轮式双臂机器人行者R1 Pro：数据、模型、本体、场景全栈协同的具身智能科研平台

2026年，具身智能正处在由技术验证向实景试点过渡的关键期。这个阶段的竞争焦点，正从单一模型性能或硬件参数，转向“数据-模型-本体-场景”的全栈协同能力。

焦点的转变，由具身智能的技术本质决定。具身智能依托实体机器人本体，通过感知-决策-执行的闭环与物理世界持续交互、迭代进化。模型再强、硬件再优，若不能与本体控制、真实场景和数据回流链路协同，闭环就难以成立。

对于科研而言也是如此。机器人研究平台的价值早已不局限于本体的运动能力，而在于能否支撑从数据采集、模型验证到本体控制与场景复现的完整实验流程。只有这些能力相互衔接，才能真正满足科研过程中反复验证、持续迭代的需求。

行者 R1 Pro 正是面向这一科研需求而打造的轮式双臂具身智能平台。它以7自由度仿人双臂为执行基础，融合多元传感器、阵列语音等多模态感知能力，结合高算力计算平台与 VLA 大模型，构建起从环境感知、智能决策到动作执行的完整技术链路，让具身智能研究能够在真实物理环境中持续验证与迭代。

01.

感知：先把世界看清楚，再谈理解

具身智能从仿真验证走向真实场景，感知要同时回答两个问题：大场景里看得全，操作台前看得细。导航建图、定位避障与抓取作业对感知距离和精度的需求并不相同，单一传感器难以兼顾，分层多模态感知因此成为科研平台的重要基础。

正是基于这一思路，行者 R1 Pro 的感知分为四层：多线激光雷达负责全局——建图、定位、避障；单线激光雷达补在底盘，专管低矮障碍和雷达盲区；头部搭载深度相机，视场罩住操作台面，算法验证直接开跑。腕部的近距离深度相机，专门针对抓取作业场景优化，近距离作业时依旧可以保持可靠的深度观测能力。

以上这些构建起全局+操作端的分层多模态感知体系，兼顾大场景建图导航与近距离的细节捕捉，同时支持多维度交互数据记录。

此外，平台集成6轴IMU、6麦克风阵列，支持声源定位与离线语音交互。标配 VR 遥操系统，科研人员可通过遥操作示教，完整采集并记录视觉、深度、力/力矩、关节状态等多模态数据，并支持“真机执行—数据回流—模型迭代”的数据飞轮闭环验证。

02.

决策：686 TOPS算力+开放软件体系，完成理解、推理与任务规划

感知拿到数据后，接下来要把模型跑起来。

行者 R1 Pro 整机采用一体化算力设计，内置 x86 计算平台，配备 686 TOPS 算力、32GB 内存及 1TB 存储空间，无需外接工作站，即可支持 VLA、LLM 等具身大模型的本地部署与离线运行。依托 x86 计算平台的开发生态与工具链兼容性，研究人员可直接在真机上开展端侧推理时延、功耗及模型适配等测试，加快算法从开发验证到真实部署的迭代过程。