人形機器人“入職”汽車生產線能否成新風口？
分揀物料、搬運料箱、精密裝配……近日，記者走進吉利汽車位于浙江寧波的極氪5G智慧工廠，只見數十臺人形機器人——Walker S1，分布于總裝車間、儀表區、質檢區及車門裝配區等多個復雜場景，成功實現分揀、搬運和精密裝配等多任務協同作業。
記者從研發制造Walker S1的深圳市優必選科技股份有限公司（簡稱“優必選”）公司獲悉，這是其開展的首例多臺、多場景、多任務人形機器人協同實訓，希望借此探索建立面向多任務工業場景的通用人形機器人群體作業解決方案，推動人形機器人從單機自主向群體智能進化。
近幾年，伴隨著人工智能技術的快速發展，中外多家科技公司紛紛將人形機器人引入汽車生產領域。比如，美國的Apptronik公司生產的Apollo人形機器人已經進入了梅賽德斯-奔馳的生產線，而Figure01人形機器人則進入了寶馬在美國斯帕坦堡的工廠……
目前比亞迪、富士康、順豐、北汽新能源等多家行業領軍企業和優必選達成合作，優必選自主研發的工業人形機器人Walker S系列已成功進入全球多家車廠，并完成了第一階段的單機自主智能實訓。
“我們創新的人形機器人群腦網絡（BrainNet）架構與智能網聯中樞（IoH）架構，為群體智能軟硬件協同提供了可落地的技術路徑。”優必選副總裁、研究院院長焦繼超介紹，為探索通過群體行為與外部物理環境密集交互進化出的高階具身智能，優必選在內部立項了一個具身智能研究項目，這一項目基于超級大腦+智能小腦基本構想，并將大腦的功能盡可能多地下放小腦，這就有了優必選Walker S1搭載的群腦網絡。
群體智能的技術攻關，是人形機器人在制造業場景規模化部署的必經之路。焦繼超介紹，在優必選的群腦網絡中，超級大腦基于多模態具身推理大模型，進行多尺度模型協同及云邊端認知拓撲，負責高級語義理解、推理決策、潛在異常監測，重點突破了智能混合決策技術，實現了復雜產線級任務的高維決策；智能小腦則是基于Transformer架構的感知+操作+運動端側小模型，研發跨場域融合感知技術和多機協同控制技術，實現高效且精確的決策控制，同時支持多機并行分布式學習，加速人形機器人的技能生成與遷移。
值得注意的是，上面提到的超級大腦還用到了優必選基于DeepSeek-R1深度推理技術研發的人形機器人多模態具身推理大模型。“搭載這一具身推理大模型的Walker S1通過在多個車廠一線實訓任務積累，可以構建億級高質量工業數據集，這樣真實場景中積累的高質量數據集是如今人形機器人迭代進化最為欠缺的。”焦繼超說。
據介紹，正是有了這樣群腦網絡架構、高質量數據積累、機器人技能迭代，再輔以人形智能網聯中樞Internet of Humanoids （IoH），將單臺人形機器人自主執行的任務范疇擴大到多臺機器人配合完成的產線級柔性需求，這才有了Walker S1在極氪5G智慧工廠展現出的多維度多場景的群體智能能力。
人形機器人被設計用于執行從簡單物流到復雜裝配的任務，緩解熟練工人短缺的壓力并提高生產質量。但當前人形機器人在技術成熟度、成本控制、安全性以及人機協作等方面仍面臨顯著挑戰，對于人形機器人進入工業制造領域的做法，一些專家也仍持懷疑態度。
波士頓動力公司的創始人雷伯特就明確表示，他并不看好這種人形機器人在工業制造中的前景。他認為，汽車制造是傳統機器人公司的優勢領域，焊接、裝配、噴涂和搬運等機器人已經在產線上扮演著重要角色。相比之下，人形機器人在產線上的作用有限，只能算是“吉祥物”；法國國家技術學院院士、蒙彼利埃大學教授Abderrahmane Kheddar認為，盡管機器人在制造業中能夠提升效率和生產質量，但人形機器人的優勢尚未完全展現出來。
盡管國際知名投資機構高盛預測，2035年人形機器人全球市場規模將高達380億美元，但目前人形機器人還無法真正像人類一樣工作。未來的發展還需要更多研究和探索。焦繼超表示，在復雜場景下，群體智能通過分布式個體的動態交互與協同，涌現出超越單一能力的全局智慧，能夠幫助人形機器人高效決策與自適應優化，突破跨場景跨任務的大規模商業化應用，這一突破不僅為人形機器人在智能制造中的規模化應用提供了參考范式，也將推進新型工業化從“半柔性制造”向“全柔性智造”范式躍遷。
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