在机器人产业高质量发展的讨论中，“控制系统自主化”始终是绕不开的核心议题。从汽车制造的高精度打磨到精密装配，这些对控制系统要求极高的高端应用场景，高度依赖ABB、发那科等国外厂商的控制系统。据MIR睿工业最新数据显示，2025年二季度中国内资机器人品牌份额占比达到55.3%，处于持续上升态势。随着中国机器人产业链国产化率的持续提升，从核心零部件到整机制造的自主能力不断增强，行业对“自主可控控制系统”的需求也愈发迫切。
但对国产机器人来说，实现这种全自主并不容易。一方面，控制系统是“软件 + 硬件”的深度耦合体，需要长期的技术积累；另一方面，早期国产机器人多聚焦中低端场景，对控制系统的精度、稳定性要求较低，自主研发的动力相对不足，导致在高端控制技术上与国际品牌形成差距。
埃夫特Openmind OS的出现，使这一困境有了新的解法。Openmind OS是一个由埃夫特旗下的启智智能机器人开发的自主控制系统，旨在面向传统工业机器人、人形机器人和复合机器人，实现全智能控制。它通过引入新技术到工业领域，同时共享工业中的基础技术（如控制、安全）到智能机器人领域，打造一个通用研发平台。Openmind OS控制系统不是简单的“国产替代”，而是从机器人行业的“底层规则”入手——用“硬件解耦、软件自主、生态开放”三大核心，打破国外垄断，解决成本高、生态割裂的痛点，为机器人开发和应用注入了真正的“底层动力”。
01
行业痛点凸显
Openmind OS破局而来
具身智能要落地、要解决行业的“卡脖子”问题，得先找准痛点的根源。目前机器人企业最头疼的4个问题，来看Openmind OS是怎么一一破解的：
1、技术依赖进口
中高端控制系统靠国外，供应链不稳定，遇到技术封锁就“断供”。
Openmind OS破局思路：90%以上国产化掌控，从底层代码到核心模块全自主。
2、新兴领域“入门难”
人形机器人与复合机器人需要感知与控制融合，但传统平台（如PLC）功能固定，满足不了需求。
Openmind OS破局思路：搭建通用化底层平台，支持感知、智能控制深度融合。
3、硬件软件“绑死”
换机器人品牌=重写程序，升级硬件=重做适配，改造成本高。
Openmind OS破局思路：硬件解耦，跨设备适配，换硬件不用换系统。
4、安全与开发“难两全”
自主开发怕程序崩溃搞垮整个系统，不敢放开权限，开发效率低。
Openmind OS破局思路：分层隔离保护，应用崩溃不影响底层安全。
02
三大核心能力
给机器人一个“聪明又灵活”的大脑
在应用中，Openmind OS堪比机器人的“大脑”，而大脑的“聪明”和“灵活”，就来自三大核心能力框架——感知、智能控制、运动控制，让机器人能“看懂环境、自主决策、精准行动”。
1、感知：让机器人“看到、摸准”世界
机器人要干活，得先“感知环境”。比如视觉识别零件位置、触觉判断抓取力度。Openmind OS在感知层面做了一件关键的事：提供“基础框架+第三方接口”。
Openmind OS已经为终端用户搭好了视觉、触觉、力觉的“基础架子”，企业不用从零开发，直接在这个架子上集成自己的技术，或者接入第三方的感知模块（比如专业的视觉算法）。
2、智能控制：应对复杂场景的“决策高手”
工业机器人做重复动作（比如焊接、搬运），控制逻辑相对简单；但人形机器人要上下楼梯、服务机器人要应对突发情况，就需要“更聪明的决策”。
针对具身智能领域的复杂需求，埃夫特专门研发了一套专属的智能控制机制。其核心特性与智元、银河通用所研发的产品具有相似性；从技术路线层面来看，这套智能控制框架能实现视觉、触觉等各类传感器采集数据与控制环节的深度融合。借助该框架，机器人能够模拟人类的决策与行动模式——基于传感器获取的环境信息进行判断，自主调整行为策略，进而完成复杂任务。
3、运动控制：扎根工业积累，向“感控一体”迈进
在运动控制层面，Openmind OS的核心优势在于充分复用埃夫特在工业领域的长期技术积累。目前已实现工业场景中通用的各类运动控制功能，比如碰撞防护、振动抑制等传统核心功能，能满足工业机器人、服务机器人等基础行动需求，为具身智能的“精准执行”打下扎实基础。未来，Openmind OS核心技术投入方向正是紧密围绕具身智能的需求展开，将控制能力与感知能力深度结合，打造“感控一体”的智能控制系统。
03
应用开发
具身智能落地像“装APP”一样简单
过去做具身智能应用开发，企业要花很久时间搭建底层系统，从零开发这类工具包存在显著痛点：若基于PLC（可编程逻辑控制器）或传统工业平台开发，受限于平台自身功能边界，企业只能“被动使用现有功能”，无法自主拓展平台未覆盖的模块，导致开发难以实现。
对于企业而言，想要聚焦行业落地层面，核心目标是将机械领域的各类应用转化为类似“APP”的形态。
Openmind OS在应用开发层面实现的突破具体体现在以下三方面：
1
支持灵活的自主开发
Openmind OS提供大量基础的工具链和工具箱，企业可直接调用平台已有的功能模块，也可自主开发新模块或集成第三方模块，开发自由度大幅提升。
2
通过分层隔离保障系统安全
传统工业平台存在显著安全隐患：若客户自主开发的应用程序崩溃，可能导致整个系统瘫痪，这也是传统平台不敢开放自主开发权限的核心原因。
埃夫特通过在Openmind OS层面构建分层隔离机制与资源保护机制，从技术上规避了这一风险：即便客户开发的应用层程序出现崩溃或故障，底层安全系统仍能稳定运行，至少可实现“及时停机”，有效避免事故扩大，让客户能够放心开展自主开发。
3
实现独立升级与低耦合兼容
过去，机器人厂商与集成商之间常因“升级兼容性”产生困扰：机器人系统升级、关键零部件或机身配件迭代，往往导致集成商此前开发的应用无法适配，双方需额外投入人力进行维护，成本高昂。
Openmind OS通过“中间层设计”，将集成商负责的应用层开发工作与厂商负责的设备底层工作进行分化隔离，最终实现机器人硬件设备升级改款与集成商应用升级改款的“低耦合”（甚至零耦合）。双方可独立推进各自层面的升级，互不影响，极大提升了后期维护的灵活性。
04
安全保障
护航安全生产
从系统层面来看，工控领域的核心安全防护需要依托系统自身提供的机制，而非单纯依靠终端使用者。基于这一原则，Openmind OS从“事前预防、事中自主防护、事后追溯”三个核心维度构建了完整的安全保障体系：
1、事前主动安全防护
事前阶段以“规避风险发生”为目标，Openmind OS核心是通过功能配置与策略设计，提前识别并阻断安全隐患：具备禁止区域识别、障碍物检测等功能；异常处理机制中嵌入可灵活调整的安全处置配置。
2、事中自主防护机制
当安全事故已发生时，核心目标是快速介入、减少损伤，避免事故扩大化。此阶段的处置不能完全依赖集成商，因其涉及系统深层逻辑，需系统层面提供机制支持。
例如，当机器人发生碰撞时，控制系统需优先避免设备因碰撞造成实质性损坏。这要求机器人具备自主处置能力，而系统需内置相应机制——如碰撞检测后的紧急制动、力反馈调节等——辅助集成商完成此类深层安全处置工作，确保事故发生时能快速控制损伤范围。
3、事后日志和关键数据追溯和保存
安全事故发生后，控制系统英通过溯源明确原因、优化后续防护。此阶段需依托日志与关键数据的保存能力。
目前，Openmind OS已实现事故发生过程中“15秒内设备核心数据”的完整存储；未来还将支持集成商自定义关键数据的追溯与保存。结合其他平台配套的仿真工具链、数据分析工具链，可从宏观与微观多视角还原事件发生过程，帮助快速定位故障根源，为后续安全机制优化提供依据。
结语
现在具身智能虽火热，但“落地难”仍是行业普遍痛点——工业场景要精准，复合场景要灵活，人形场景要智能，而国外控制系统要么不开放接口，要么适配成本高，让很多企业望而却步。埃夫特OpenmindOS的价值，正在于用“国产化+开放生态”，把这些痛点变成了可落地的机会：
在工业机器人领域，依托其工业级运动控制积累，未来能快速适配机械装配、SMT上料、产品包装等场景；在复合机器人领域，针对厂内物流、半导体制造的高灵活需求，企业可基于Openmind OS的自主开发工具链，快速搭建“路径自主规划+障碍物动态避让”功能；在人形机器人领域，随着“感控一体”技术的突破，未来可支撑复杂搬运、商超配货等场景。
对机器人行业来说，Openmind OS不止是一次“国产替代”的突破，更是为具身智能搭建了从“技术想法”到“场景落地”的完整桥梁。它通过“硬件解耦、软件自主、生态开放”的机制，把感知、控制与执行环节深度打通，让开发者能够在统一平台上像“装APP”一样构建应用，显著降低了行业的开发门槛与适配成本。随着Openmind OS的持续迭代与生态伙伴的广泛加入，通用技术底座正在形成“从操作系统到应用生态”的完整闭环，不仅为工业产线的高精度作业提供可靠保障，也将加速复合机器人与人形机器人等多构型机器人在零售、科研、教育等场景中的落地普及。
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