松灵机器人正式推出全新科研级七轴机械臂 NERO——一款专为具身智能科研、人形机器人开发及复杂任务场景打造的高自由度、高灵活性的仿生臂。作为松灵机器人在具身智能赛道上的重磅新品，NERO不仅延续了其在移动底盘领域的技术积累，更以仿人臂结构设计与开放架构，为高校科研团队提供了一款真正“像人一样思考与动作”的科研利器。
一、七自由度仿人设计，赋能具身科研新范式
NERO 采用仿人七轴冗余构型，精准复刻人类手臂的7个自由度（肩3、肘1、腕3），不仅在结构上高度仿生，更在运动学层面实现了类人的冗余解空间。这种设计使得机械臂在不改变末端执行器轨迹的前提下，可自主调整关节姿态，避开奇异点，显著提升在非结构化环境中的操作鲁棒性15。
这一特性对具身智能研究至关重要：无论是遥操作数据采集、模仿学习训练，还是多模态感知下的任务规划，NERO都能模拟人类抓水杯、绕障取物等自然动作，极大提升实验的真实感与数据质量15。对于高校科研而言，这意味着从“刚性执行”迈向“柔性适应”的关键一步。
二、轻量化本体与高负载能力，兼顾便携与实用
NERO在具身仿人的设计理念下，实现了轻量化与高性能的完美平衡：
自重仅4.8kg，单手即可轻松提起，便于在不同实验室间快速转移；
末端负载达3kg，可稳定搭载RGB-D相机、灵巧手、力传感器等典型具身科研载荷；
配备G型夹+桌面固定器，几分钟内完成安装；
支持台面、侧装、倒装等多种安装方式，灵活适配狭小实验台、移动底盘或倒挂作业场景；
全面兼容松灵全系列移动底盘，轻松构建“腿+手”一体化的具身智能平台，实现从静态操作到动态交互的无缝过渡15。
这种“轻如羽、稳如钟”的设计，正是仿人臂在真实世界部署中不可或缺的工程基础。
三、开放架构与多协议支持，赋能高校科研与二次开发
面向高校科研与工程验证需求，NERO提供全栈开放接口，真正实现“拿来即用、深度可调”：
通信协议：原生支持 CAN、TCP、HTTP，满足实时控制与高层调度的混合需求；
软件生态：提供完整 Python SDK，全面兼容 ROS1 与 ROS2，无缝对接主流AI框架；
控制模式：支持拖动示教、离线轨迹规划、API 编程及上位机控制，覆盖从教学演示到算法验证的全链条；
控制器集成：内置工控机，无需外接主控即可独立运行，大幅降低系统复杂度与部署门槛15。
这一开放性使NERO成为具身科研的理想载体——无论是强化学习、视觉伺服，还是多模态融合控制，都能在其上快速迭代验证。
四、精准可靠 · 安全智能，守护科研每一刻
NERO在仿生性能之外，同样注重工业级可靠性与人机协作安全性：
重复定位精度达 ±0.1 mm，满足精密装配、微操作等严苛需求；
内置碰撞检测与保护机制，确保在人机共处环境中安全运行；
综合功耗 ≤60 W，峰值 ≤150 W，完美适配移动平台的能源约束；
运行噪声 <60 dB，安静融入实验室、办公室等教学科研环境15。
这些细节，正是松灵机器人对“科研友好型设备”理念的深刻践行。
从PiPER到NERO：松灵构建具身智能全栈平台
在推出NERO之前，松灵机器人已成功打造PiPER六轴系列（标准版、长臂版PiPER-L、高负载版PiPER-H、手腕优化版PiPER-X），凭借±0.1mm精度、ROS深度支持与轻量化设计，成为高校科研广泛采用的协作平台15。而NERO的问世，标志着松灵从“可靠执行”向“自主适应”的跃迁——它不仅是仿人臂，更是具身智能研究的物理载体。结合松灵成熟的移动底盘生态，研究者可快速搭建具备“感知-决策-行动”闭环能力的完整具身智能体，加速从仿真到实机的验证周期。
作为自2016年起深耕移动机器人领域，长期致力于高性能移动底盘的研发与开源生态建设，产品已广泛服务于全球数百所高校与科研机构。自2024年初正式布局具身智能赛道以来，我们明确：真正的智能不应局限于“移动”或“协作”单一维度，而应通过移动底盘与灵巧协作臂的深度协同，构建具备环境感知、自主决策与物理交互能力的完整具身智能体，为研究者提供“腿+手”一体化的标准化硬件平台，加速从算法仿真到真实世界部署的闭环验证。
公司介绍
松灵机器人(2016)，作为机器人领域技术深耕者，以移动机器人架构与具身智能技术为核心引擎，专注服务全球机器人科研教育以及创新市场，加速机器人市场化进程与技术变革。我们与全球顶尖学术机构、高校、科研单位、创新公司建立深度合作，通过全栈机器人技术与开源生态，推动机器人从单一任务执行体向具身智能体进化。
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