维度网讯，日本川崎机器人（Kawasaki Robotics）与Dexterity Inc. 宣布扩大合作，围绕RL030N 8自由度机械臂平台和Dexterity的Mech类人机器人，面向仓储物流领域推进规模化部署。Dexterity正在扩大生产并使用RL030N的Mech机器人，用于拖车装载和卸载等仓库物流操作。川崎机器人及川崎重工（Kawasaki Heavy Industries）提供了精密工程与制造专业知识，将Mech的设计需求转化为可投产的8自由度机械臂平台。该机械臂在实际物流环境中表现出高可靠性，这是大规模仓库自动化的关键要求。

两家公司共同将川崎机器人的工业机械臂技术与Dexterity的Mech硬件及完整的Physical AI软件栈（以Foresight世界模型为特色）相结合，以支持高吞吐量仓库操作。川崎机器人工业机械通用行业总监Paul Marcovecchio表示，Physical AI需要兼具工业可靠性、灵巧性、长臂展、轻量化构造以及对实时编排的开放性的机械臂，与Dexterity的合作有助于明确真实仓库环境中AI驱动自动化的需求。

仓储物流与传统工厂自动化存在根本差异。工厂设计围绕精度、重复性、固定工作单元、受控物料流和最少意外接触；物流操作的变数更大，包裹尺寸、重量、形状、方向和状态各不相同，箱子会不可预测地移动、坠落、变形和堆叠，与包裹、容器、传送带、墙壁及周围设备的接触属于正常操作。Dexterity的Mech设计定义了轻量化、灵巧、长臂展、可靠且足够坚固以承受不可避免接触的机械臂需求。RL030N 8自由度机械臂平台为受限和可变的工作流程增加了一个关节轴，并由川崎机器人的开放KRNX实时控制API驱动，支持外部AI软件、ROS环境和第三方编排系统。Dexterity将RL030N与Foresight世界模型、Mech硬件及其生产软件栈相结合。

Dexterity产品工程与运营高级副总裁Keshav Prasad表示，仓库环境中包裹千变万化，箱子移动不可预测，接触是工作的一部分，川崎机器人的RL030N为Mech提供了适应这种环境的物理基础。通过将RL030N与Foresight世界模型、Mech硬件以及Dexterity的生产软件栈相结合，可以将Physical AI引入传统自动化无法规模化部署的仓库操作。

在Automate 2026展会上，川崎机器人展示了专为动态和受限环境打造的RL030N 8自由度机械臂平台，并与Dexterity共同展示先进的机械臂、实时控制接口、企业级Physical AI软件以及生产规模的Mech系统如何开启工业自动化的新类别。

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