丰田TRI打造AI框架，赋能多构型机器人异构协同矩阵

 导语：丰田研究院（TRI）近日发布全新技术成果，通过通用型 AI 行为教导系统，首次实现多品牌、多构型机器人的自主协同作业，打破传统自动化工厂的单一品牌绑定局限，为制造业提供灵活、低成本的自动化升级方案。

一、技术突破：打破品牌与构型的协同壁垒

传统自动化工厂长期面临 “单一品牌依赖” 痛点 —— 不同品牌、不同形态的机器人难以协同作业，导致企业设备升级成本高、工况适配性差。

对此，TRI 摒弃 “万能机器人” 研发思路，聚焦 AI 技术对多构型机器人的赋能：其打造的通用型 AI 框架，已成功适配 UR、Franka、Kinova、Haption、Robotiq 等多品牌不同形态机器人，使其具备自主执行能力。针对制造业多元场景，形成专属解决方案：

• 微米级视觉检测机器人：自主排查产品精密瑕疵

• 重型搬运机器人：自适应不同料箱完成堆取作业

• 灵活机械臂：实现手眼协同的高精度抓取与装配

二、训练革新：降低人机协同的技术门槛

在机器人操作模式上，TRI 推出 “行为教导” 创新范式，颠覆传统专业代码编程的高门槛限制：

1. 标准化训练逻辑：通过 AI 算法将复杂操作逻辑简化，无需专业编程知识

1. 低门槛教学操作：车间普通员工经简单基础培训，即可完成机器人教学

1. 跨设备快速迁移：一套训练逻辑可适配不同构型、不同品牌机器人，大幅提升部署效率

这一革新实现 “软件定义大脑，硬件灵活适配”，有效降低机器人部署与落地成本，让中小企业也能轻松接入自动化升级。

三、生态开放：重构制造业自动化成本逻辑

TRI 以 AI 行为教导系统为核心，构建开放技术生态：

• 算法独立化：将 AI 算法打造成独立 “核心智力”，脱离单一硬件绑定

• 硬件自由化：企业可根据工况需求与性价比，自由组合不同品牌设备

• 协同标准化：通过统一 AI 接口，实现多设备自主协同、高效作业

这一模式推动制造业自动化从 “买设备” 向 “买 AI 自主能力” 转变，既保障作业灵活度，又实现成本合理优化，破解中小企业自动化升级的资金与技术难题。

四、应用愿景：推动智造产业高效升级

丰田 TRI 倡导 “人机并肩” 作业理念，让机器人承接制造业 “脏、累、险” 岗位，人类专注创造性工作。目前，该技术已启动全球产学研合作，逐步落地至全球化制造现场。

未来，这一 AI + 异构机器人技术将进一步适配更多行业工况，推动制造业自动化进入 “高效、灵活、低成本” 新阶段，为 AI 与机器人产业融合提供实践范本。