乐动机器人押注物理AI，构建机器人感知基础设施
乐动机器人从体感车转型物理AI基础设施，通过LD-SenseWorld将多源传感器数据加工成模型训练燃料，抢占机器人数据稀缺赛道。
机器人要进入家庭、酒店、仓库等真实场景，必须先学会理解世界。乐动机器人开发的LD-SenseWorld系统，就像把混乱的传感器数据加工成模型能学习的燃料，解决的不是“谁更聪明”，而是“谁有数据”的问题。
正文摘录
- title: 港股新贵押注物理 AI，乐动机器人打造万亿市场空间的核心基础设施 - sourcecompany: 量子位 - bodymarkdown: 这不仅是具身智能玩家 拉开身位 的关键，也决定了机器人未来能否进入真实场景，创造商业价值。 人类看到一张桌子，会知道它在哪里、是什么材质、能不能移动；看到一个门把手，会自然判断它可以被旋转；面对突然出现的人，会马上调整自己的动作。 而高质量 视觉感知，正是把现实环境转化为模型可读信息、持续产出训练数据的 核心入口。 从扫地机器人、物流仓储机器人，到无接触式酒店和餐厅的服务机器人，再到如今的人形机器人、机器狗等新赛道爆发，乐动持续围绕一个底层问题布局： 大家更想知道，在人人都要机器人「读懂世界」的物理 AI 时代，智能化的底层地基该怎么打？ 无论机器人最终落在哪个场景，家庭、酒店、餐厅、仓储、工厂，包括未来要规模化商业落地的人形机器人，它首先要会回答： 就像传统工业机械臂，可以精准完成焊接、搬运等重复任务，但它并不真正「知道」自己面对的是什么。 一个随意摆放的物品、一扇半开的门、一个突然移动的人，甚至是光线变化都可能让系统崩溃。 也正因此，行业的竞争焦点正在发生迁移：从 「谁的模型更聪明」，变成 「谁能持续生产真实世界」。 真正决定机器人智能水平的，不只是有没有传感器，而是有没有能力 把这些原始信息加工成模型可以理解的「燃料」。 机器人未来无论进入家庭、酒店、餐厅、仓库还是工厂，最底层的共性需求一定是理解环境。 第一层是 感，负责通过传感器采集环境数据；第二层是 知，通过算法和模型把数据变成机器人对环境、空间和物体的认知。 而物理世界中的机器人，需要同时回答：这是一个什么东西？它在哪里？我能不能移动它？我应该如何行动？