清研精准董汉：打通机器人场景落地的“最后一公里”

2026年8月15日，陕西榆林。一场聚焦智能设备与实体产业深度融合的盛会——榆林人工智能+产业链发展交流会暨第二届智能装备技术创新与可持续发展论坛落下帷幕。

会上，清研精准首次公开亮相其首个垂类具身智能中试基地矿用场景。依托毛明院士工作站及榆林智能无人装备创新中心平台，这一中试基地标志着具身智能正从单点技术验证，迈入数据闭环、工程验证与场景应用协同推进的新阶段。

清研精准创始人兼CEO董汉表示，具身智能赋能产业的核心，不在于炫技，而在于真正解决产业的实际问题。好的模型和算法固然重要，但其突破离不开高质量的真实场景数据，更离不开从数据采集到仿真训练、测试验证、评测的完整工程化链条。

八年工程化积累，为中试基地注入支撑

“我们打通机器人在矿井落地的最后一公里。”如果用一句话解释中试基地是做什么的，董汉给出了这个答案。

井下不是实验室。一个没训练好的机器人在矿下随意跑动，轻则干扰生产，重则可能带来安全风险。因此，具身智能在煤矿场景的落地，无法简单采用“边跑边学”的方式。

一条可行路径，是在安全、可控的环境中，把井下作业拆解为一个个“原子技能”，一比一复刻场景，完成数据采集、专家示教和模型迭代。这也是清研精准中试基地的重要价值。

而要把这件事做成，仅有技术构想远远不够。在董汉看来，中试基地的运转依赖三重积累。

首先是工程化能力。过去八年，清研精准服务了国内大量车企及全球头部新能源动力电池、储能电池厂商，并拓展至工程机械、低空农机等领域，积累了丰富的工业现场经验。长期的工程实践，为具身智能进入复杂工业场景提供了基础支撑。

其次是基建落地。井下模拟实验室由创新中心团队与清研精准共同搭建，通过一比一复刻矿下机器人作业场景，为机器人训练、测试与验证提供相对安全、可控的环境。

第三是数据管线构建。从数据采集到仿真测试、验证评测，清研精准搭建了完整的闭环系统，其仿真平台可为早期模型和算法训练提供支撑。

真实场景，是具身智能重要的基础资源

“你很难想象一个没训练好的机器人在矿下随便乱跑。”董汉表示，真实场景数据的获取成本和风险，是具身智能与纯软件AI之间的重要差异。

而真实场景的价值，也不止于“数据采集”本身。

董汉认为，真正重要的还包括基于真实场景形成的专家知识和工程化反馈。没有这些，再先进的算法也很难真正适配复杂工业环境。

中试基地的作用，正是让算法在复刻的真实环境中反复训练和验证，让数据在闭环中持续积累和迭代，最终推动机器人真正具备在井下等复杂场景中执行任务的能力。

从实验室到矿井，从Demo到生产力，清研精准正以真实产业需求为牵引，以工程化能力为底座，持续探索机器人与工业场景之间的连接路径，推动具身智能从技术验证进一步走向实际应用。

董汉博士就读于清华大学，师从中国工程院院士教授。2018年6月，在清华大学孵化下正式创立清研精准。成立8年来，董汉带领清研精准团队将AI检测、仿真及测试验证产品打入国内100+整车厂和动力电池企业的核心供应链，产品出货超万台，落地全球30多个国家，产业客户覆盖新能源整车、动力电池、储能、核心零部件、矿山、电力等核心赛道。长期工业客户、真实场景、数据及工程化积累，构成清研精准进一步进入工业 Physical AI 的重要基础。

关于清研精准

清研精准由清华大学孵化，面向具身智能在垂类场景的规模化落地，致力于打造连接真实物理世界与AI模型的工程化底座。

依托8年来在自动驾驶、新能源与工业场景中的数据积累和工程闭环能力，清研精准构建“具身数据引擎、场景仿真验证工具链、垂类世界模型”三位一体能力，打通真实数采、数据治理、合成数据、仿真推演、验证评测与模型迭代全链路。

目前，清研精准相关解决方案已落地全球30多个国家，覆盖新能源整车、动力电池、储能、核心零部件、矿山、电力等核心赛道，持续推进工业Physical AI基础设施建设。

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