如果说以ChatGPT为代表的大模型是'读万卷书'的离身智能，那么复合机器人就是'行万里路'的具身智能代表。当前，随着AI技术快速发展，让智能体通过物理实体与世界交互的具身智能（Embodied AI）正成为科研教育领域的新风口。

为助力具身智能技术快速发展，加速具身智能技术的落地应用，史河科教机器人重磅推出具身智能开发平台EA100。该平台提供从数据采集、算法验证到科研开发的全流程解决方案，能够有效提升用户的具身智能研发效率，助力科研人员在这一前沿领域取得突破。

▍数据采集：低成本构建具身智能 “知识库”

在科研教学中，数据采集是算法训练的基础。传统方法需耗费大量时间和资源，而 EA100 凭借双机械臂协同设计与轻量化硬件配置，实现了 “低成本、高保真” 的数据采集能力。

硬件支撑

EA100包含 双7 自由度协作机械臂和双 7 自由度遥控操作舵机机械臂，可实现高精度数据采集与灵活操控。协作机械臂重复定位精度达 ±0.06mm，可模拟人类手臂的柔顺性，完成抓取、夹持等精细动作，确保采集数据的真实性。

遥控操作机械臂，支持关节位置透传控制与零力拖动，开发人员可通过手柄实时调整机械臂姿态。主臂与控制器也采用了一体化设计，支持程序在线升级，同时提供实时状态反馈，可搭建具身智能数据采集与模型训练的综合实验环境。

软件赋能

EA100具身智能开发平台深度适配斯坦福 Mobile ALOHA++ 平台，在动作学习效率方面表现优异，仅需采集 80-150 个样本即可完成单个动作学习，模型显存占用 2GB，动作成功率最高可达90%。通过多模态传感器同步采集图像、点云与关节运动数据，EA100可助力构建完整的具身智能数据集。

▍算法验证 ：双架构加速科研迭代

EA100支持两种开发架构，可为具身智能算法验证提供 “双引擎” 支持。

Aloha 端到端模型 + 语言大模型

基于语言大模型决策，结合 Aloha ACT 模型生成机械臂动作，EA100实现了 “自然语言指令→动作规划→执行” 全流程自动化。例如，用户可通过语音指令 “抓取实验台上的苹果”，系统自动完成语义理解、目标检测、路径规划，控制机械臂完成操作，推理时间仅需 0.08 秒。

基于ROS2的复合机器人开发

基于ROS2开发的EA100，可通过四大核心功能赋能算法验证：

1)环境管理系统在算法验证中意义重大。它能数秒内保存和恢复整个 Ubuntu 系统状态，为用户打造安全 “试验场”，让用户放心尝试新算法。还提供自定义空间，便于重大操作前保存状态，且支持多人共用设备时环境隔离；

2)移动底盘接口集成开源 3D 激光 SLAM 与 navigation2 导航，支持 SLAM 算法迭代与导航算法验证；
 

3)MoveIt2 双臂接口实现机械臂运动控制算法的快速部署与调试；

4)行为树框架提供移动底盘和机械臂等设备封装好的原子技能，通过可视化工具实时监控任务执行状态，支持复杂流程的应用开发。

行为树框架

硬件保障

EA100搭载 i7-10 代 CPU + RTX3060 显卡，支持多模态数据实时处理与深度学习模型加速，可显著缩短算法训练时间。32GB DDR4 内存 + 1TB SSD，保障大规模数据集快速读写；多路电源输出及丰富接口（USB/RS485 / 以太网），兼容外设扩展。

▍科研开发：开放生态助力教学科研

EA100 的设计理念不局限于数据采集与算法验证，更致力于构建开放、灵活的科研开发平台。

高适应性底盘

采用差速驱动，导航精度达 ±1cm，可在实验室、教室等复杂环境中稳定运行。100kg 载重能力支持搭载额外设备（如传感器阵列、教学演示模块），满足更多外设搭载需求。

多模态感知实验

EA100集成深度摄像头、激光雷达、IMU 等传感器，支持 SLAM 算法开发、障碍物检测、路径规划等实验。例如，学生可通过调整传感器参数，对比不同配置下的导航精度，深化对感知系统的理解。

教学生态兼容性及配套资源

EA100支持 ROS 开源框架，提供 Python/C++工具包。此外，史河机器人将会为用户提供便于教学的相关使用教程，包括不限于软件架构讲解、大模型部署教程、数据采集教程、数据训练教程。

配套开发指南

▍结语：开启具身智能科研教学新范式

对EA100感兴趣的小伙伴可联系史河机器人（合肥）有限公司（VX/电话：19925361425）进行咨询。我们的专业工程师将为您提供详细的产品介绍和解决方案。