從工業車間的精準作業到家庭場景的初步嘗試，機器人的發展始終朝著“融入人類生活”的目標邁進。如今，具身智能技術的崛起讓機器人向消費端、家庭端滲透的需求推向新階段，但高成本、低泛化能力、弱空間交互等核心瓶頸，始終制約著具身機器人的規模化落地。
在此背景下，JS Game正式推出ROBOMIND機器人物理AI模型，作為全球首批實現批量商業化落地的具備全局空間交互能力的機器人“大腦”產品，它不僅以全新技術架構打破行業僵局，更重新定義了真正能走進尋常家庭的強泛化具身機器人形態，推動整個機器人產業邁入全新發展階段。
機器人的“全棧物理AI大腦”
ROBOMIND是JS Game為機器人量身打造的平臺級物理AI模型，致力于為機器人提供以全局空間智能為核心的感知、認知、交互、決策全棧能力。不同于傳統機器人的局部功能實現，ROBOMIND通過“理解空間、融入空間、空間交互、執行空間任務”的全鏈路賦能，讓機器人真正具備與物理世界深度交互的能力，成為連接數字世界與物理世界的關鍵樞紐。目前，該平臺已成功服務于TCL、海爾、美的、AIRBUS、ICE等眾多行業巨頭，實現了從家用到商用、從消費級到工業級的多場景覆蓋。
端云協同架構，突破技術壁壘
行業寄望VLA突破瓶頸，但目前仍未擺脫“高投入、低回報”的困境。由于依賴端側高算力，單臺機器人芯片算力需求成本高昂，且需海量多模態數據訓練，中小廠商難以負擔。同時，目前訓練數據多來自實驗室可控場景，面對家庭動態環境和商用場景差異化需求，模型魯棒性差、適配效率低。
ROBOMIND的核心創新在于采用獨創的“低算力端側感知+全參數云端推理”協同分工架構。端側模型通過大量底層算法創新，剝離非關鍵能力，最低僅需10TOPS算力即可完成全局視覺信息處理與空間數據結構化；云端則依托全參數大模型進行推理決策，采用大語言模型與多模態模型混合運行策略，泛化能力遠超端側VLA模型，同時可支持數十萬臺設備分時工作，單臺設備分攤成本極低，為低成本規模化落地奠定了技術基礎。
成本革命，從“PPT”到大眾
通過端側算力剝離和端側模型優化、傳感器硬件創新及云端規模化分攤策略，ROBOMIND將具備AI大腦的機器人終端成本降至千元級別，打破具身機器人“高不可攀”的價格壁壘。端側15美金的芯片成本、百元級的視覺傳感器，配合云端超高并發的算力支撐，使機器人從“PPT產品”轉變為“大眾消費品”成為可能，開啟具身機器人規模化落地的商業化時代。
技術泛化，適配全品類服務機器人
ROBOMIND具備極強的模型通用性，憑借“家用商用全支持”的跨場景能力，可無縫適配養老、寵物、教育、兒童陪護、商用清潔等多品類服務機器人。其已在數千個商用場景落地，隨著家用機器人的批量上市，家庭場景數據優勢正呈指數級增長，進一步反哺模型迭代優化，形成“落地-數據-迭代-再落地”的良性循環。相關終端產品將于2026年國際消費電子展（CES）前后集中發布，開啟全品類服務機器人智能化升級浪潮。
交互顛覆，從“被動響應”到“主動智能”
ROBOMIND 內嵌24小時運行的主動神經網絡，以 “預判需求、主動服務” 為核心，實現從 “被動響應” 到 “主動智能” 的跨越。依托空間感知技術與大模型的協同能力，機器人不再局限于等待指令，而是主動觀察環境動態、解讀用戶行為軌跡，通過深度理解任務背后的核心訴求，機器人自主觸發服務流程，動態調整執行策略，同時借助模型的用戶記憶與自適應決策能力，實現“千人千面”，讓個性化服務主動貼合需求。此外，配合云端存儲技術，用戶數據還可實現0成本遷移，確保服務連續性。
基于這種主動智能，機器人能夠在多個場景實現能力躍升：
養老場景。可實現24小時輕度監護，包括用藥提醒、慢病關注、日常健康報告生成與同步，同時具備摔倒檢測、自主報警等主動應急處理能力，緩解老年人獨居風險，初步解決老年人獨自生活、居家養老問題；
兒童監護/陪伴場景。突破傳統看護攝像頭固定場景固定邏輯的局限，實現多維度、移動式看護，延長產品生命周期，降低家長負擔；
寵物看護場景。無人居家時，代替主人與寵物長期互動，進行喂食、游戲等，提升寵物生活質量，滿足鏟屎官的痛點訴求；
商用場景。以清潔機器人為例，ROBOMIND可讓機器人像“人”一樣自主規劃路徑、規避障礙、判斷清潔需求，顯著降低對操作人員的專業要求，解決商用機器人“使用門檻高、人員流動性大”的行業痛點。
賦能傳統巨頭，加速行業爆發
在機器人AI模型技術棧構建門檻極高的當下，ROBOMIND扮演了“行業賦能者”的角色。正如移動互聯網時代的芯片供應商，JS Game依托領先的AI技術、500萬+小時的高質量真機生產數據與極低的邊際成本，為眾多傳統巨頭帶來領先的、成熟的、成本可控的全棧物理大腦AI能力。這種平臺級賦能，正在幫助大量客戶快速完成具身機器人產品化落地，完成產品與業態升級，進一步加速具身機器人市場爆發。
ROBOMIND以“低成本、高泛化、強交互”的核心優勢，打破了服務機器人規模化落地的技術與成本瓶頸，其端云協同的技術路徑、全棧物理AI能力及全場景適配特性，不僅重新定義具身智能時代的機器人大腦，更推動機器人產業從“技術探索”走向“商業普及”。
隨著2026年眾多合作產品的集中上市，ROBOMIND有望成為全球首個實現大規模部署的機器人AI平臺，成為重構家庭智能生活、升級商用服務模式的核心引擎，讓“每個家庭都擁有智能機器人”的暢想成為現實。
