每年的工博会都是机器人行业的“风向标”，但今年的风向有些变化。
过去几年，具身智能与机器人的展馆叙事几乎是固定的。一台人形机器人走上舞台，做一些抓取、行走、语音交互的动作，台下掌声，视频刷屏。但这些演示展示的，本质上是单台机器人在受控环境下的单项能力，从“能做一个动作”到“能完成一套生产流程”，中间隔着的远不止技术距离。
在第二十六届工博会上，中科第五纪就做了一件不太一样的事。
三台纪灵-L1轮式双臂机器人在展台上围绕物料流转分工协作，自主完成拆垛取箱、倒料、接料、码垛的全流程，全程无需人工介入。不是一台机器人的独角戏，而是一条微缩生产线的真实运转。
这个细节之所以值得关注，是因为它触碰到了具身智能产业化最核心也最困难的问题：机器人如何从独立工位走向流程协作，如何让单机能力汇入整体生产。而这些，恰恰是过去几年展馆叙事中很少被触及的部分。
01.
从搬起一个箱子，到完成一套流程
搬起一个箱子，和完成一套物料处理流程，对机器人提出的要求截然不同。
前者考验的是抓取、搬运与放置的单次操作能力；后者则涉及任务分工、物料交接、以及不同作业环节之间的时序配合。多台机器人只有各自完成任务，并与上下游动作有序衔接，才能形成真正的连续作业。
这听起来像是工程问题，实际上是系统性难题。在多机协同场景中，每台机器人的决策都需要考虑其他机器人的状态和动作，物料交接点的时序窗口极窄，任何一台机器人的延迟或偏差都可能传导至整条流程。
中科第五纪在工博会上展示的这套方案，面向精准上下料、箱体物料转运、规整码垛、废料回收等高重复、高强度作业场景，适配3C电子、汽配、轻工制造等领域的多品类产线工况。值得注意的是，众机协同的技术突破并不只是“多台机器人同时工作”，而是让多台机器人的执行能力形成闭环，这正是具身智能从“展示型”走向“应用型”的关键转变。
从行业视角来看，2025年以来，多家企业都在推动多机协同从实验室走向工厂。从北京人形机器人创新中心的“多本体多场景多任务自主协同作业”，到极氪5G智慧工厂的多台人形机器人协同实训，“群体智能”正在成为具身智能工业落地的下一个关键词。中科第五纪此次的众机协同实演，为这一趋势提供了一个具体的实践注脚。
02.
纪元灵脑：跨本体通用为何是产业化的“命门”
支撑这套协同作业流程的技术底座是中科第五纪的“纪元灵脑”。
其核心突破在于两项能力：跨本体通用与少样本学习。这两项能力直指具身智能产业化最现实的两个卡点，能力复用与任务适配。
先说跨本体通用。当前具身智能行业面临一个尴尬的现实：每一款机器人硬件都需要单独训练和适配模型，换一台设备就得从头再来，这种“一机一模型”的模式导致重复研发成本极高，部署周期漫长。
纪元灵脑依托中科第五纪自研的FAM系列具身大模型，以首创的动作光流技术实现跨本体通用。这项技术的关键在于：不再让模型直接学习特定机器人的关节指令，而是将不同本体的动作序列统一编码为光流序列，学习抓取、移动、放置等动作本身的运动规律，形成可共享的“通用动作语言”。本体构型编码器则充当“动作翻译官”，先读取关节数量、自由度配置、连杆尺寸等“身体信息”，再将通用动作语言翻译成每种机器人能够执行的具体指令。
用更通俗的话说：模型学会了“怎么做一件事”，而不是“某个特定机器人怎么做一件事”。这意味着同一模型能力可以在机械臂、人形机器人、轮式机器人之间迁移复用。这一架构思路与英伟达、哈佛等联合研究团队提出的Hydra-0框架有异曲同工之处——Hydra-0同样以动作流为条件统一世界建模与控制，将机器人运动误差降低了90.4%。中科第五纪将这一思路率先落地到了工业级产品中。
再说少样本学习。FAM系列模型通过独创的热力图技术，保留并利用三维空间几何关系，提高有限示范数据的利用效率。实际部署中，每条任务仅需3至5条真实示范即可实现高达97%的基础任务成功率，数据需求量降至传统方法的1%。
在工厂车间里，这两个数字决定了部署成本和时间。传统具身模型动辄需要数千条甚至上万条示范数据来训练新任务，意味着每进入一个新产线，就要投入大量时间和人力成本做数据采集和模型调优。而3至5条示范、1%的数据需求，意味着机器人进入新场景的门槛被大幅拉低了，这才是“产业化”三个字的分量所在。
03.
纪灵-S1：为具身大脑找到工业级的“身体”
但仅有脑不够，还需要匹配工业场景的“身体”。
与纪元灵脑同步发布的立柱式具身智能机器人“纪灵-S1”，是中科第五纪面向工业场景推出的全新产品形态。它搭载纪元灵脑，将任务学习能力与工业作业所需的空间覆盖、精细操作和柔性换产能力相结合。
从参数上看，纪灵-S1具备19个自由度，通过立柱升降与360°腰部旋转构筑超大三维作业空间，适应不同高度与方位的操作需求；结合高精度力控支持精细作业；通过末端模块化快换适配不同工具与工序，满足柔性换产需求。
这些技术参数背后，指向的是一个更本质的问题：具身大脑需要一个面向实际生产的工业执行载体。轮式双臂机器人纪灵-L1适合移动作业与多机协同，而立柱式纪灵-S1则更适合固定工位上的精密装配与产线作业。两种形态各有所长，共同拓展具身大脑的应用范围。围绕产线作业、精密装配、智能仓储等应用方向，纪灵-S1为具身智能提供了一个兼顾空间触达、操作控制与任务切换的工业级执行平台。
04.
资本与订单，支撑商业化推进
如果把中科第五纪的技术突破放在其发展节奏中看，会更加清晰。
公司成立于2024年9月，由中国科学院自动化研究所联合清华大学团队领衔创立。创始人兼CEO刘年丰为中科院自动化所博士，师从中国科学院院士谭铁牛；首席科学家孙富春为清华大学计算机系长聘教授、IEEE/CAA/CAAI Fellow、国家杰出青年基金获得者；联合创始人兼青年首席科学家黄岩同样师从谭铁牛院士，是中科院最年轻的正高级研究员之一。
2026年2月，公司在一个月内接连完成Pre-A及Pre-A+轮融资，Pre-A轮由红杉中国领投。5月完成数亿元A轮融资，8月又连续完成超10亿元的A1、A2轮融资，中国银行旗下中银AIC基金、芯能创投等联合投资。
国内市场上，中科第五纪已服务中石化集团、零跑汽车、美的等十余个核心客户。在电力巡操领域，据公司此前披露，搭载其具身操作大脑的机器人已在某变电站完成室内外高精度巡操任务，操作成功率超过96%，人工现场作业频次降低70%。
海外市场同样在加速。公司在德国一家全球制造业企业总部完成了通用料箱搬运实景验证——面对随机摆放、规格不同的料箱，机器人无需人工干预即可连续完成识别、抓取和搬运。目前已获得数亿元海外订单，海外业务进入实际交付阶段，并计划在半年内完成欧洲、澳新、日韩等市场布局。
刘年丰在接受采访时提到一个判断：“欧洲制造业正面临劳动力结构变化和新一轮自动化升级，这为中国具身智能企业提供了新的市场机会。”这背后是一个更大的逻辑：全球制造业的自动化升级需求，正在从“固定程序”走向“柔性智能”，具身智能恰好站在这个需求的交汇点上。
05.
结语
当前具身智能行业正处在一个微妙的转折期。一方面，技术演示层出不穷，资本热度持续升温；另一方面，“能演示”和“能生产”之间的鸿沟依然显著。展台上行云流水的演示，进入实际产线后还要面对节拍要求、稳定性验证、物料变化、部署成本等一系列现实考验。
从这次工博会的发布来看，中科第五纪的思路是清晰的。以具身大脑为核心，向上打通模型能力的跨本体复用与少样本快速适配，向下贯通机器人产品形态与作业流程协同。这是“系统性能力建设”的故事。
从另一个角度看，中科第五纪在工博会上呈现了一个有说服力的阶段性答案：当具身智能不再满足于“搬起一个箱子”，而是开始解决“让多台机器人协同完成一套物料流转”的问题时，具身智能才真正开始触碰“生产力”这三个字的核心含义。
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