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PNP机器人，即：Plug&Play Robotics

学术背景来自于哈尔滨工业大学，多伦多大学等，团队背景来自于UR/ABB等全球先驱机器人企业，团队位于北京、上海、深圳、苏州、北美等地

PNP机器人是Franka Robotics战略合作伙伴，提供技术、渠道、市场等支持
面向具身智能模仿学习、强化学习、VLA等方向，提供Franka机器人成套解决方案

2025年ROS中国开发者大会精彩回顾，PNP机器人分享从协作机器人到具身智能10年路程

发表时间：2025-11-04 22:12作者：PNP机器人

【提要】PNP机器人于2025年ROS中国开发者大会发表技术演讲，探讨从协作机器人到具身智能的演进路径。报告重点分析了模仿学习与强化学习在机器人操作策略中的优劣及融合趋势，并引用前沿研究佐证。针对工业落地，指出当前技术在精密操作技巧方面仍存差距，同时介绍了PNP基于Franka机器人平台，提供从数据采集到策略部署的全套解决方案。

一、ROSCon 2025：全球机器人开发者的年度“朝圣”

2025年ROS中国开发者大会（ROSCon China 2025）于10月30-11月1日在上海举行，大会由OSRF（Open Source Robotics Foundation）与古月居联合主办，汇聚全球机器人核心开发者、产业领袖及资深工程团队，带来从“技术深度”到“落地实效”的全维度产业探讨。共吸引上千名开发者现场参会。

PNP机器人自2024年起成为ROSCon中国“合作伙伴”，连续2年参会并发表演讲。今年，PNP携2台Franka机器人、2台PNP-TELOPERATON组成“双臂具身数据采集”示范线，现场演示高精度插拔、装配、拣选等务，全部开源基于ROS 2 Control与MoveIt Pro搭建，全面对接“数据采集-策略训练-模型部署”一体化方案需求。

二、从2024到2025：PNP在ROSCon的“进阶”之路

今年，PNP将分享主题升级为“亲历机器人10年，从协作机器人到具身智能的萌芽、突破和发展”，聚焦“协作”到“具身”的范式跃迁。演讲中，包总首次分享了PNP在“数据引擎”与“策略引擎”落地范式：数据引擎侧，基于Franka 1 kHz力控接口，和多家研究机构构建了“多机并行-遥操-自主”混合数据采集产线，采集高质量力/视/语融合轨迹；策略引擎侧，PNP联合合作伙伴，推出支持ROS 2实时通信的强化学习框架，在URDF级实现Sim2Real一键迁移，把模型部署时间缩短，策略迁移后一次性成功率极大提高。

三、亲历者说：包文涛的“机器人十年”

演讲中，包总把十年历程分为三段：①2010-2015，协作机器人“从0到1”，力控让机器人走出围栏；②2015-2020，协作机器人“从1到N”，技术成熟和供应链协作机器人实现规模化；③2020-2025，人形/具身智能“从0到1”，数据与AI重新定义机器人。包总回忆，2015年协作机器人远不像现在被人熟知，客户问“速度这么慢，负载这么低，价格这么贵，这种机器人怎么可能卖出去！”当时只能摇头；十年后，PNP的很多客户用Franka机器人把0.3 mm公差的软排线装配做到99.2%良率，“这就是亲历者的幸福”。

四、模仿学习VS强化学习：具身策略的“双螺旋”

在实践中未来可能采用“IL+RL”双阶段策略：先用IL学得“安全基线”，再用RL在仿真内做“细粒度自优化”。具体而言，阶段一，基于Franka 1 kHz力控接口采集人类演示，利用Transformer-based BC（Behavior Cloning）获得基础成功率；阶段二，在NVIDIA Isaac Sim中构建“多光域-多噪声”数字孪生，采用SAC+HER做2亿步训练，提高成功率，真实部署只需数小时在线微调。包总推测，这种“未来”方案，或许可以在3C装配、锂电插钉、医疗针剂包装等复杂场景应用，为客户节省示教时间，PNP机器人看到在开源基于ROS 2的仓库，逐渐有含基准任务、奖励函数、数据格式与评估指标，向社区提供“即插即用”的融合训练框架。

五、学术前沿：2025 CORL & iROS的“工业具身”信号

包文涛重点解读了2025年两大顶会的最新风向。在9月刚刚结束的CORL 2025（Conference on Robot Learning）上，MIT CSAIL的《Fabrica: Industrial Assembly via Differentiable Hierarchical RL》提出“零部件-顺序-力位”三层次强化学习框架，通过可微分装配图把“离散规划”与“连续控制”联合训练，在真实汽车冷却管组件任务中，把单步装配成功率从92.8%提升到99.1%，首次在工业节拍（< 5 s）内实现RL直接部署。该论文获得CORL 2025**论文。

而在iROS 2025上，CMU的《Neural MP: End-to-End Neural Motion Planner with Differentiable Collision Checking》提出端到端神经运动规划器，利用可微分SDF把“路径规划-轨迹优化-力控跟踪”三合一，在7-DOF Franka机器人上实现1 kHz在线重规划，比传统OMPL+CHOMP pipeline快12倍，且能处理动态障碍物。

我们预测“学术界的‘工业级’与产业界的‘科研级’正在双向奔赴，也许这些成果2026将迎来‘工业具身智能’爆发元年。”

六、工业具身智能：萌芽已现，未来风口