Agility Robotics Digit v4vsFourier Intelligence GR-1
Comparativa lado a lado de Agility Robotics Digit v4 y Fourier Intelligence GR-1: specs, precio, casos de uso y SDKs.

Digit v4
Commercial bipedal humanoid for warehouse tote handling

GR-1
Open-platform humanoid for research + light industrial pilots
Especificaciones
| Spec | Digit v4 | GR-1 |
|---|---|---|
| Precio (USD) | $250,000 | $150,000 |
| Categoría | humanoid | humanoid |
| Carga útil | 16 kg | 50 kg |
| Autonomía | 4 h | 2 h |
| Velocidad | 1.5 m/s | 1.4 m/s |
| Peso | 65 kg | 55 kg |
| Grados de libertad | 20 | 40 |
| Batería | LiPo, hot-swap | Li-ion swap |
- Warehouse tote handling
- Truck unloading
- Bulk pack to conveyor
- Recycling sortation
- University research
- Light manufacturing pilots
- Rehabilitation R&D
- Robotic hand teleoperation studies
Cuál elegir y cuándo
Elija el Agility Robotics Digit v4 si opera en el sector logístico y busca una solución lista para despliegues comerciales a escala en almacenes. Su autonomía de 4 horas y batería de intercambio en caliente lo hacen ideal para turnos operativos continuos en tareas de manipulación de contenedores y descarga de camiones, donde la fiabilidad es crítica. A diferencia de plataformas de investigación, Digit v4 incluye la plataforma en la nube Agility Arc, facilitando la gestión de flotas y la integración directa en flujos de trabajo industriales existentes. Es la opción superior para empresas que priorizan la robustez operativa y la integración de software empresarial sobre la flexibilidad experimental.
Opte por el Fourier Intelligence GR-1 para entornos de investigación académica o pilotos industriales ligeros que requieran una alta destreza mecánica a un coste menor. Con 40 grados de libertad y una capacidad de carga de 50 kg, este robot supera significativamente al Digit en fuerza bruta y complejidad de movimiento, siendo ideal para estudios de teleoperación de manos robóticas o I+D en rehabilitación. Su arquitectura abierta, compatible con Fourier OpenAI Stack y Python, permite a los desarrolladores experimentar con algoritmos de control avanzados. Es la elección lógica para laboratorios universitarios o departamentos de innovación con presupuestos ajustados que buscan máxima versatilidad programable.
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