道通科技连发两项具身智能成果 破解行业落地与算力核心难题
科技股捕手
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当下具身智能产业热度攀升，但技术从实验室走向工业场景，仍面临落地效率低、算力门槛高的行业痛点。道通科技近日发布AutelClaw机器人平台与SimVLA轻量化模型两项成果，从系统集成和模型架构双维度，精准回应行业核心挑战。
AutelClaw机器人平台聚焦工业场景实际痛点，针对感知决策脱节、安全门槛高、多机型适配难等问题，构建“感知—理解—决策—执行—优化”自动化闭环，将传感器与视觉数据接入大模型决策链路，大幅减少工业巡检等场景的人工介入。
平台设计三档自主度控制，叠加多层安全防护机制，插件架构还支持多品牌机器人和不同大模型的快速集成，同时通过仿真验证与实体执行并行策略，降低真实场景试错成本。
SimVLA由道通科技旗下团队研发，是面向通用机器人操作的视觉-语言-动作基准模型。该模型仅0.5B参数量，性能却媲美数亿至数十亿参数的主流模型，其二元架构实现感知与控制模块解耦，训练显存压缩至9.3GB，可在普通消费级显卡上完成训练微调，还能实现零样本部署，多阶段操作任务成功率表现优异，有效降低行业算力与部署门槛。
两项成果定位各有侧重，AutelClaw打造工业场景系统级能力，SimVLA助力中小机构参与研发。道通科技同步采取开源策略推动生态发展，不过技术方案的实际效能仍需规模化部署检验，如何将技术突破转化为可复用的商业能力，成为其具身智能业务下一阶段的关键。