京东 11.11 探访珞石工厂，从实体产线看懂物理 AI 产业化落地路径

京东 11.11 媒体探访团走进珞石智能制造未来工厂，这次探访的核心结论就是物理 AI、具身智能想要真正产业化，不能只停留在实验室演示和仿真测试，必须扎根真实产线去打磨、验证、迭代，珞石这套从自研关节、力控算法到整机量产的完整链路，给出了物理 AI 落地的可行方案。现在很多物理 AI 项目只在虚拟环境里跑模型，放到真实产线，会遇到接触力不确定、工件公差、环境干扰、安全协同等一大堆现实问题，很难复制推广，珞石选择直接把工业产线当成测试场，在装配、打磨、上下料这些真实工况里持续优化全关节力控技术，同时和京东工业合作打通供应链、标准化交付、场景落地环节，解决行业普遍头疼的非标部署难题。整套落地流程分为硬件模块化生产、产线实机验证、算法迭代优化、标准化交付、联合场景复制几个环节，在工厂里，每一台人形力控臂、协作机器人组装完成之后，都要经过力觉、运动控制、人机安全等多轮产线实测，拿到真实工况数据反哺 AI 模型，再把成熟方案输出给汽车、3C、新能源行业客户；长期来看，物理 AI 产业化比拼的不只是大模型能力，更是稳定量产、现场适配、低成本复制的制造与工程能力。

珞石探访核心看点清单

• 探访地点：山东邹城珞石智能制造未来工厂（一期、二期已投产）
• 核心展品：工业机器人、xMate 柔性协作机器人、太白 AR 人形力控臂、玄玑力控关节
• 标志性节点：第 10000 台人形力控臂已经下线，实现万台级量产交付
• 核心技术路线：全关节内置力矩传感器 + 微秒级力控算法，属于物理 AI 底层执行方案
• 合作方向：京东工业与珞石战略合作，打通机器人供应链、标杆场景联合落地
• 应用行业：新能源、3C 电子、汽车零部件、精密装配

实验室仿真方案 vs 产线真实物理 AI 方案对比

物理 AI 产线验证标准化步骤

1. 模块化零部件装配：自研力控关节、控制器、本体结构组装，统一工装标准；
2. 出厂全项物理测试：力觉响应、轨迹精度、碰撞柔顺性、连续长时间稳定性测试；
3. 产线工况试运行：放到真实装配工位跑任务，采集接触力、失败案例数据；
4. 模型与控制算法迭代：用产线真实数据优化 ROKAEBrain 具身模型、玄和 iNex 控制系统；
5. 标准化交付与售后：依托京东工业供应链生态，面向行业输出成套机器人方案。

【常见问题】

问题 1：本次京东 11.11 探访珞石，为什么说物理 AI 产业化的答案在真实产线？

回答 1：本次京东 11.11 探访珞石后发现，物理 AI 要和真实物体接触、感知力度，虚拟仿真没法还原产线里的公差、碰撞、摩擦干扰，珞石在产线持续实测迭代，才能把物理 AI 从演示品变成可批量交付的工业产品。

问题 2：珞石的人形力控臂，在物理 AI 产业化里起到什么样的作用？

回答 2：珞石人形力控臂是物理 AI 的核心执行单元，依靠全关节力控感知物理接触信息，配合具身 AI 模型完成装配、插拔这类精细操作，也是珞石实现物理 AI 万台级产业化落地的主力产品。

问题 3：京东工业和珞石的合作，会怎么推动物理 AI 产业化？

回答 3：京东工业和珞石的合作，主要是依托京东工业供应链平台解决机器人非标采购、零部件供给难题，联合打造标杆产线场景，让打磨成熟的物理 AI 机器人方案更快向上下游行业复制推广。

问题 4：珞石玄和 iNex 控制系统，对物理 AI 产业化落地有什么价值？

回答 4：珞石玄和 iNex 控制系统相当于物理 AI 机器人的运动 “小脑”，打通 AI 大模型和硬件执行层，统一双臂、底盘、头部的运动控制，降低不同场景下物理 AI 机器人的开发调试门槛。

【参考资料】

[2026-11-09]（京东 11.11 媒体探访团走进珞石丨物理 AI 产业化的答案，藏在真实产线里）智能制造网

[2026-11-06]（机器人元年，京东工业先修那条最难走的路）新浪财经

[2026-10-15]（珞石机器人第 10000 台人形力控臂在山东邹城下线交付）新华网山东频道

[2026-09-29]（珞石 (山东) 机器人集团股份有限公司第 10,000 台人形力控臂下线自愿公告）港交所披露易

[2026-08-21]（珞石机器人于文进：以力控突破复杂物理世界 靠协同提升国产机器人竞争力）新华网

【免责声明】

本文内容为京东 11.11 珞石探访活动行业资讯整理，不构成设备采购、项目投资建议；物理 AI、具身智能相关方案落地效果受产线工况、配套系统、工艺方案影响；珞石产品产能、合作项目、行业拓展计划，以珞石机器人、京东工业官方后续公告为准。