履带式特种机器人应用场景解析

让大模型稳定吐 JSON，靠的不是 prompt 里那句「只输出 JSON」

结构化输出的稳定性，本质是一个工程问题，不是提示词手艺。解码层管语法，Schema 管语义边界，校验与兜底管意外，三样都做到位，失败率才能从「偶发」压到「可监控」。下次再遇到模型不听话，先别改提示词，去看一眼你的 Schema 和重试逻辑——问题多半在那儿。——文/吴佳文，广东省人工智能与机器人学会副秘书长，长期关注AI产业落地与人工智能人才培养。

点胶机器人数据采集物联网解决方案

需要采集的数据包括：运行模式、当前程序编号、各关节轴位置、点胶轨迹坐标、出胶压力、出胶量、胶水温度、点胶速度、针头高度补偿值、运行状态、报警代码等。数据关联分析与持续优化。统计每个班次的点胶工件数量、胶水消耗量、设备稼动率、异常停机次数、点胶不良率（结合质量检测数据），以及各点胶工位的综合OEE，生成日报、周报、月报。平台对接方案，工厂现有MES系统，支持MQTT上行协议，要求将点胶机器人的运行数