Category: 公司动态

3月31日，在江苏省具身智能机器人产业联盟第五次理事会上，MCT毫厘智能成功当选联盟理事单位。 这不仅是一次行业身份的升级，更意味着MCT正以更积极的姿态，深度参与具身智能产业协同与生态共建。 江苏省具身智能机器人产业联盟是在江苏省工信厅业务指导下成立的产业协同组织，汇聚省内外具身智能机器人领域骨干企业、高等院校、科研机构及相关单位，致力于推动产业资源整合、技术创新与成果转化。此次成功当选联盟理事单位，既体现了行业对MCT现阶段技术能力与产业位置的认可，也意味着公司将以更主动的姿态参与区域生态建设。 对于MCT而言，这既是对产业趋势的主动回应，也是公司核心能力在具身智能场景中的持续落地。作为一家专注于姿态感知与绝对定位的创新企业，MCT长期坚持“数据驱动，软硬结合”的核心战略，在芯片、模组、算法、多源融合等方向持续深耕。随着人形机器人、机器狗、工业机器人等具身智能载体加速演进，机器人对运动控制、空间感知、稳定交互与持续学习能力提出了更高要求，而这些能力的背后，离不开可靠的姿态感知、精确定位与高质量数据闭环。 这也正是MCT持续深化具身智能产业布局的核心基础。 从姿态感知、绝对定位到数据闭环，MCT始终聚焦的，都是空间智能时代最底层、最关键、也最具壁垒的基础能力。 围绕具身智能核心基础层，MCT的两条关键布局正加速落地 与许多从单一软件、单一算法或单一硬件切入具身智能赛道的企业不同，MCT的布局更聚焦于机器人规模化落地所必需的关键基础层：一端是决定机器人“能否稳定感知和控制”的姿态感知与定位底座，另一端是决定机器人“能否持续学习和快速迭代”的数据闭环基础设施。 这不仅构成了MCT在具身智能方向的差异化路径，也意味着公司围绕空间智能底层能力的长期布局正进入关键落地阶段。 一、面向机器人本体的姿态感知与定位底座 围绕人形机器人、机器狗、工业机器人等场景，MCT已形成以 MOJANDA、SUMACO、REVENTADOR 为核心的产品与技术布局，持续强化机器人在复杂环境下的姿态感知、运动控制与定位能力。 对于具身智能而言，感知能力的关键不只是“能测到”，更关键的是能否在动态、复杂、非结构化环境中保持长期稳定、实时可信的输出，并真正支撑工程化验证与规模化落地。依托在IMU模组、组合导航与多传感器融合方面的积累，MCT能够在小型化、高集成、量产适配、抗干扰、抑震动、自适应温漂等方向形成差异化优势，推动机器人从单点惯性测量走向更高可靠性的系统级感知能力。 这也是MCT在具身智能方向形成差异化优势的重要原因——公司长期积累的高可靠感知与工程化能力，与具身智能关键基础层需求高度契合。 更重要的是，这一布局已进入实质性兑现阶段。 目前，相关产品已完成向多家头部机器人客户的送样，并实现批量出货。 二、面向行业的数据采集与训练基础设施 除了本体感知层面的布局，MCT也在积极构建面向具身智能行业的数据基础设施能力。围绕数据采集、自动处理、智能标注、模型训练与部署，公司正逐步形成从前端穿戴式采集设备，到数据中台，再到智算平台的完整链路。 如果说感知与定位决定了机器人如何理解自身与环境，那么数据闭环决定的，则是机器人如何持续学习、持续优化、持续进化。对具身智能产业而言，真正的竞争并不只在某一个模型或某一个部件，而在于能否形成从真实世界数据获取、到高效处理、再到训练与部署落地的完整闭环。 以 Moti Sense、Moti Studio、Moti Brain 为代表，MCT正在打通从“物理世界穿戴”到“机器人数据闭环”的关键路径，探索具身智能从感知输入到模型输出、从单点产品到系统能力的完整底座。 这条路径的独特之处在于，MCT并不是从纯软件或纯平台角度切入，而是将前端感知能力、数据理解能力与后端训练部署能力放在同一体系中协同构建。这使公司在具身智能迈向规模化应用的过程中，更有机会形成从底层感知到持续迭代的系统级优势。 从当选理事单位到参与生态，MCT正在走向更深层次的产业角色 当前，具身智能产业正从概念热度走向工程化验证、场景化落地与生态化协同。谁能在关键基础层建立优势，谁就更有机会在新一轮产业竞争中完成卡位。 此次当选联盟理事单位后，MCT将继续依托自身在姿态感知、绝对定位、组合导航与多源融合方面的技术积累，加强与产业链上下游伙伴的协同合作，推动关键能力在更多机器人场景中落地应用。与此同时，未来公司也将积极参与并推动江苏省空间机器人组合导航地方标准的制定与推广工作，为产业规范化、体系化发展贡献力量。 这既是身份的升级，也是责任的升级。它意味着MCT不再只是提供单点技术，而是开始以更主动的姿态参与生态建设、标准建设与产业协同。 面向未来，MCT已在路上 从核心器件到系统能力，从姿态感知到数据闭环，MCT毫厘智能面向具身智能的产业布局正加速推进。 未来，公司将继续坚持“数据驱动，软硬结合”，持续夯实从芯片、模组、算法到数据平台的核心能力，加快面向具身智能场景的产品推进、标准参与与产业协同，努力成为具身智能时代值得信赖的关键基础能力提供者。 具身智能的大幕已经拉开。 顺势而为，是基于长期积累的主动卡位；跟进热点，是面向产业前沿的加速落子。 从布局到落地，从能力到兑现，MCT毫厘智能正在具身智能时代加速走向产业前沿。

一、从“抖动”到“稳定”：什么是 IMU 的“稳” 在自动驾驶系统中，IMU（惯性测量单元）是“姿态感知”的核心器官。 它由陀螺仪和加速度计组成，能实时测量载体的角速度和线加速度。 但 IMU 并不完美，它像一个时刻在倾听的传感器—— 任何微小的噪声、温度变化、机械震动，都会让它“听错”。 于是，“稳”成为衡量 IMU 的第一标准。 但“稳”并非静止，而是意味着输出误差的可控性。 真正的车规级 IMU，不是让波动消失，而是让每一次波动都可预测、可建模、可补偿。 这正是 SUMACO 系列的出发点：让“稳定”成为算法可依赖的常量。 二、误差的根源：漂移与噪声 IMU 的输出误差主要来自两类因素： 系统性误差可通过标定校正； 而随机噪声则需要从时间维度建模。 在 IMU 的专业测试中，工程师常用一种方法来识别噪声特征—— Allan 方差分析（Allan Variance Analysis）。 这就像在听音乐时识别“底噪”的节奏，通过时间间隔分析来辨别噪声类型。 三、温度的挑战：热噪声如何影响“稳” IMU 的另一个敌人，是温度。 当环境从冬天的 -40℃ 到夏天的 +85℃，敏感元件的输出曲线会发生漂移。 这种“温漂（Temperature Drift）”会让姿态感知在高低温下不一致。 SUMACO 的解决方案是： 换句话说，它不仅“知道自己热了”，还能“知道热到什么程度会影响输出”，并即时修正。 四、从标定到量产：稳定的工业逻辑 SUMACO 的“稳”并非源自单一算法，而是工业体系的结果。 在常州智能制造中心，SUMACO 采用“工厂标定 + 在线标定”双标定体系： 两级标定构建起从实验室到实际应用的一致性—— 这就是“车规级 IMU”的工业底色：可批量复制的稳定。 五、“稳”是一种系统能力 真正的稳定，从来不是单一指标的优秀，而是系统的协同。…

近日，MCT 毫厘智能 CEO Alex 接受常州电视台专访，分享公司在空间智能领域的探索、积累与实践。 镜头记录下的，不只是一次采访，更是 MCT 持续成长的一个切面。 由远及近，直至毫厘。 理想正在实现，承诺正在兑现。

引子：一张地图的局限 人类的导航，始于地图。 地图告诉我们从哪里到哪里， 但它从不告诉我们为什么要去那里。 对机器来说，传统导航系统就像那张地图—— 它能算出最短路径，却无法理解目的。 而空间智能的未来，是让机器不仅能“走对路”， 更能“明白路的意义”。 一、导航：从规则到路径 传统导航系统是一套严格的逻辑机器。 它依赖坐标、路径、约束条件。 输入起点与终点，输出一条最优路径。 在这一阶段，机器是被动的。 它依赖外部指令和精确的输入， 没有理解环境的能力。 这种模式就像“盲行”—— 路径是算出来的，不是感受到的。 而空间智能的目标， 是让机器具备“主动理解空间”的能力， 在不确定的世界中自主决策。 导航是被动计算，认知是主动理解。 二、认知：理解的不确定性 认知不同于导航，它需要“意义”。 当机器人面对复杂场景—— 前方可能是斜坡、障碍、或行人， 它必须在不确定的信息中作出判断。 这种判断不是算出来的，而是理解出来的。 它需要感知融合（视觉、雷达、IMU）、环境记忆（地图、历史轨迹）、 以及行为推理（意图预测、路径重构）。 MCT 的 REVENTADOR 平台，就是这种“空间认知”的雏形： 它不仅融合数据，还通过数据理解“环境状态”。 系统不再只问“我在哪”， 而是问“我该怎么走、为什么要这样走”。 三、机器的“空间意识” 在哲学上，意识意味着“对存在的感知”。 而对机器来说，空间意识是它理解世界的第一步。 当 GNSS、IMU、视觉、雷达共同构成连续时空信息流， 算法能在其中提取“模式”与“意义”。 它不再只是追踪轨迹，而是在学习环境的逻辑。 例如： 这种基于经验的空间理解， 让机器从“感知者”进化为“理解者”。 四、从反应到预判：机器的直觉 真正的智能，不在反应速度，而在预判能力。 当机器能预测未来几秒可能发生的事情， 它就具备了“直觉”。 REVENTADOR 平台通过大规模数据训练， 建立了时间序列模型与动态置信边界， 使系统能在异常发生前调整自身参数。 例如：…

12月6日，苏州汾湖。**在第十届铃轩奖颁奖典礼上，MCT毫厘智能自研的车规级三频高精度GNSS芯片 MOJANDA 330 荣获“2025第十届铃轩奖·前瞻·车用芯片类 优秀奖”（以下简称“铃轩奖车用芯片类优秀奖”）。公司CEO郦可代表团队登台领奖。本次获奖表明，MOJANDA 330 在车规级可靠性、自主创新能力及智能驾驶产业价值方面获得了行业权威认可。 作为中国汽车供应链最具影响力的年度奖项之一，铃轩奖十年来汇聚了 Momenta、理想汽车、芯驰科技、采埃孚、地平线、禾赛科技 等多家业内代表性企业，是主机厂评估核心供应链能力的重要参考体系。MOJANDA 330 的上榜，体现了国产车规级高精度定位芯片在技术演进与产业化成熟度上的阶段性突破。 三频车规级定位能力，支撑高精度导航进入新一代应用周期 MOJANDA 330 面向智能汽车、机器人、无人机、农机自动驾驶等对可靠性要求极高的场景，采用多星座、多频点融合架构，实现从单频/双频向“三频时代”的代际跃迁，可在城市遮挡、弱信号、高干扰等复杂环境中提供稳定、连续的厘米级定位表现。 芯片支持北斗、GPS、GLONASS、Galileo、QZSS 等主流卫星系统，兼容 PVT、RTK、PPP 等多种定位模式。基于高性能射频链路与优化的基带架构，MOJANDA 330 在弱信号跟踪、多卫星并发处理以及复杂电磁环境下的鲁棒性方面表现突出，为智能驾驶系统的环境理解、路径规划和控制执行提供可靠的空间位置基础。 在系统架构层面，MOJANDA 330 采用定制化 RISC-V 处理架构，相比传统方案实现约 10 倍效率提升，并支持约 10 微秒级（10 µs）快速唤醒，能够在自动驾驶场景下更好地平衡实时性与功耗，为上层融合算法和控制系统预留充足的算力与响应空间。 这表明三频定位能力已具备车规级的数据可靠性，为前装智能驾驶的连续定位、精准理解环境与规模化应用奠定关键基础。 车规级可靠性体系全面建立，量产可扩展性获得主机厂验证 MOJANDA 330 从架构设计、前后端实现到系统验证的全流程均按照车规体系打造，已通过 AEC-Q100 Grade 2 认证，并在高低温循环、寿命与应力测试等多个车规级验证项目中表现稳定，满足智能汽车前装量产对长期一致性与极端工况适应性的要求。 在研发与制造体系上，MCT 构建了“射频 + 模拟 + SoC + 基带 + 算法”的全栈自研能力，结合车规级设计方法学、验证流程和供应链管理，实现从设计到工艺的深度自主可控。 在量产环节，MOJANDA 330 已建立起稳定可扩展的车规级量产体系，DFT 覆盖率高达…

引子：隧道里的那几秒钟 你一定经历过这样的瞬间： 开车进入隧道，导航信号瞬间中断，地图上的蓝点失踪。 几秒之后，它又突然出现，仿佛什么都没发生。 这短短的“消失”，背后其实是一个复杂的技术接力过程。 当卫星信号无法抵达地面时，系统必须用其他手段“接着算”， 否则，机器就会像被蒙上眼的人一样，在黑暗中失去方向感。 一、信号为什么会消失？ GNSS 信号并不像我们想象的那样强大。 它从 2 万公里外的卫星发出，到达地面的功率仅约 –130 dBm， 比地球背景噪声还弱。 因此，它极容易被各种因素干扰： GNSS 的脆弱性，决定了它无法独立支撑“连续可靠”的导航。 而可靠定位的核心，就是在信号消失时仍能维持空间认知。 二、从“信号丢失”到“数据接力” 当卫星信号中断时，系统并不会立刻“失明”。 这时，IMU（惯性测量单元）和其他传感器开始接管： IMU 利用加速度与角速度推算位移； 里程计记录车轮转速与方向变化； 视觉或雷达提供环境特征匹配。 这些信息被算法融合成一个连续的轨迹预测， 等到信号恢复时，再通过 GNSS 修正累积误差。 在 MCT 的架构中，这种接力过程由 REVENTADOR 融合算法平台 主导， 它以 MOJANDA 和 SUMACO 的数据为输入， 通过实时滤波与完好性检测（Integrity Check） 确保整个系统的轨迹平滑、连续。 当卫星失声，算法开始说话。 三、冗余：可靠系统的第二层防线 可靠性并不意味着永不出错，而意味着有备无患。 在定位系统中，冗余是可靠的根基。 MCT 的软硬一体架构中，每个关键环节都存在冗余设计： 这些机制确保在单一源失效时，系统不会“掉线”， 而是自动切换到可信的次级解算路径。 这种“自愈式设计”，是车规级定位系统区别于民用导航的本质。 四、融合：让误差不再“积累”…

引子：一条看不见的信号线 清晨五点，北半球的天空依然深蓝。 在轨运行的 30 多颗卫星，正在默默地广播信号。 信号跨越两万公里，穿过电离层和大气层，抵达地面。 几乎同一时间，你口袋里的手机、汽车的中控、无人机的天线，都在接收同样的信息—— 每一条信号，都携带着一个精确的时间戳。 这，就是人类最庞大的“灯塔网络”：全球卫星导航系统（GNSS）。 它让整个世界在同一坐标体系中运转。 一、从 GPS 到 GNSS：人类的星际定位网 上世纪 70 年代，美国研发了 GPS——最早的卫星导航系统。 随后，苏联的 GLONASS、欧洲的 Galileo、中国的北斗陆续建成。 这些系统共同组成了今天的 GNSS（Global Navigation Satellite System）。 GNSS 的核心思想很简单： “只要我知道几颗卫星的位置和到它们的距离，我就能知道自己在哪。” 地球上任意一点，只要“看到”至少 4 颗卫星，就能算出自己的三维坐标。 这听起来像是魔法，但其实是时间和距离的游戏。 二、原理：与卫星赛跑的光速游戏 每颗卫星都在不停广播自己的“身份”和“时间”。 接收机记录信号到达的时间差，然后乘以光速，得出距离。 四颗卫星，就能解出四个方程，算出三维坐标和时间误差。 但现实并不理想。 信号在穿过大气时会被延迟；卫星和接收机的时钟都有微小漂移； 城市的高楼甚至会反射信号，让接收机“听到”假的距离。 这时，硬件与算法的能力差距就出现了。 消费级设备可能误差几米，而车规级模块（如 MOJANDA）通过多频信号接收、抗干扰射频设计和精密时钟同步，将误差提升至厘米级。 精度，不只是算力的胜利，更是“时间”的胜利。 三、GNSS 的组成：天、地、人三界协奏 一个完整的 GNSS 系统由三部分组成： 这些环节的协作，形成了一个“自洽的时空网络”。 卫星传递空间坐标，地面维持时间一致性，终端设备完成信息融合。 这就是“时空感知”的物理骨架。 四、多频、多系统：可靠性的核心保障 GNSS 的关键突破之一，是多频与多系统的协同。…

2025年9月23日，2025中国国际工业博览会在上海国家会展中心正式开幕。MCT携多款核心产品与算法平台参展，集中展示公司在姿态感知和绝对定位方向的最新进展，重点面向具身智能、机器人、低空经济与智能设备等应用场景。 本次展出的核心亮点包括： 具备全栈自研能力，已通过 AEC-Q100/Q104 认证，支持全系统多频高精定位，在复杂环境中依然保持高可靠与低功耗表现。 2. SUMACO 系列车规级 IMU 产品 拥有丰富量产经验，具备高稳定性与低漂移特性，提供多形态选择，广泛适配服务机器人、无人系统和工业移动平台。 3. REVENTADOR 多源融合算法平台 覆盖卫星定位、深/紧组合与多源融合等核心算法，结合量产交付经验与完善工具链，在复杂环境中持续输出可靠的姿态感知和绝对定位能力。 在工博会现场，MCT以车规级GNSS芯片、IMU模组及多源融合算法为基础，提供“可集成、可验证、可部署”的姿态感知与绝对定位能力，面向产业落地的三项工具链优势： 模块化 SDK 与 Demo 工具链即插即用，化繁为简、快速上手，帮助方案商与设备厂商显著降低 40% 集成成本。 2. 量产直通｜测试效率提升 50% 支持原厂适配、仿真联动与与自动化外场测试，验证效率提升至 50%，加快从原型到批量应用的节奏。 3. 标准输出｜适配周期缩短至 1 个月 构建“开发—测试—部署”一体化流程，将系统适配周期由约 3 个月压缩至 1 个月，提升交付确定性。 依托“数据驱动、软硬结合”的策略，MCT的解决方案已在具身智能、城区辅助驾驶、低空经济、机器人、智能设备等领域落地应用，并与产业链伙伴协同推进空间智能在真实场景中的持续优化与规模化部署。 本届工博会 MCT 展位位于 8.1H-F309，展期至 9月27日。欢迎各界伙伴莅临交流。

2025年9月16日，作为理想星环OS首批生态合作伙伴之一，MCT毫厘智能受邀出席在北京召开的“理想星环OS首届指导委员会会议”。会上，MCT与理想星环OS正式签署合作备忘录，双方将围绕姿态感知与绝对定位能力的标准化输出展开深度合作，共同推动理想星环OS的生态协同与能力开源落地。 此次指导委员会的成立，标志着理想星环OS开源生态迈入协同共建的全新阶段。会议汇聚了来自整车、芯片、操作系统、工具链、感知定位等多个关键领域的代表企业，共同探讨了四大关键议题，包括：社区生态建设及标杆量产项目、开源操作系统与AI技术路线、功能安全体系建设、量产交付能力建设等，并达成初步共识。会议正式通过理想星环OS指导委员会章程，明确委员会组织架构和工作机制，启动关键技术工作组和长期技术路线制定工作。 MCT推进Location SDK标准化建设 作为理想星环OS平台唯一承担姿态感知与绝对定位方向能力建设的合作伙伴，MCT基于其全栈式软硬件能力，负责Location SDK模块的标准化建设，并已完成以下核心能力的深度集成： 上述能力已通过理想星环OS平台验证，并以统一封装、即插即用的标准化模块形式，向生态开发者全面开放。 MCT打造“可集成、可验证、可部署”的感知能力体系 MCT以车规级GNSS芯片、IMU模组及多源融合算法为基础，提供“可集成、可验证、可部署”的姿态感知与绝对定位能力，助力整车企业与生态伙伴构建高可靠感知系统，释放三大核心价值： 模块化 SDK 与 Demo 工具链即插即用，化繁为简、快速上手，帮助方案商与车厂降低 40% 集成成本。 支持原厂适配、仿真联动与自动化路测，测试效率提升达 50%，验证更快、上车更稳。 构建“开发-测试-部署”一体化流程，将整车适配周期从3个月压缩至 1个月，加速从原型走向量产。 MCT推进“灰盒开源”与工具链适配 MCT正在协同推进能力标准化与生态接口开放，围绕“可用、可调、可控”三大目标，构建可规模化部署的生态基础设施： 将REVENTADOR组合导航算法以库形式封装核心能力，开放接口文档，兼顾安全性与适配弹性。 面向多类型空间智能设备，分阶段推动MOJANDA GNSS能力模块灰盒开放，增强多端适配能力。 面向未来，共筑“空间智能+AI”时代的基础设施 未来，MCT将持续深化与理想星环OS平台在姿态感知与绝对定位方向的合作，围绕车规级软硬件融合能力，推动更可靠、更标准、更高效的空间智能模块在多场景下落地应用。作为专注于Physical AI时代的姿态感知与绝对定位创新公司，MCT将与理想星环OS生态伙伴一道，携手打造开放、协同、可持续演进的智能生态体系。