2024年以来，具身智能成为硬科技新赛道，大模型的突破，让通用机器人的想象逼近现实。然而，实验室的流畅演示与工厂现场的油污、噪音、频繁换型之间，依然横亘着鸿沟。

谁能在未来真实场景中，早日把机器人真正“用”起来？针对这一市场追问，上海德迩象网机器人有限公司选择了一条务实的路径。

根据德尔股份公开信息，作为德尔股份旗下专注机器人领域的创新力量，德迩象网致力于提供具身智能工业应用场景解决方案。此外，德迩象网将训练过程中所涉及的流程和方法进行了沉淀，同步自研了机器人训练与仿真平台 Sirius Studio。

   “两条腿走路”实现工业应用场景解决方案

传统自动化主要适配单一重复、环境规整、物料统一的标准化工序，但对于柔性化、复杂化的生产需求难以充分覆盖。

德迩象网技术负责人宗文豪介绍，德迩象网的切入逻辑，是基于母公司德尔股份自有海外工厂的真实痛点：一方面，产线存在大量非规整工位操作，传统固定机械臂难以满足场景需求；另一方面，部分海外工厂所在地工人招募困难、用工成本偏高，机器人辅助作业、优化人力配置具备经济可行性。

宗文豪进一步表示，目前，德迩象网形成了“两条腿走路”的战略：一方面，德迩象网将母公司海外工厂作为核心试验场，拟在真实产线上验证可靠性，目标是替代部分人工，提升产线的智能化程度；另一方面，基于自身应用经验，形成具身智能工业应用场景解决方案。

德迩象网将母公司海外工厂的铝成型工艺作为首个深度落地场景，并将逐步拓展至PU发泡、热成型等其他工艺。目前，在实验室复现的工况环境下，具身智能机器人可自主完成铝板上下料操作，定位准确度、作业速度等核心参数表现稳定，为后续的产线部署奠定了扎实基础。依托母公司海内外工厂的真实场景优势，德迩象网有望持续获取一线数据反馈，助力方案的迭代和优化。

   Sirius Studio：具身智能机器人的训练闭环

硬件与数据之外，制造业企业还面临一道隐形门槛：机器人采购后的部署与使用。许多企业购置机器人后，因缺乏AI研发人才，设备无法在实际场景中发挥作用。

针对这一痛点，德迩象网推出自研的机器人管理与训练平台Sirius Studio。宗文豪表示，该平台构建了从前端数据采集、云端模型训练、仿真环境测试到机器人部署的端到端全链路技术流水线。用户通过可视化界面可完成从素材标注、模型训练到部署测评的全过程。

在底层架构上，Sirius Studio后端已初步整合全球算力调度框架，支持跨节点算力的智能路由，可有效提升具身智能模型的训练与迭代效率。在商业模式上，Sirius Studio提供SaaS订阅与私有化部署两种选择。该平台不仅可降低制造业企业的使用门槛，更有助于提升客户黏性，构筑商业护城河。

   跨界互补的“二次创业”

德迩象网的核心团队呈现出鲜明的跨界互补特征。技术方面，核心成员深耕自动驾驶领域十余年，完整经历了从早期模块化架构到端到端数据驱动的技术演变；平台架构方面，有具备大规模云计算与分布式系统经验的互联网架构师；与此同时，团队还引入了具有海外背景的人才，以支撑未来国际化市场布局。

2025年，德尔股份与同济大学电子信息与工程学院建立“具身智能机器人联合实验室”，聚焦高质量机器数据采集效率优化与前沿算法研究，作为外部技术策源补充德迩象网研发实力。

宗文豪认为，德迩象网对于工业具身智能机器人形态的选择有自己的认识：未来制造业产线上的机器人未必是双足形态，轮式双臂机器人会更贴近工业流水线作业的需求。轮式底盘“本质上是一台小型自动驾驶汽车”。在不足1m×1m的空间内，可以集成摄像头、超声波雷达、激光雷达，以及控制器，几乎可囊括自动驾驶汽车主要的核心感知与决策单元。

德迩象网以工业场景解决方案和机器人管理与训练平台为抓手，紧扣真实产线需求来打磨具身智能工业应用的落地路径。这种从工厂现场长出来的务实打法，或许是当前具身智能赋能工业场景最需要的解法。(钟鉴)