分层训练架构破解落地难题，优艾智合重塑工业具身智能新范式

在半导体、能源化工、锂电等行业，数据就是企业的核心资产。工业具身智能要实现规模化落地，必须同时兼顾快速场景适配与严格的数据安全要求。

优艾智合工业原生人形机器人“隙锋”，通过分层训练架构，深度融合工业具身智能大模型FabriX的能力，出厂前完成基础能力训练，到厂后在客户本地进行二次训练，构建高效、安全的闭环，加速具身智能规模化落地。

云端预训练，带着基础能力出厂

隙锋出厂前的训练在云端完成，全程不接入客户园区，不触碰任何产线真实数据。

依托与华为云CloudRobo平台的深度协同，隙锋以FabriX为基座，调用CloudRobo平台提供的百万级开箱即用数据资产、20+昇腾亲和模型资产，高效完成训练。

在云端，隙锋从环境配置到完整数据链路打通仅需两小时，并通过持续学习完成基础操作能力训练，实现“带着基础能力出厂”。将训练工作前置，从源头规避客户数据外泄风险，保障客户数据主权。

本地迭代训练，实现适配闭环

机器人部署至客户产线之后，完整训练链路全部闭环在客户本地园区，生产数据全程不出园区。客户机房内部署FabriX大模型，隙锋本体端侧搭载轻量化模型FabriVLA，二者分工协同开展特定岗位二次训练。依托低样本迁移能力，仅需少量岗位现场数据进行现场适配，即可快速满足产线特定岗位的作业需求。投入运行后，隙锋以24小时为周期持续采集实际作业数据进行循环训练，实现持续进化。整套流程数据驻留客户内网，不回传外部云端，兼顾快速部署迭代与数据安全底线。

FabriX + FabriVLA，支撑规模化落地

工业具身智能大模型FabriX向上对接工厂现有的MES、WMS等工业软件系统，向下调度各类机器人，横向贯通各类工业IoT设备，通过确定性先验蒸馏、约束锚定智能体等方式，让AI既有工业精度又有调度的确定性，破解工业具身智能难以兼顾“泛化、效率、可靠性”的不可能三角。

同时，轻量化模型FabriVLA部署在机器人端侧，负责原子级任务的实时控制与快速响应。机器人无需依赖外部云端算力，适配“数据不出园区” 的硬性安全要求。

依托深浅层视觉特征融合、门控自注意力机制两项架构创新，轻量化模型FabriVLA在仿真基准中验证了精密插装等高难度操作能力，为半导体、锂电等产线的精密操作场景提供了模型基础。立于浪潮之巅，优艾智合将持续深化FabriX与隙锋协同落地，以“3年赋能10000个工业现场”目标加速推动工业具身智能的规模化落地，助力行业智能化转型升级。

立于浪潮之巅，优艾智合将持续深化FabriX与隙锋协同落地，以“3年赋能10000个工业现场”目标加速推动工业具身智能的规模化落地，助力行业智能化转型升级。