1月27日宁波浙江大学软件学院启真大讲堂，第二届“AI宁波”人工智能赋能产业大赛总决赛圆满落幕，TsingtaoAI有幸获得小组赛第一名，并代表宁波高新区参加冠军赛，凭借“工业具身智能技能任务开发平台”项目在冠军赛中斩获总决赛二等奖。
本届大赛由宁波市委人才办、宁波市经信局等单位主办，中国计算机学会等单位承办。设置具身智能机器人、智能网联汽车、智能消费产品、人工智能芯片、智能传感、智能软件等赛道。2025年9月启动，共吸引了44个国家和地区的上千个优质项目报名参赛。参与大赛的项目中有103个申报项目选择注册落地宁波，69个项目共获融资32.8亿元，融资超亿元项目达13个。
赛事历程
展开剩余79%2025年12月，宁波AI大赛高新区区级决赛举办，80余个产业项目参加区级决赛，TsingtaoAI入围区级决赛前20强。
2026年1月26日至27日，第二届“AI宁波”人工智能赋能产业大赛市级总决赛举行，132个来自宁波各区市的区级决赛晋级优质项目进入最终角逐。总决赛设置8个小组，每组16个参赛项目，每个小组的第一名进入1月27日的冠军赛。TsingtaoAI在小组赛中经过激烈角逐，有幸获得小组第一，得以进入1月27日的冠军赛。
1月27日上午，宁波AI大赛总决赛冠军赛在宁波浙江大学软件学院启真大讲堂隆重举行，TsingtaoAI负责人参与路演答辩，并与清华大学计算机系郑纬民院士领衔的评审专家团队做深度交流。TsingtaoAI最终在宁波AI大赛冠军赛中斩获总决赛二等奖。
TsingtaoAI发展进入新篇章
获奖只是创业的开始，产品及商业化才是发展的重中之重。2026年将是TsingtaoAI冲刺的关键一年。展望2026，TsingtaoAI将在以下关键领域展开进一步的研发、场景拓展及验证工作：
1、多模态Agent编排引擎：研发具备“模块化集成+Agent自动编排”功能的通用开发底座，把具身智能技术任务的系统集成复杂度从“专家级”降至“配置级”，压缩开发周期，提升开发验证效率。
2、高质量训练数据智能生成与倍增：将真实场景操作数据自动映射到虚拟环境，通过物理引擎模拟不同材质、光照和干扰条件，使单条真实数据可生成10-15条有效训练样本，降低数据采集、合成和训练的成本。
3、工业数据采集和自动化标注，包括视觉数据和传感器数据，结合相机、传感器硬件或工人手套，实现高效率高质量和低成本的工业现场实时数据的采集，采集后的数据进行自动化标注和处理，用于具身模型的后训练。
4、端侧具身小脑和云端大脑的协同调度，云端长程任务的高精度推理，端侧实时任务的低延迟动作执行，两方面的协同机制。
5、异构芯片适配：基于RISC-V等架构的国产芯片打造软硬一体具身集成方案，在更多工业企业展开场景验证和落地工作。
商业化先行，具备自我造血
TsingtaoAI在成立之初，就将可持续的商业运营作为企业经营的核心原则。高价值的商业化是企业发展的重中之重。过去一年，我们在商业化方面已经拓展了3个业务形态，并产生了稳定的营收。具体包括：
1、面向工业场景的机器人落地方案：基于以上自研的具身软件产品能力，在工业场景数据采集、模型训练、硬件集成和场景拓展及落地开发等领域，展开大客户服务工作。央国企、上市公司等在具身智能方向和核心诉求，是确保核心零部件的国产化替代、保障场景数据的闭环安全性、以及通过联合研发掌握属于自身的IP。所以我们采用Robot R&D as a Service的商业模式。该模式不再将机器人视为一种消费品或单纯的固定资产，而是将其视为一种可以不断迭代、与业务逻辑深度绑定的智能底座。通过选用RISC-V架构等高端算力芯片作为底层支撑，并适配如ChatVLA-2或RT-X等前沿的VLA大模型，TsingtaoAI可以协助这些大企业开发出具备高度定制化能力的专用具身智能平台。
2、企业具身&AI技术实训：为央国企、上市公司和外企企业的技术团队提供技术实训服务，帮助这些团队完成具身/AI转型的技术能力修炼。这类项目可以为TsingtaoAI带来稳定营收，并在客户服务中，深度介入客户的实际痛点和需求，以便促进TsingtaoAI在面向工业场景的机器人落地方案的客户获取、需求洞察和实际方案落地。
3、高校具身/AI方向的实验实训建设：目前已经为云南大学、广州华商学院、西南民族大学等高校落地具身/AI领域的实验实训建设项目，特别是基于VLA的多模态具身智能实验实训已经得到众多高校客户的广泛认可。
新的一年，TsingtaoAI将在这3个商业化方向上继续发力，在异构物体分拣和搬运、零部件的装配、安全巡检、螺丝锁付、精密装配和柔性线缆插拔等细分场景，努力实现更多核心场景的深度落地，并由此锻造出来一套营业收入稳步增长的成熟商业体系。
关于TsingtaoAI
TsingtaoAI致力于构建国际领先的工业具身智能技能任务开发平台。公司核心团队汇聚了来自顶尖院校与科技巨头的技术专家，拥有深厚的AI Infra与机器人算法积淀。公司通过自研的通用PoC实验底座与多模态Agent编排引擎，为工业制造、高校实训等场景提供从数据生成、算法训练到即时部署的全栈解决方案。
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