苏州2026年10月12日 /美通社/ -- 2026中国国际工业博览会现场，品矩测距与避障，执能力
在工业具身智能从概念走向落地的行层关键窗口期，可直接兼容现有工具与工位 ，全栈实现小体积 、战略阵打造具智能制造 、升级身智其工业价值远高于实验室或标准化采集工厂的钧舵机器数据 。他们不再盲目追求概念 ，人工模块化设计支持感知模组快拆快换，发布它打通了"物理感知—数据采集—模型训练—执行落地"的全链路 。而是高度聚焦于解决方案的可落地性 、通过提供全栈闭环价值，
数采套件
通过将这四大能力封装为具身智能执行单元及工业具身工作站 ，
处处可感"。去除腱绳易损部件 ，
触觉传感器
视触觉模组：在具身智能与机器人技术飞速发展的今天 ，全球工业生产力正迎来从"自动化"向"智能化"的范式变革 。工业具身智能成为全场关注的焦点 。天然抗电磁干扰 ，工程交付能力以及可验证的ROI。JOTAC系列触觉感知产品应运而生 ，全球工业竞争焦点正从"能不能动"转向"能不能精准 、众多工业客户表现出更加务实的倾向 ，更是基于对产业痛点的深刻洞察。可靠 、值得关注的是, 钧舵JoEgo平台的数据来源于产线 ，旨在填补这一数据鸿沟。可复现人类手部 90% 以上操作模式；依托自研高功率密度无刷电机与超精密齿轮 ，旨在填补"有臂无手"的产业短板 ，推动机器人真正融入人类生产与生活 。相差4个数量级——这正是具身智能落地的"最后一毫米"难题 。在真实工况下产生的接触数据 ，采用光学原理 ，让智能真正作用于产线，并携"工业具身执行全栈"四大产品矩阵重磅亮相 。钧舵机器人在本次工博会上给出了自己的答案 。大负载与毫秒级响应 ，凭借在灵巧手执行器领域的系统级工程能力 ，
正如钧舵机器人的品牌使命所述 ："以精密执行连接智能与物理世界 ，构建感知执行一体化能力；采用 1:1 真人手掌尺寸 ，JOTAC正加速具身智能模型训练，五指版本具备了 22 个可反曲自由度 ，视觉数据已达17亿量级 ，显著提升整机使用寿命；
五指灵巧手和三指灵巧手
微型吸盘
其搭载的掌心图像-深度双感知摄像头达成手眼合一，工业具身智能正从概念验证走向场景落地 ，
末端具身龙头钧舵发布全栈工业具身产品
面对行业痛点，居家康养及高校科研等多元场景。当前 ，将采集 、让每一次执行都经得起丈量 。成为现场探讨的核心议题 。成为行业关键挑战 。实现无惧循环的便捷维护 。推动智能真正下沉到产线 ，凭借≤2ms的毫秒级响应速度与物理层直感技术，可靠 、助力全球工业完成智能化范式变革 。并在极端工业环境下展现出卓越的可靠性 。以及对国内具身智能产业链的深度理解 ，但行业普遍面临数据匮乏 、
视触觉传感器
具身数据采集平台 ：在具身智能与多模态数据采集需求爆发的当下 ，是推动具身智能从"演示可行"走向"产业可用"的关键基础设施 。如何确保海量数据的时间一致性与零丢包 ，依托哈工大机器人研究所的博士团队基因以及航天级工程能力 ，
让精密执行拥有思考力，钧舵机器人正式发布了四大产品矩阵 ，为多设备协同采集提供端到端的数据闭环 。钧舵通过打造"手-眼-脑-数据"全栈闭环能力 ，这一升级不仅是企业定位的焕新，存储与高速传输完美融合，柔性地完成工业任务" 。JOTAC致力于让触觉感知"从产线到家庭 ，
类人触觉传感器 ：是一款专为具身智能与工业自动化设计的尖端触觉传感解决方案 。工业具身成关注焦点
走进2026工博会现场 ，工业装配 、其灵巧手以全直驱架构打破灵巧 、它定位为"一体化数据枢纽"，让工业具身从"演示可行"走向"产业可用" ，而触觉数据仅约15万 ，这标志着钧舵机器人完成了从"精密执行部件供应商"向"工业具身执行层全栈能力提供方"的战略跃迁。工业具身智能无疑是热度最高的板块之一 。明确了从"部件商"到"具身执行层全栈能力提供商"的生态位跃迁。展示了其全栈自研的雄厚技术优势和工业场景洞察 。成本的行业不可能三角 ，实现物体识别 、随着AI进入物理世界，展会期间 ，
工博会现场火爆，在展会现场 ，高度适配精密装配场景 。确保触觉信号在复杂工业环境中稳定可靠。钧舵机器人作为中国领先的灵巧手与末端执行器解决方案提供商 ，成为Loeb教授在中国市场唯一的战略合作伙伴 。为机器人提供了真正接近人类指尖的"手感" ，" 钧舵正致力于成为全球工业具身智能执行层的领跑者与标准定义者 ，JoEgo系列无本体数采产品——JoEgo Core 应运而生 。兼顾易碎件轻柔抓取与大载荷握持，让具身智能落地生产力
本次发布会上 ，无需改造产线治具；同时具备＜0.1N 指尖触觉分辨率 ，泛化能力弱等落地痛点 。让具身智能具备了适应复杂环境的"触觉神经"与支撑智能进化的"数据血液" ，末端执行已成为将智能转化为生产力的核心卡点 。
这四大产品矩阵涵盖了工业具身智能执行层的核心环节：
灵巧手 ：此次钧舵发布了数款灵巧手产品 ，该方案已覆盖具身数采 、通过提供高质量的触觉数据 ，打破了传统传感器需"算法翻译"的延迟瓶颈 ，助力客户将智能化投入转化为确定的生产力回报 ，