许多中小制造商之所以难以实现自动化，并不是因为买不到机器人，而是因为机器人编程需要他们无力承担的专业工程师。捷克初创公司 RoboTwin 正面瞄准了这一瓶颈：通过手持式传感设备和无代码软件，让工厂工人以亲手示范的方式训练工业机器人，通常不到一分钟就能完成设置。
- RoboTwin 的示范式训练系统是什么？
- 模仿学习与远程操作、仿真训练有何不同？
- RoboTwin 面向哪些行业和应用场景？
- 哪些资金正在推动 RoboTwin 扩张？
- 这对工厂自动化采购者意味着什么？
- 常见问题
RoboTwin 的示范式训练系统是什么？
RoboTwin 的核心产品是一款手持式传感设备，能够记录工人在执行任务时的肢体动作——例如为金属部件喷漆——并将这些动作捕捉数据转换成可重复使用的机器人程序。整个过程无需编写代码，通常大约一分钟即可完成。
RoboTwin 于 2021 年在布拉格成立，由机械工程师 Megi Mejdrechová 与 Ladislav Dvořák、David Polák 共同创办。公司瞄准的是“机器人已经存在”和“我们确实能把它部署起来”之间的断层。公司 CTO Mejdrechová 在结合 AI 与计算机视觉的机器人研究中开发了这项底层技术，随后专门将其商业化，服务欧洲中小企业。
“机器人基本上是在模仿人的示范，”Mejdrechová 告诉 Robohub。“即使不会编程，工人也能把自己的知识和经验传授给机器人。”
这项技术真正重要的地方，在于它能处理所谓的隐性动作——工人在操作过程中做出的细微调整和凭直觉完成的动作，而这些内容一直很难通过传统编程明确描述。传统机器人编程要求工程师逐一设定每个路径点和参数；RoboTwin 则能自动捕捉这些微调，并将其直接包含在示范动作中。
该系统兼容多种工业机器人，包括协作机器人（cobots）。这类机器人配备限制作用力的传感器，当人进入其工作范围时会停止运动，因此适合人机混合的工作环境，无需为机器人完全设置隔离围栏。
模仿学习与远程操作、仿真训练有何不同？
RoboTwin 采用的示范学习（LfD），也称模仿学习，是让机器人在不依赖传统编程的情况下学会新任务的三大主流方法之一。三种方法各有明显取舍。
| 方法 | 设置时间 | 是否需要专业人员 | 泛化能力 | 硬件成本 |
|---|---|---|---|---|
| 模仿学习（RoboTwin） | 约 1 分钟 | 否 | 低—中 | 低（手持设备） |
| 远程操作 | 几分钟—数小时 | 一定程度需要 | 中 | 中—高（触觉操作设备） |
| 仿真 + 强化学习 | 数天—数周 | 是（ML 工程师） | 高 | 高（算力 + 仿真许可） |
| 传统编程 | 数小时—数天 | 是（机器人程序员） | 低 | 低（仅软件） |
远程操作是指人类实时远程控制机器人，以生成训练数据。目前，Figure AI 和 Physical Intelligence（π0）等人形机器人开发商更青睐这种方式。它能够产生高质量的示范数据，但需要专用硬件和熟练操作员；对于不熟悉机器人控制界面的工厂工人来说，这种方式也不容易规模化推广。
结合强化学习（RL）的仿真训练，在适应不同物体形状和环境方面具有最强的泛化能力，但需要机器学习工程专业知识、大量算力，以及谨慎处理从仿真到现实的迁移问题，以避免机器人从虚拟环境进入现实环境后出现性能落差。
RoboTwin 的方案处于一个更务实的中间位置：速度快、易于上手，足以应对结构化工业任务，尤其适合轨迹可重复、环境受控的表面处理工艺。公司近期路线图还显示，其将向混合式操作发展：利用积累的示范数据和物体几何信息，自动生成机器人程序，不必为每种产品变体重新进行一次示范。
RoboTwin 面向哪些行业和应用场景？
RoboTwin 有意从表面处理领域切入，包括粉末喷涂、喷漆和抛光，因为这一行业既有强烈的自动化需求，又长期面临劳动力短缺。
据 Robohub，仅汽车行业在 2024 年就向生产线新增了约 23,000 台机器人。其中大部分需求来自大型 OEM 厂商。为这些工厂提供配套服务的表面处理供应商通常是承接小批量、多品种订单的中小企业，却因为缺乏足以支撑自动化的编程资源，长期被落在后面。
RoboTwin 已经在这一领域与多家客户开展合作：
- RobPainting（荷兰）——专门为中小企业提供机器人喷漆服务，使用 RoboTwin 的设备，为不同产品几何形状示范精确的喷涂轨迹
- Surfin Technology（捷克）——机器人涂层解决方案提供商
- Innovative Finishing Solutions（加拿大）——北美渠道合作伙伴，帮助 RoboTwin 拓展技术覆盖范围
涂层和喷漆是非常适合模仿学习的应用。与抓取和放置任务不同，后者会因物体位置变化而对感知能力提出较高要求；喷漆则遵循工人通过经验不断优化的空间路径。通过示范捕捉这条路径的细节，包括工人掌握的离表距离和速度调整，正是 LfD 擅长的领域。
客户表示，如今大多数机器人程序都可以在不停止生产线的情况下创建，这对无法承受长时间停机的小批量制造商来说，是一项重要的运营优势。
哪些资金正在推动 RoboTwin 扩张？
RoboTwin 在 2025 年获得了欧洲创新委员会（EIC）230 万欧元的资助，资金将用于下一代产品开发，并支持公司拓展中欧、荷兰、墨西哥和加拿大等新市场。
公司早期还获得了 Women TechEU 的支持。这是一项面向女性领导的深科技初创企业的欧盟计划。RoboTwin 通过 Horizon Results Platform——一个展示欧盟资助科研成果的平台——提升了知名度，随后参与了欧盟的 Empowering Start-ups and SMEs 计划，并获得赞助，在 2025 年汉诺威工业博览会上设立展位。汉诺威工业博览会是全球规模最大的工业技术展会之一。
2025 年，Mejdrechová 入选《福布斯》捷克版 30 Under 30 榜单。这一认可既体现了她在技术上的贡献，也反映出 RoboTwin 在短时间内取得的商业进展。
下一阶段，公司将推动系统实现生成式程序创建：将物体的几何数据与过往示范数据构成的数据库结合起来，自动生成机器人的运动轨迹。这样一来，每种产品所需的现场示范次数将大幅减少，也能让这项技术适用于品种更多、批量更小的制造场景。
这对工厂自动化采购者意味着什么？
对于目前因成本问题而无法实现自动化的中小制造商来说，RoboTwin 代表了一种截然不同的成本结构。阻碍自动化的从来不只是机器人硬件本身，更是完整的部署成本，包括编程人工、系统集成工程，以及产品变化后持续重新编程的费用。
无代码模仿学习直接解决了重新编程这一难题。如果新产品变体需要新的机器人路径，经过培训的工人——而不是外包的机器人专家——就能在不到一分钟内完成调整。对于每月需要生产几十种甚至上百种产品的工厂来说，累积节省的时间相当可观。
最适合的场景： - 多品种、小批量的表面处理作业 - 工人已经掌握机器人需要继承的隐性技能 - 没有内部机器人编程能力的中小企业 - 轨迹可重复、环境变化有限的应用
不太适合的场景： - 需要自适应感知的非结构化环境 - 所需力反馈精度超出动作捕捉能力的任务 - 需要在差异极大的物体类别之间实现高度泛化的任务
如果你正在评估用于表面处理或轻工业自动化的协作机器人，可以浏览 Robot Overflow 上的协作机器人，比较那些适合示范式编程方案的平台。对于喷漆或涂层等更重型的工业机器人应用，Robot Overflow 上的二手工业机器人可以降低资本支出，而 RoboTwin 的软件层则负责解决编程难题。
常见问题
使用 RoboTwin 的系统训练机器人需要多长时间？
使用 RoboTwin 的手持式传感设备，通常大约一分钟就能创建一个机器人程序。工人只需执行一次目标任务，系统便会记录动作并将其转换为可部署的程序，全程无需编写代码，也不必停止生产线。
哪些类型的机器人兼容 RoboTwin 的技术？
RoboTwin 兼容多种工业机器人，包括标准机械臂、专用喷漆机器人和协作机器人（cobots）。协作机器人特别适合人机混合的工作环境，因为其力传感系统会在人员进入工作区域时自动停止运动。
模仿学习与远程操作在机器人训练方面有何不同？
模仿学习通过手持式传感设备，直接捕捉人类执行任务时的动作，不需要专业操作员。远程操作则由人类实时远程控制机器人来生成训练数据，通常能够产生质量更高的示范，但需要投入更多硬件，也要求操作人员具备更高的技术能力。
RoboTwin 下一阶段的发展目标是什么？
RoboTwin 在 2025 年获得 230 万欧元 EIC 资助后，正在开发一种能够根据物体几何形状和既有示范数据自动生成机器人程序的系统，从而减少每种新产品变体都必须进行现场示范的需求。这将显著提升该技术在多品种制造中的适用性。
RoboTwin 目前服务哪些行业和地区？
RoboTwin 目前主要服务表面处理领域，包括粉末喷涂、喷漆和抛光，覆盖中欧、荷兰、加拿大和墨西哥。客户包括荷兰的 RobPainting、捷克的 Surfin Technology，以及加拿大的 Innovative Finishing Solutions。
没有机器人专业知识的制造商适合使用 RoboTwin 吗？
适合。这正是 RoboTwin 的明确设计目标。无代码系统让具备具体工艺经验、但没有机器人或编程背景的工人也能创建并部署机器人程序。公司的目标是让任何制造业工人都能独立完成机器人训练。
RoboTwin 的商业化进展表明，模仿学习正在走出学术论文，进入工厂车间，尤其是在长期被大型自动化供应商忽视的中小企业领域。不到一分钟的训练流程、对现有机器人硬件的兼容性，以及未来基于几何信息自动生成程序的路线图，让 RoboTwin 站在当前无代码自动化技术的实用前沿。
如果你经营一家小批量制造企业，究竟是什么在阻碍你今天部署第一台协作机器人——硬件成本，还是编程难题？