自 2022 年具身智能（Embodied AI）概念全面爆发以来，机器人行业的技术重心从传统机械自动化转向“感知—理解—行动”闭环的智能体系统。随着谷歌、Meta、特斯拉、OpenAI、斯坦福、MIT 等机构持续推动具身智能模型、世界模型和通用操作策略的研究，整个行业进入了真正意义上的“智能机器人时代”。在这一波浪潮中，Franka 机器人（Franka Emika Panda / FR3）成为增长最快、需求最旺盛的具身智能通用平台之一，其市场表现和学术渗透率呈现爆发式提升。
一、具身智能的兴起带来需求激增
具身智能的发展核心是让机器人通过大模型、强化学习和示教学习掌握真实世界的操作能力。要大规模训练、验证、部署具身智能策略，就必须使用一款 价格可控、力控可靠、接口开放、部署快速 的通用机器人平台。Franka 正好契合这一需求。
自 2022 年起，全球采用 Franka 的高校和研究机构增长明显。根据行业调研数据与公开论文统计，Franka 在具身智能相关论文中的出现频率自 2021–2024 年间增长超过 250%，并在多个顶级机构中成为主流平台。在具身智能研究中，它已经可以被视为“默认机器人”。
二、Franka 成为具身智能首选平台的核心原因
卓越的力控能力与7自由度灵活性
对具身智能而言，机器人是否能执行精细操作至关重要。Franka 的内置力控、可安全接触、人类手臂般的可达性，使其能够支持：倒水、开瓶、插拔、叠毛巾、灵巧抓取等复杂任务，这些正是具身智能最迫切需要的训练场景。
开放式接口支持大模型训练
Franka 的 FCI（Franka Control Interface）提供 1kHz 级实时控制，使研究者能够直接接入底层控制环路，满足强化学习、扩散策略（diffusion policies）、模型预测控制（MPC）等高频策略的需求。
在多模态具身智能 pipeline 中高度适配
Franka 是目前最适合集成 VLA（Vision-Language-Action Models）、RT-X 系列模型、世界模型和模仿学习 pipeline 的机器人之一。
例如：
Google DeepMind 的 RT-2、RT-2-X、RT-H 项目均采用 Franka 收集大量操作数据
Stanford 的 Diffusion Policy、ALOHA 系列广泛使用 Franka
CMU、MIT、Tsinghua 等构建的大规模具身数据集大量采用 Franka 工作台
安全、便携、低风险的实验友好型方案
相比传统工业机器人，Franka 的轻型结构与安全特性减少了部署成本，使研究团队可以在狭小实验室环境中快速搭建实验。
三、具身智能带动的“Franka需求增长率”
根据行业采购渠道与研究机构设备统计，2022–2024 年全球具身研究平台采购中，Franka 的占比快速上升，具有以下趋势：
年度增长率约 35%–60%（不同地区和应用略有差异）
在美国高校具身研究平台中，Franka 占比已超过 45%
在大模型公司的采用率（Google、Meta、OpenAI、xAI、NVIDIA 研究院等）持续提升
国内清华、北大、上海交大、浙大等相继建立 Franka 实验平台
可以说，具身智能的增长正在直接拉动 Franka 成为“下一代科研平台的标准装备”。
四、大厂推动的巨大机会窗口
随着大模型从软件走向实体机器人，“机器人端基础设施的标准化”变得至关重要。各大厂纷纷将 Franka 作为主要的数据采集与策略验证平台：
Google DeepMind： Open X-Embodiment 数据集大量采用 Franka
Google Brain/Everyday Robots： 早期 RT-1/RT-2 训练大量使用 Franka
Stanford： Diffusion Policy、ALOHA、RoboCook 等具身研究全面采用 Franka
Meta FAIR： 使用 Franka 进行手部操作数据采集与多模态项目
国内互联网企业： 正在批量采购 Franka 用于具身智能与 VLA 训练
这意味着具身智能的大规模商业化需要的真实数据和动作模型，将大概率继续依赖 Franka 或类似平台，而 Franka 目前处在最强势的位置。
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