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【导语】12月30日，黑芝麻智能与联想研究院机器人实验室达成战略合作，双方将深度融合技术优势，在机器人计算平台、软件应用算法等领域携手共进，基于SesameX平台打造智能机器人产品，加速机器人技术创新与规模化应用，为机器人产品商业化落地注入新动能。

黑芝麻智能与联想研究院机器人实验室的战略合作，旨在通过技术深度融合，汇聚双方在芯片计算与系统算法领域的尖端能力，构建行业领先的机器人智能解决方案，加速智能机器人的创新与规模化应用。

12月30日，黑芝麻智能宣布与联想研究院机器人实验室达成战略合作，双方将深度融合技术优势，积极在机器人计算平台和软件应用算法技术等领域深入合作，共同提升(shēng)在(zài)机器人领域的自主创新能力和场景落地能力。本次合作将加速黑芝麻智能芯片与算法在机器人行业的广泛应用，同时为联想机器人产品研发注入强劲动力。

本次合作中，双方将基于黑芝麻智能SesameX多维具身智能计算平台携手打造新一代机器狗等智能机器人产品，并重点在具身智能机器人领域开展探索。

黑芝麻智能将机器人视为重要的布局板块，依托智能汽车方面的研发和量产经验，推出了业界首个机器人商业化专属部署平台——SesameX多维具身智能计算平台。SesameX是一整套“从端侧模组到全脑智能的体系化计算平台”，从硬件、软件、工具链到模型生态，全栈自研。主要硬件为Kalos、Aura、Liora三款模组，分别对应视觉驱动、感控协同与认知进化这三个机器人发展层级，满足从送餐机器人、迎宾机器人等低速(sù)轮(lún)式(shì)机(jī)器(qì)人(rén)，到(dào)多(duō)足(zú)机(jī)器(qì)人(rén)、智(zhì)能(néng)机(jī)械(xiè)臂等，再到具身智能人形机器人的需要。

联想研究院机器人实验室是联想的公司级研发机构，专注于机器人与具身智能技术的研发，多年来，承担了多个国家级和市级科研项目，累计获得300余项国内外发明专利。 机器人实验室的核心研发方向包括机器人感知、决策与行动一体化技术，推动机器人在复杂环境中的自主学习与适应。通过软硬件的深度协同，推出了一系列标准化的机器人解决方案，广泛应用于制造、电力、教育、服务等多个行业。

联想研究院高级总监 钟将为表示：“我们非常高兴与黑芝麻智能达成战略合作。黑芝麻智能在机器人计算平台与芯片算法方面的深厚积累，与联想在智能设备系统集成与场景化落地方面的优势高度互补。双方将携手推动机器人技术从实验室走向规模化应用，共同打造更具竞争力和实用价值的机器人产品。”

黑芝麻智能首席市场营销官 杨宇欣表示：“此次合作是黑芝麻智能机器人(rén)生(shēng)态(tài)布(bù)局(jú)中(zhōng)的(de)重(zhòng)要(yào)一(yī)环(huán)。联(lián)想(xiǎng)在(zài)全球(qiú)化(huà)品(pǐn)牌(pái)、市(shì)场(chǎng)渠(qú)道(dào)与(yǔ)产(chǎn)品(pǐn)化(huà)能(néng)力(lì)方(fāng)面(miàn)具(jù)有(yǒu)显(xiǎn)著(zhe)优(yōu)势(shì)，结(jié)合(hé)我(wǒ)们(men)在(zài)机(jī)器(qì)人(rén)专(zhuān)用(yòng)计(jì)算(suàn)平台上的全栈自研实力，必(bì)将(jiāng)加(jiā)速(sù)机(jī)器(qì)人(rén)技(jì)术(shù)在(zài)更多真实场景中的商业化落地。”

黑芝麻智能与联想研究院机器人实验室达成战略合作，体现了双方对于机器人市场的展望和布局高度契合。这是一次产业链上游创新力量的强强联合，双方将以技术创新为驱动，为机器人产品落地和成功商业化注入新动能。

当前，机器人技术正逐步重塑生产与生活方式。黑芝麻智能在发布SesameX多维具身智能计算平台(tái)的(de)同(tóng)时(shí)，也(yě)已(yǐ)构(gòu)建(jiàn)起(qǐ)机(jī)器(qì)人(rén)合作生态并取得阶(jiē)段(duàn)性(xìng)商(shāng)业(yè)化(huà)成(chéng)果(guǒ)。在(zài)构(gòu)建(jiàn)机(jī)器(qì)人(rén)合(hé)作(zuò)生(shēng)态(tài)的(de)愿(yuàn)景(jǐng)下(xià)，黑(hēi)芝(zhī)麻(má)智(zhì)能(néng)合(hé)作(zuò)伙(huǒ)伴(bàn)的(de)名单(dān)还(hái)将(jiāng)不(bù)断(duàn)加(jiā)长(zhǎng)，将(jiāng)聚(jù)合(hé)产(chǎn)业(yè)链(liàn)的(de)力(lì)量(liàng)，推(tuī)动(dòng)机(jī)器(qì)人加快迈向规模化应用。