±5mm導航精度。其核心突破在于長序列任務拆解能力——將“識別-抓取-裝配-質檢”復合任務分解為原子操作，實現雙臂協同擰緊效率提升。

2.小腦（一體化控制器）：運動控制的“神經中樞”
自研AI邊緣控制器（如富唯ICD系列）集成導航避障、視覺決策、多機調度等六大引擎，替代傳統PLC+工控機的冗余架構。例如，通過激光SLAM實現±5mm定位精度，并在車輪打滑瞬間以0.1秒重校準位姿；同時支持10+類設備并發控制，多訂單合并調度效率提升。

3.軀干（輪式底盤+升降柱結構）：剛柔并濟的物理載體
以富智2號為例，輪式底盤保障全向移動，升降柱結構（高度0.6-1.8米可調）確保負載15kg電池模組時舉升零晃動。機械結構科學配比，使機器人在地面微傾等復雜條件下仍保持±0.02mm重復定位精度，連續作業2000小時后精度衰減趨近于零。

4.世界模型（語義地圖+知識圖譜）：環境交互的“數字鏡像”
融合激光雷達、3D相機等多傳感器數據，構建包含設備狀態、物料位置、風險區域的動態語義地圖。在芯片分揀場景中，當突發氣流擾動傳送帶時，GRID模型瞬間重構路徑，將晶圓破片率降低。

5.虛實融合仿真器
通過數字孿生虛擬產線，預演任務鏈并優化參數。用戶拖拽模塊即可配置機器人行為邏輯，將傳統數周部署壓縮至15分鐘，破解中小企業換產效率痛點。

二、工業落地的“一機多能”實踐

1.富智1號（裝配專家）：折疊式升降設計使其在汽車發動機裝配中，同步完成螺絲擰緊，將8道工序整合為單工位操作；在醫療耗材產線，通過零代碼切換抓取程序，適配不同規格器械的精密組裝。

2.富智2號（轉運專家）：在半導體車間實現99.9%良品率的芯片分揀（精度±0.2mm），夜間切換至新能源電池模組搬運，單機覆蓋12類場景。其SLAM導航精度±5mm，支持7×24小時連續作業。

輪式人形機器人的價值不僅在于替代人工——更以多機協同重構生產流程。例如在3C電子廠，多臺機器人通過FRDS調度系統實現“取料-加工-質檢”無縫銜接，訂單響應速度提升50%。當前該技術已在半導體晶圓處理、汽車零部件柔性裝配、醫療耗材轉運等場景驗證經濟性，單臺設備替代3名人工。

未來，隨著GRID大模型持續進化，輪式人形機器人將從單一執行者進化為“感知-決策-創造”的工業智能體。當傳統產線仍困于剛性架構時，它已用零代碼編程與多模態適應力，為制造業寫下柔性躍遷的最優解。