在深圳某芯片工厂的千级洁净车间，一台富智2号人形机器人正以±0.2mm的抓取精度分拣毫米级晶圆。当突发气流扰动导致传送带位移时，它并未停滞——系统瞬间重构路径，晶圆破片率降至0.02%，年省损耗超2000万元。驱动这一工业级智能决策的，正是富唯智能自主研发的GRID任务规划大模型（具身智能工业机器人任务规划大模型）。

一、GRID是什么？工业场景的“认知引擎”

GRID并非传统预编程系统，而是通过语义地图与知识图谱融合，将物理环境转化为可理解、可推理的数字化空间。例如在汽车车间，它能实时解析“移位设备”“开启舱门”等语义指令，动态生成操作链，即使面对30%产线变更仍保持精准导航。

二、三大技术突破，重新定义工业智能

1.环境自适应感知
搭载激光SLAM导航与3D避障相机，GRID构建的动态语义地图可识别振动源、气流区等隐形风险。在新能源车间搬运15kg电池模组时，升降柱结构主动抑制机械振动，确保举升过程零晃动。

2.长序列任务拆解能力
传统机器人常因程序割裂导致动作中断。GRID通过知识图谱推理，将“识别-抓取-装配-质检”复合任务拆解为原子操作。例如在发动机装配中，双臂协同同步拧紧螺丝与焊接，效率提升40%。

3.零代码快速部署
依托ForwardControl系统，新产线调试时间从数周压缩至15分钟。用户拖拽指令模块即可完成汽车电池包与医疗耗材转运的切换，破解中小企业设备利用率低的痛点。

三、场景实效：从实验室到千行百业

1.半导体车间：晶圆搬运破片率从0.7%降至0.02%，年省损耗超2000万；

2.汽车制造：发动机装配线效率提升50%，多工序协同误差趋近于零；

3.柔性物流：同一台设备白天装配手机主板，夜间切换电池分拣，产能弹性提升300%。

GRID大模型的价值不仅是技术参数，更在于它让机器人从“机械执行者”进化为“环境决策者”——当传统自动化困于固定程序时，富唯的机器人已在动态环境中自主重构生产逻辑。其本质是通过碳基智慧与硅基执行力的深度融合，为工业4.0时代提供了一条可落地、可进化的技术路径。正如广汽新能源工程师所言：“这些机器人解决了多工序协同的‘认知盲区’，让高端制造有了新可能。”