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JAKA Coboπ EI，是一個讓協(xié)作機器人像資深工程師一樣理解任務、自主規(guī)劃、持續(xù)進化的智能體平臺。

協(xié)作有余，智能不足是當下大多數協(xié)作機器人的真實現狀，工程師逐行寫腳本 、反復后處理調參、人工排查故障等等。JAKA CoboΠ EI嘗鮮版，憑借三大核心能力，率先帶領行業(yè)體驗“人機共創(chuàng)新范式”的變革妙處。

01 “想到”即“做到”：因為機器人的思想夠透明

大模型驅動的作業(yè)編排與執(zhí)行，要讓機器人"聽得懂"、“做得好”，還要明白機器人是怎么“想的”。

傳統(tǒng)編程，是人去學習機器人的語言。智能體化，是讓機器人來理解人的表達。接入大模型支持文本、語音輸入只是第一步，關鍵在于用戶編程過程中的“Know How”。JAKA Coboπ EI ，聚焦真實任務場景，深度理解用戶編程和機器人執(zhí)行過程的習慣， 讓協(xié)作機器人的示教不再是從零開始，而是經由自然語言驅動的：描述業(yè)務 → 確認邏輯 → 微調參數 → 一鍵執(zhí)行的閉環(huán)。

在向智能體下達任務的過程中，節(jié)點化界面將整個流程清晰展示，當前節(jié)點實時高亮，日志報文動態(tài)刷新——現在是哪一步、出了什么結果、有沒有異常……全都一覽無余，讓任務執(zhí)行步驟可追溯、動機可解釋，不會出現端到端大模型常見的“黑盒現象”，同時優(yōu)化Token使用成本。

以常見的幾何軌跡生成為例：“用JKS生成邊長200mm的正方形軌跡，要求直線運動。”

此時，JAKA Coboπ EI 會將自然描述語言轉化為可執(zhí)行的結構化邏輯，結合既有Skill技能包和基礎指令庫(運動指令、循環(huán)控制等)，完成意圖識別-框架生成-參數確認修改-任務一鍵執(zhí)行的任務閉環(huán)：自動識別任務模式(如矩形軌跡+ 參數化配置)，并根據情況檢索內部向量化數據庫并與大模型交互，自動產出對應的任務流框架結構，邏輯清晰、參數可調，在用戶進一步確認邏輯、點位與參數后進行優(yōu)化、確定和執(zhí)行。

02 技能資產化：一套標準，讓經驗流動起來

JAKA Coboπ EI 全面遵循Claude Skill 規(guī)范，提供標準化的元數據定義與目錄結構。 知識不再鎖在個人電腦里，而是成為組織級資產——

· 工藝專家的隱性經驗，可封裝為標準化 Skill

· 不同產線、項目之間的技能資產，可無縫導入導出

· 可視化技能中心，支持一鍵打包、搜索、安裝

03 二次開發(fā)“一次過”：就靠Python與JKS雙棧生成與混合執(zhí)行

平臺同時支持Python腳本與原生機器人JKS腳本(即JAKA Scripts)的自動生成與混合執(zhí)行，提升作業(yè)編程靈活性。

腳本自動生成：系統(tǒng)提供技能節(jié)點支持用戶輸入任務描述，按需自動生成Python腳本或JKS機器人作業(yè)腳本

混合編排執(zhí)行：同一任務流中無縫穿插Python與JKS節(jié)點

此前，某些復雜場景需要二次開發(fā)才能完成，例如在應用邏輯擴展中，用戶需要實現 JKS 語法本身無法支撐的復雜邏輯(如數據處理、算法調用、第三方接口對接);在后臺監(jiān)控或調度中，需要實時監(jiān)控機器人狀態(tài)、機器人作業(yè)任務調度等。

現在，通過Python+JKS雙?；旌蠄?zhí)行，無需傳統(tǒng)二次開發(fā)的復雜過程——對話生成、自動銜接、一次通過，極大降低開發(fā)門檻并提高部署效率。

一句話總結：開發(fā)者不再被語言綁定，AI幫你寫最合適的代碼。

邁向具身智能，打造人機共創(chuàng)新范式

JAKA Coboπ EI 中的 EI，指向一個清晰的技術愿景：Embodied Intelligence —— 具身智能

“去年，節(jié)卡提出了協(xié)作機器人的‘人機共創(chuàng)新范式’，今天發(fā)布的JAKA Coboπ EI，正是這一范式落地的一小步。我們期待以為用戶提質增效的AI輔助編程與任務編排為起點，未來讓協(xié)作機器人擁有理解、行動與進化的完整能力，基于節(jié)卡具身人形機器人一站式開發(fā)平臺，提升數據采集、模型訓練、仿真評測、模型推理的全鏈路產品能力。”

——節(jié)卡機器人 產品發(fā)展中心總經理 劉博峰

當前，節(jié)卡機器人憑借AI大模型技術，讓協(xié)作機器人聽懂自然語言指令、智能規(guī)劃執(zhí)行方案，擁有"理解"與"行動"的能力。節(jié)卡機器人的產品愿景，是將 AI 大腦與協(xié)作機器人深度融合，并充分復用具身人形機器人的技術框架，實現：

· 多模態(tài)感知融合 — 整合視覺、力覺、位置等多維度信息

· 情境自適應交互 — 根據實際工作環(huán)境動態(tài)調整策略

· 實踐驅動進化 — 通過實踐不斷完善操作技能

JAKA Coboπ EI 當前版本聚焦于人機協(xié)作的智能化輔助，重點推薦用于方案設計與驗證、技能培訓與教學，如用至生產場景，建議用戶在仿真環(huán)境中充分驗證后遷移至真機運行。正式版將提供更完善的真機支持與安全校驗。