近日，深圳市工业和信息化局正式发布2026年度深圳市“机器人+”应用示范典型案例，越疆凭借“多形态具身智能机器人在CNC生产车间多场景应用”成功入选。

本次遴选是国家《“机器人+”应用行动实施方案》在深圳的关键落地，旨在加速培育具有示范引领作用的机器人应用标杆企业。凭借在具身智能机器人领域的技术突破与产品持续交付，越疆正推动具备自主环境理解与灵巧作业能力的机器人转化为汽车制造、3C电子等行业可量化、可复制的真实生产力。

本次入选的CNC车间多场景应用案例，正是这一能力的集中体现。CNC车间长期面临柔性化生产难题。越疆以多形态具身智能机器人在CNC生产车间实现多场景应用，通过自研空弈DobotWAM具身大模型对工件种类、摆放位置进行实时感知与理解，结合高精度全身力控系统实现上下料、检测等工序的自适应操作，并利用人形机器人、机械臂、轮式等不同形态机器人灵活适配多种机台与产线布局，验证了高精度柔性方案在部分典型复杂场景下的可行性与经济性，为逐步解决柔性化生产难题提供了可复用的路径。此次入选，是越疆在具身智能机器人技术与“感知-决策-执行”闭环应用上的一次阶段性实践验证。

越疆在具身智能领域的布局并非单点技术突破，而是构建了从核心零部件、本体、感知系统到AI算法平台的全栈能力，使机器人真正具备面向物理世界的实时理解与自主行动能力。

在这一全栈能力之上，越疆打造了“一脑多体”具身智能平台：

以自研空弈DobotWAM具身大模型为“大脑”，实现视觉、语言、动作的多模态融合及基于世界模型的进化能力；

以自研高精度全身力控系统为“小脑”，负责运动控制与精细操作的实时协调；

以全形态机器人矩阵（机械臂、轮式、人形、多足）为“多体”，共享同一套“大脑+小脑”系统，实现能力的跨形态复用。

作为“一脑多体”的核心引擎，空弈DobotWAM具身大模型在感知、理解、控制与数据闭环方面实现了系统性设计。模型在视觉-语言-动作建模的基础上，进一步引入三维空间理解、机器人运动几何约束和真实数据闭环机制，使机器人不仅学会“模仿动作”，更学会“理解动作为什么这样做”，推动智能机器人向更高层次自主化演进。

从“执行固定指令”到“感知并理解环境、自主决策执行”，越疆正推动机器人从工具向具身智能体的进化，让智能扎根于汽车、3C电子、金属加工等千行百业的制造现场。