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前言：
在人工智能与机器人技术深度融合的浪潮下，机械臂成为连接算法与现实的关键纽带，快速渗透各行业。松灵PiPER机械臂凭借独特优势脱颖而出，在科研教育、工业制造和AI领域广泛应用，尤其在科研场景中，是机器人控制与算法验证的重要具，为AI算法训练提供有力支撑。
松灵机器人市场总监陈鹏表示，今年整体出口量同比增长约70%-80%，其中科研与AI领域订单增速最快，客户对交付时效性要求极高。
这组数据不仅印证了 PiPER机械臂的市场热度，更凸显其在AI领域的重要地位。那么，它是如何以高性价比在AI领域实现突围并筑牢技术壁垒的？让我们一探究竟。
图片来源：投资东莞
松灵PiPER优势刨析
量化与高负载平衡
整机仅 4.2KG的PiPER，却能承载1.5KG负荷。自研高效电机系统，使其在轻量化的同时保持稳定动力输出，完美适配实验室等对空间与重量敏感的场景。
高精度与灵活协作
±0.01mm定位精度与6轴360°旋转设计，让PiPER 在芯片封装等高精作业中，将误差率控制在0.1%以下。面对复杂轨迹与狭窄空间任务，各轴协同灵活，操作精准。
跨平台兼容开发
PiPER 支持 Python开发，兼容ROS1、ROS2，提供URDF模型。其SDK工具包与API文档，助力科研人员将具身智能算法开发周期缩短50%，大幅提升开发效率。
易于操作与维护
松灵PiPER机械臂配备了直观的操作界面和友好的软件平台，即使是没有丰富机器人操作经验的用户也能快速上手。同时，其结构设计合理，便于维护和保养，降低了使用成本和维护难度。
实力突破——AI领域案例
电子科技大学与松灵联合实验室在具身智能研究中，深度应用松灵PiPER机械臂
具体应用：实验室以 PiPER 机械臂搭配视觉传感器构建多模态感知系统，在模拟家庭复杂场景里，机械臂借助视觉识别算法，可精准识别杯子、书本、遥控器等日常物品。
集成力觉反馈算法后，抓取物体时能依据力觉传感器数据实时调整力度，避免物品损坏，抓取易碎玻璃杯成功率超 95%
松灵PiPER机械臂在HybridVLA框架中的创新实践
具体应用：机械臂通过HybridVLA框架，实现智能体间动态协同，从而有效克服现有VLA模型在动作生成策略及多智能体协作方面存在的困难。
BFT全链路解决方案
为降低具身智能技术研发门槛，助力科研机构、企业及开发者高效入局，BFT推出“硬件 + 服务”全链路方案。
硬件上，提供高精度、兼容性强的传感器、执行器（移动底盘、夹爪等）及研究型平台；
服务上，由专业团队提供定制化技术咨询、方案设计、开发调试、测试及长期支持培训，助力用户突破技术瓶颈，加速项目落地。