当具身智能行业还在比拼 Demo流畅度、模型参数与仿真效果时， 这家企业 用一场重磅收购，给出了通往真实工业世界的答案。
近日 ， 全球 智能机器人 独角兽思灵 机器人 （ Agile Robots） 宣布 完成对蒂森克虏伯自动化工程公司的收购，这家拥有 75年工程积淀的德国工业自动化企业， 将 以 “ Krause Automation ” 全新品牌并入思灵体系， 其工程能力、全球网络与客户生态 成为 思灵机器人 补齐 工程落地、整厂交付、全球服务能力 的关键拼图 ， 助力思灵机器人拓宽销售渠道、快速渗透全球高端制造市场，深化与头部企业的合作。这也 标志着思灵机器人开始提供整厂 智能 的 端到端 服务 。
成立仅 8 年的思灵机器人，凭借全栈自研技术、海量真机数据与成熟 的 商业化能力， 成功 完成对老牌工业力量的整合， 不仅 打破 了 “算法强、落地弱”“概念热、交付难”的行业困局， 更有力地推动了具身智能从概念走向真正的产业落地。
01 .
收购蒂森克虏伯，
补全物理 AI最后一块拼图
2025年11月， 蒂森克虏伯集团 首次披露将自动化工程部门出售给思灵机器人；2026年4月，这笔牵动全球工业自动化格局的交易正式落地。对行业 来说 ，这不仅是企业 跨界 合作的典范，更重新定义了下一代工业自动化解决方案。
蒂森克虏伯自动化工程公司是 一家 专注汽车及新能源领域的国际工程企业，核心业务覆盖发动机、变速箱等动力总成关键部件的精密自动化装配与测试生产线，在汽车产线规划、系统集成、项目交付上拥有 “ 厚重 ” 的经验积累，服务全球顶级 OEM厂商，是德国制造“重工程、重交付、重稳定”的典型代表。
其价值不在于单一设备，而在于把技术变成 可落地、可交付、可复制的工厂级能力 ——这正是当前AI 机器人公司 普遍缺失的核心环节 之一 。
过去多数机器人企业只解决 “让机器动起来”，而制造业客户需要的是从方案设计、产线规划到系统集成、长期运维的一整套闭环能力。
思灵机器人通过此次收购，直接获得三大核心资产：工程能力、全球网络与客户生态， 75年工业产线实施经验补齐了AI技术到工业落地的关键链路，新增的欧美十大业务站点与数百名行业专家助力其快速渗透全球高端制造市场，同时深化与全球头部汽车OEM的合作， 也能进一步赋能 新能源 汽车 、消费电子、医疗、物流等场景 的 应用 。
思灵机器人创始人、 CEO 陈兆芃 表示，此次收购是推进 Physical AI（物理AI）战略的关键一步，物理AI不是让机器更聪明，而是让AI真正进入物理世界，实现感知、学习、实时优化，构建可持续进化的智能制造体系。
02 .
全栈技术自研：
从 “大脑”到“身体”的完整闭环
思灵机器人成立于 2018年，以德国宇航中心（DLR）为技术依托， 近 8 年时间构建起从核心零部件到 机器人本体 、从软件平台 、 机器人大模型 到系统解决方案的全栈自研能力， 是 行业少数同时掌握硬件、算法、数据 与商业化落地能力 的企业 之一 。
在 硬件 上，思灵 机器人已 形成完整矩阵，包括 每个关节均配备扭矩传感器与指尖触觉传感器的灵巧手 ； 可完成微小螺丝装配、动力工具操作等 多 场景作业的 Agile ONE全尺寸工业人形机器人 ； 面向 AI 科研、教育、商业及消费领域的 智能 人形机器人 H20及轮式人形机器人 H10 ； 覆盖精密装配、柔性加工、医疗 康养 等场景的 Diana 、Thor、Franka FR3等力控机械臂系列 ； 实现物流与操作一体化的 全自动 复合 机器人 ； 以及自主设计的 电机、减速器、视觉 /力觉/触觉传感器 等核心零部件，掌控底层硬件话语权 ， 支撑多行业自动化落地 。
在软件上，思灵机器人自主研发了 AI驱动软件平台AgileCore。 该平台可实现硬件互联、算法互通、用户协同，打破设备碎片化壁垒，支持自然语言编程、一键换线、跨产线复用。
思灵机器人拥有自己的机器人基础模型（ Robot Foundation Models），该模型构建与演化，是一套融合真实工业数据、仿真环境数据及遥操作示教数据的完整训练体系。基于此，思灵机器人的双足人形机器人、轮式类人形具身智能机器人可在不同任务场景间迁移能力，实现更为稳健、安全的复杂作业。
思灵机器人的 所有硬件 产品可实现 由 AgileCore AI软件平台 统一调度，该平台作为技术中枢， 可让 Agile ON E 与公司现有的灵巧手、力控机械臂、 全自动复合 机器人等产品无缝协同，形成覆盖 “感知-决策-执行” 全流程的智能生产系统。
思灵机器人充分发挥其丰富的智能机器人硬件平台与应用生态优势，服务覆盖全球多家 AI头部研究机构及高校，例如与Google deepmind就人工智能在机器人中的应用达成了合作，并实现了机器人本体的销售。思灵机器人持续结合这些基座模型头部机构在大语言模型、视觉模型和自主运动模型上的能力，探索具身智能机器人从实验室走向落地应用的可能。
03 .
商业化落地：
从 3C到汽车，万台级交付验证 强大 竞争力
具身智能行业的真相是： 能跑 Demo不算本事，能稳定交付、持续盈利、规模化复制才是核心竞争力。
思灵机器人用 连续 7年营收翻倍、累计向全球客户交付超过 2 0000 套 机器人 及系统的解决方案 、服务多家世界 500强客户 的实绩，证明其技术已完成从概念到商业的闭环。
思灵 机器人 的商业化聚焦高价值工业场景，打造了多个行业标杆案例，其中 小米手机全无人包装产线 通过 AgileCore实现多设备协同，支持多产品线快速切换，达成UPH 600、 稼动率 85%，效率远超 行业同类 人工产线； 小米汽车电子域控制器组装线 自动化率大幅提升，单位小时产量较行业平均提升 30%，显著降低人力成本； 宝马物流自动化解决方案 中的移动式自动收货机器人，实现来料接收、理货全流程智能化， 有效 解决人工扫码难、易出错、劳动强度大等问题。
这些案例的共性是： 不做单点设备替换，而是提供整厂级柔性自动化方案，真正帮客户降本、增效、提质，这也是收购 thyssenkrupp Automation Engineering后思灵 机器人 将持续强化的核心能力。
依托强大工程与产品能力，思灵 机器人 已突破传统工业边界 。在 AI 领域，帮助全球多家顶级机构做数据采集服务（data farm）； 在 医疗 领域， Diana7 Med医疗机器人应用于骨科、神经外科、康复理疗等，与头部三甲医院合作；在 能源电力 领域，推出智慧高压配电间无人值守方案，解决复杂危险环境作业难题；同时在 物流、农牧、教育 等领域持续拓展，形成 “工业为主、多场景协同”的商业化格局。
截至目前，思灵 机器人 全球员工超 3200人，拥有AI与机器人领域规模最大的研发团队之一，业务覆盖全球主要市场， 是 少数能与国际 工业机器人 巨头正面竞争的科技企业 之一 。
04 .
万台真机沉淀海量工业数据，
构建无法复制的竞争护城河
物理 AI与数字AI最大区别在于： 数字 AI可依赖公开数据闭环，物理AI必须靠真实物理交互数据迭代。 如自动驾驶需要大规模路测，物理 AI的进化离不开千万台级机器人在真实场景的应用 。 思灵机器人的核心壁垒之一，正是 海量、高价值、独家的真机数据 。
在数据层面， 思灵机器人 构建 了 涵盖 真机数据、仿真数据、人机交互数据、互联网数据 的四维体系，其中真机数据决定智能下限，互联网级数据支撑智能上限突破 。
目前其全球部署超 20000 套机器人 及系统 的 解决方案 ，累计采集海量真实工业物理交互数据，覆盖装配、检测、物流、人机协同等全流程，这些数据来自汽车、 3C、医疗 康养 等场景，包含力控、触觉、视觉、多机协同等信息，支撑模型泛化能力提升 ， 可直接用于机器人训练，能更好地贴合实际应用需求 。
更为关键的是，思灵 机器人 已形成完整的数据飞轮，通过真机数据训练模型，模型优化产品后进一步扩大部署，进而产生更多数据，形成自我强化的闭环，让思灵机器人 的 产品 越用越聪明、越用越稳定 。
当前行业普遍面临数据稀缺问题，多数企业靠仿真 及合成数据 或少量测试数据训练，导致模型落地效果 不佳 。而思灵 机器人 凭借规模化商业部署，拥有行业最稀缺的真实工业数据资产，这是短期 内难以 追赶的核心优势，也是其物理 AI战略持续领先的关键支撑。
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结语
机器人行业 的竞争，从来不是单一算法或硬件的 竞争 ，而是 “ 硬件+AI基础模型+场景数据+规模部署” 的 全面比拼 。
思灵 机器人 用 近 8 年时间，完成从技术研发到产品落地、从单点交付到整厂方案、从 单一 市场到全球布局的跨越 ， 通过整合 Krause Automation 75年工程经验，彻底打通AI技术与工业制造的最后一公里。
在具身智能从 “ 视频 时代”走向“ 落地 时代 ”的关键节点，思灵机器人用务实行动 向 行业 证明 ： 真正的 具身 智能，始于算法，成于数据，立于工程，终于落地。
未来，随着 Krause Automation向消费电子、医疗、物流等领域拓展，思灵 机器人 将进一步巩固全球自动化解决方案龙头地位，持续推进物理 AI战略，让人工智能真正深度融入物理世界 。