普渡在 WAIC 的产品叙事，重点已经从「机器人能不能完成一次演示」转向「机器人长期工作后，经验能不能迁移到更多设备和场景」。
先看部署规模
量子位原文 引用弗若斯特沙利文报告称，普渡在全球商用服务机器人收入、出货量、商用清洁机器人收入和中国商用服务机器人出海四个维度排名第一。文章还称，普渡产品已部署到 85 个国家和地区，累计超过 13 万台，覆盖餐饮、酒店、工业、仓储等 16 个行业。
据普渡方面披露，相关设备每年累计产生 3650 万小时导航数据和 1580 万小时操作数据。这里的数字分别来自报道引用的行业报告与企业披露，不等同于独立测试结果。
「一脑多形」怎么搭
- PIM 物理预言家：预测抓取、移动等动作可能带来的物理结果，文章将其定位为让机器人从「看见」走向理解。
- VLA 多模态对齐：把视觉、语音、移动和机械臂操作放进统一的任务逻辑。
- World Model：在仿真环境里生成多样轨迹，再用真实环境中的 Human-in-Loop 反馈校准，形成「虚实双闭环」。
文章称，World Model 加上少量真实轨迹后，新任务适配可以只用 50 条专家示范数据完成；这同样属于原文报道中的产品技术口径。
软件把能力分发出去
PuduFM 被描述为统一的物理智能大脑，PuduAgent 则负责把它装进操作系统、记忆、标准化技能库和安全机制里。导航、抓取、人机交互、避障和多机器人协同等能力被抽象成可复用技能，目标是让配送、清洁、工业和通用具身设备共享一套智能架构。
WAIC 首次亮相的 D7，是这套「一脑多形」路线的载体之一。它展示的是厂商路线和产品体系，距离跨场景、跨机型的独立验证仍有距离。
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