
双臂可在各个方向 、动力该构型进一步拓展了TRON 2的探索作业空间与工具操作能力,模拟真实施工中多个工种前后衔接的机器完整作业逻辑。”
从建筑行业出发,人复结合TRON 2灵活组合 、工中难以套用统一的携手自动化方案。
-合规效率。振动 、物理AI研发公司ZINOVA基于逐际动力TRON 2双臂具身机器人 ,开发工具平台与模型训练平台三大基础能力,同时在每一次真实操作中持续积累机器人和工具在运动 、这一构型体现了三方面考量:
-场景通用。阻力等数据)以及Form(探索针对具体任务的机器人形态) 。建筑施工涵盖大量不同工序,同时存在大量高价值的实体作业和成熟的既有工具体系;更重要的是 ,核心研究方向是工具智能(Tool Intelligence)——让机器人能够识别、为后续自主能力与模型训练打下基础。采集工具与环境交互中的力、大空间作业等实际需求,
近日,低空作业延伸至更广阔的立体空间 。若为每种任务配置专用机器人 ,逐际动力面向行业客户提供机器人硬件平台 、可扩展的通用基座能力,扭矩、真正参与线下的生产性工作 。完成混凝土模板框架的拼合固定;随后在多层马凳支架上铺设钢筋并完成绑扎,操作员在关键节点介入保证任务完成质量,联合建筑机器人公司RIC Robotics完成了混凝土倾覆板(Tilt-up Construction)缩比施工场景演示,覆盖支模组框 、其研究围绕三个维度展开:Grasp(通用工具抓取) 、三者共同构成可跨工具 、操作 、Feel(TEISI感知接口,可在满足安全规范的前提下跨越工种界限,建筑行业长期面临熟练劳动力约束 ,加速具身机器人从技术验证走向更广泛的现实场景 。一次性覆盖原本需要多个工种资质才能完成的施工内容 ,

TRON 2双臂具身机器人创新构型完成混凝土倾覆板缩比施工场景演示
ZINOVA探索工具智能,人力组织成本极高。钢筋工、
此次演示复刻了混凝土倾覆板的核心施工环节 :两台TRON 2机器人分别持钉枪与木板 ,此次POC验证了具身机器人使用现有工具参与复杂施工流程的可行性,

TRON 2持钉枪完成钢钉绑扎作业
-Human in the Loop。而是让同一套工具智能运行于不同形态的机器人之上。遥操作接口、共同探索更多面向真实场景的解决方案。多层钢筋铺设与绑扎等核心工序 。是逐际动力平台化商业战略的一次具体体现。
ZINOVA创始人徐子悠表示 :“我们相信,
全新机器人构型背后的三重考量
针对建筑施工多工序、适配不同工序 :TRON 2如何成为具身机器人通用创新基座
ZINOVA在建筑业的实践,而在于让机器人系统贯通一套复杂的物理工作流程 。TRON 2提供的模块化 、建筑场景天然非标准化 ,让行业创新者能够更高效地完成验证和迭代 ,ZINOVA的路径并非为每一个工种制造一台专用机器人 ,将更多资源聚焦于真正需要解决的领域问题 ,进一步释放TRON 2在复杂施工场景中的操作潜力与应用价值。不同高度完成多种工具操作 ,不同工序对应不同的专业资质与执照要求——木工、探索出一套创新机器人构型。协同合作,恰恰构成了验证工具智能”真实适应能力”的理想场景 。分包作业,硬件转接件等配套支持 ,让我们能够将更多精力聚焦于工具智能与行业任务本身 ,能源 、精准夹持工具
建筑施工:工具智能进入真实世界的第一个实验现场
建筑行业是ZINOVA选择的首个落地验证场景 。让机器人“学会用工具”
ZINOVA是一家专注物理AI的研发公司 ,在具身智能的赋能下,与更多行业创新者共同构建具身智能应用生态 ,

两台TRON 2协同抹平水泥表面
一套机器人,也为规模化部署提供更清晰的合规路径。让行业创新者能够在成熟本体上快速构建行业应用,抓取并感知现实世界中已有的工具,ZINOVA基于对建筑场景的理解,

两台TRON 2协同合作 ,环境交互等数据 ,”
逐际动力联合创始人庞博表示:“ZINOVA对建筑行业的深刻理解 ,TRON 2的模块化设计支持换装不同工具 、浇筑工各持执照 、探索面向建筑施工场景的机器人应用。从根本上降低流程摩擦,物理AI的破局不会来自单一形态的机器人,完全自主作业当前仍面临挑战 。材料规格和工序要求因项目而异,而来自能够跨形态使用工具的智能。建筑工地高度非标准化,在建筑行业 ,ZINOVA基于TRON 2双臂具身机器人的模块化与可扩展能力,TRON 2支持人机协同遥操作 ,施工环境、同一平台可持续扩展至更多施工环节 ,可扩展的具身智能通用基座。无需为每道工序另起炉灶 。场景的难度不在于完成某一个孤立动作,跨机器人形态迁移的工具智能体系 。机器人作为统一的作业载体 ,多工具 、而非从零搭建机器人基础软硬能力。正是具身智能真正落地应用必不可少的生态力量 。使其能够从传统桌面、

TRON 2双手协同、跨任务 、完成混凝土模板框架的拼合固定
在构型上 ,ZINOVA将逐步将工具智能扩展至制造、成本与部署复杂度均难以满足实际需求。并快速验证不同构型和应用的可能性。多工序作业需求 ,接触感知、
