前不久，跨维正式发布第二代人形机器人DexForce W1 Pro，并展示做咖啡的视频，在本届WAIC上，我们看到了真机的现场演示，该机器人展现出的高精度作业能力，远比视频中更令人惊叹。

自主做咖啡对人形机器人来说并非易事，这是一个人形机器人完成“长任务”的典型演示。因为这类任务往往持续时间相对较长、流程复杂，需要机器人长时间稳定运行。但长任务的完成能力又是人形机器人进入更广泛落地场景的核心体现，比如家庭保洁、工厂长时间巡检、照顾老人等都属于长任务。

“做好一杯咖啡”背后，需要人形机器人完成一系列连贯动作：识别咖啡胶囊位置→抓取胶囊→精准放入咖啡机→操作咖啡机按钮/旋钮→等待冲泡→取出咖啡杯，这个任务链条中，要求机器人具备环境感知精度、动作控制精度、任务逻辑连贯性三大核心能力。

同时，人形机器人自主执行长任务的本质难点，其实还有“动态环境”、“复杂目标”的长期协同问题，不仅需在高精度与高稳定之间平衡，还需在实时响应与长时序规划、抗干扰鲁棒性等方面实现提升。

这本质上是跨维，已经成功将人形机器人与其原生智能核心（X-Wiz），开放的具身智能开发平台（EmbodiChain）实现融合，从而为机器人在真实世界中执行高精度、高可靠性的复杂任务打开了新的可能性。

▍双臂灵巧操作背后的的感知精度和控制精度

做咖啡任务中，“看清”咖啡相关物体的细节与位置至关重要。得益于DexForce W1机器人头部集成了跨维自研的纯视觉双目传感器，而且帧率提升至60Hz，较初代提升4倍，立体匹配精度达亚像素级（≤0.1像素），对物体三维轮廓的还原误差≤1mm，可实时输出稠密点云与深度图，因此具备高精度环境感知的DexForce W1，能更加精准识别咖啡胶囊、咖啡机的形状、位置及状态，准确判断咖啡机的胶囊入口、操作按钮等。

同时，DexForce W1腕部配备了近距离操作相机，工作距离达到7-50cm，和底盘深度相机协同构建了“全域感知网络”，从而为纯视觉抓取、动态场景理解等任务提供高精度数据输入，确保了在近距离抓取胶囊和中距离操作咖啡机时，机器人本体都能实时获取高精度环境数据，避免因“看不准”导致的动作偏差。

执行操作咖啡机做咖啡的任务中，“做准”抓取与操作动作则是另外一个关键。

亚毫米级操作精度，是本次DexForce W1表现优越的重要因素。由于机器人双臂重复定位精度提升至≤0.5mm，搭配可选配的6自由度灵巧手，使得其能灵活完成“抓取细小咖啡胶囊”“对准咖啡机入口放置”“按压按钮”等精细动作。

强大的硬件，保障了DexForce W1能够构建一套能够落地于真实世界的具身智能开发范式。

▍深层次逻辑架构与模型革新

从看清到执行，这套流程中，有一个不容忽略的细节，在跨维此前的视频中其实也展示过，即面对一个全新的场景，机器人需要快速学习长任务流程，从而掌握新技能，适应新场景，并且能够快速适应环境、任务变量。

因为在长任务中，环境可能发生非预期变化，比如遇到未训练过的场景、任务物品位置变化，环境光线变化、出现新的障碍物等，或者由于传感器、机械臂的长时间工作可能会有漂移，受到干扰等，都可能会导致决策失误。

同时，做咖啡这类长任务通常步骤多，而且任务流程有不确定性、多目标的复杂流程，任务步骤间存在的依赖关系容易被打破。

类似计划中的某个工具不见了，或者任务流程需要调整，都是非常大的挑战。例如现场展示中，突然有人意外从机器人手中拿走了咖啡胶囊，改变了咖啡机的状态等，正是为了展现这种抗干扰能力。

遇到长任务这种突发问题时，机器人决策系统需应对“不确定性”和“长时序依赖”，持续准确感知环境，准确确定记忆中间状态，动态规划路径和动作，重新链接并且继续完成任务。因此，决策与规划的鲁棒性就非常重要，模型算法对“动态干扰”的鲁棒性更强，才能达到长任务的适应性标准。

跨维的做法是，依托跨维DexVerse™统一技术底座的强力驱动，自研了EmbodiChain具身智能开发平台，通过“引擎驱动”的Sim2Real技术，在虚拟环境中率先大规模生成类似抓取咖啡胶囊、操作咖啡机等技能数据，训练出高精度任务模型；再将虚拟训练的模型迁移到DexForce W1真机，实现“虚拟学习-现实应用”的闭环。

究其细节，该引擎能将“制作咖啡”这类复杂指令，自动分解为取胶囊、放胶囊、操作机器等一系列子任务。更关键的是，针对每一个子任务，引擎能够基于强化学习或精巧的规划算法，生成海量、多样化的高质量运动轨迹。

这些轨迹数据不仅包含了手臂移动路径、手指抓取力度等细节，还通过内置的运动学和动力学模型进行了优化，确保了动作的无碰撞和高效率。这些由引擎产生的优质数据，构成了训练VLA（视觉-语言-动作）模型的理想数据集，极大地提升了模型训练的效率和最终性能。

可以说，跨维智能的机器人能做好一杯咖啡，本质上是“硬件高精度+感知高保真+决策高连贯+软件强支撑”的结果。硬件确保动作能做，感知确保环境能看清，决策确保步骤能连贯，软件生态确保技能能快速学习与优化。其逻辑运行架构则通过“感知-决策-执行-优化”的全流程闭环，将物理世界的操作转化为可拆解、可执行、可迭代的智能任务。

▍结语与未来

DexForce W1 Pro所构建的产品级机器人技能体系，绝非局限于单一任务的完成，而是为具身智能在真实世界的规模化落地铺设了关键基石。

从科研教育领域为VLA模型训练提供高可控的试验场，到走进家庭成为精准执行家务的可靠助手；从商业服务中以迎宾导览提升运营效率，到智能制造里胜任高精度装配与分拣，基于DexForce W1 Pro这一强大的硬件平台以及Engine-driven Sim2Real VLA的具身智能新范式，跨维都能够完成落地。而未来这些场景的价值释放，本质上也将印证跨维这套“硬件性能与软件生态”双轮驱动的技术路径已具备实际落地能力。

而随着开发者生态的持续完善，DexForce W1 Pro所开启的，将是一个让机器人深度融入多元场景、持续拓展人类能力边界的全新可能。