人形機(jī)器人“入職”汽車生產(chǎn)線能否成新風(fēng)口？

　　分揀物料、搬運(yùn)料箱、精密裝配……近日，記者走進(jìn)吉利汽車位于浙江寧波的極氪5G智慧工廠，只見數(shù)十臺人形機(jī)器人——Walker　S1，分布于總裝車間、儀表區(qū)、質(zhì)檢區(qū)及車門裝配區(qū)等多個(gè)復(fù)雜場景，成功實(shí)現(xiàn)分揀、搬運(yùn)和精密裝配等多任務(wù)協(xié)同作業(yè)。

　　記者從研發(fā)制造Walker　S1的深圳市優(yōu)必選科技股份有限公司（簡稱“優(yōu)必選”）公司獲悉，這是其開展的首例多臺、多場景、多任務(wù)人形機(jī)器人協(xié)同實(shí)訓(xùn)，希望借此探索建立面向多任務(wù)工業(yè)場景的通用人形機(jī)器人群體作業(yè)解決方案，推動人形機(jī)器人從單機(jī)自主向群體智能進(jìn)化。

　　近幾年，伴隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，中外多家科技公司紛紛將人形機(jī)器人引入汽車生產(chǎn)領(lǐng)域。比如，美國的Apptronik公司生產(chǎn)的Apollo人形機(jī)器人已經(jīng)進(jìn)入了梅賽德斯-奔馳的生產(chǎn)線，而Figure01人形機(jī)器人則進(jìn)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(yè)領(lǐng)軍企業(yè)和優(yōu)必選達(dá)成合作，優(yōu)必選自主研發(fā)的工業(yè)人形機(jī)器人Walker　S系列已成功進(jìn)入全球多家車廠，并完成了第一階段的單機(jī)自主智能實(shí)訓(xùn)。

　　“我們創(chuàng)新的人形機(jī)器人群腦網(wǎng)絡(luò)（BrainNet）架構(gòu)與智能網(wǎng)聯(lián)中樞（IoH）架構(gòu)，為群體智能軟硬件協(xié)同提供了可落地的技術(shù)路徑?！眱?yōu)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(huán)境密集交互進(jìn)化出的高階具身智能，優(yōu)必選在內(nèi)部立項(xiàng)了一個(gè)具身智能研究項(xiàng)目，這一項(xiàng)目基于超級大腦+智能小腦基本構(gòu)想，并將大腦的功能盡可能多地下放小腦，這就有了優(yōu)必選Walker　S1搭載的群腦網(wǎng)絡(luò)。

　　群體智能的技術(shù)攻關(guān)，是人形機(jī)器人在制造業(yè)場景規(guī)?；渴鸬谋亟?jīng)之路。焦繼超介紹，在優(yōu)必選的群腦網(wǎng)絡(luò)中，超級大腦基于多模態(tài)具身推理大模型，進(jìn)行多尺度模型協(xié)同及云邊端認(rèn)知拓?fù)?，?fù)責(zé)高級語義理解、推理決策、潛在異常監(jiān)測，重點(diǎn)突破了智能混合決策技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜產(chǎn)線級任務(wù)的高維決策；智能小腦則是基于Transformer架構(gòu)的感知+操作+運(yùn)動端側(cè)小模型，研發(fā)跨場域融合感知技術(shù)和多機(jī)協(xié)同控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高效且精確的決策控制，同時(shí)支持多機(jī)并行分布式學(xué)習(xí)，加速人形機(jī)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(yōu)必選基于DeepSeek-R1深度推理技術(shù)研發(fā)的人形機(jī)器人多模態(tài)具身推理大模型?！按钶d這一具身推理大模型的Walker　S1通過在多個(gè)車廠一線實(shí)訓(xùn)任務(wù)積累，可以構(gòu)建億級高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù)集，這樣真實(shí)場景中積累的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是如今人形機(jī)器人迭代進(jìn)化最為欠缺的?！苯估^超說。

　　據(jù)介紹，正是有了這樣群腦網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、高質(zhì)量數(shù)據(jù)積累、機(jī)器人技能迭代，再輔以人形智能網(wǎng)聯(lián)中樞Internet　of　Humanoids?。↖oH），將單臺人形機(jī)器人自主執(zhí)行的任務(wù)范疇擴(kuò)大到多臺機(jī)器人配合完成的產(chǎn)線級柔性需求，這才有了Walker　S1在極氪5G智慧工廠展現(xiàn)出的多維度多場景的群體智能能力。

　　人形機(jī)器人被設(shè)計(jì)用于執(zhí)行從簡單物流到復(fù)雜裝配的任務(wù)，緩解熟練工人短缺的壓力并提高生產(chǎn)質(zhì)量。但當(dāng)前人形機(jī)器人在技術(shù)成熟度、成本控制、安全性以及人機(jī)協(xié)作等方面仍面臨顯著挑戰(zhàn)，對于人形機(jī)器人進(jìn)入工業(yè)制造領(lǐng)域的做法，一些專家也仍持懷疑態(tài)度。

　　波士頓動力公司的創(chuàng)始人雷伯特就明確表示，他并不看好這種人形機(jī)器人在工業(yè)制造中的前景。他認(rèn)為，汽車制造是傳統(tǒng)機(jī)器人公司的優(yōu)勢領(lǐng)域，焊接、裝配、噴涂和搬運(yùn)等機(jī)器人已經(jīng)在產(chǎn)線上扮演著重要角色。相比之下，人形機(jī)器人在產(chǎn)線上的作用有限，只能算是“吉祥物”；法國國家技術(shù)學(xué)院院士、蒙彼利埃大學(xué)教授Abderrahmane　Kheddar認(rèn)為，盡管機(jī)器人在制造業(yè)中能夠提升效率和生產(chǎn)質(zhì)量，但人形機(jī)器人的優(yōu)勢尚未完全展現(xiàn)出來。

　　盡管國際知名投資機(jī)構(gòu)高盛預(yù)測，2035年人形機(jī)器人全球市場規(guī)模將高達(dá)380億美元，但目前人形機(jī)器人還無法真正像人類一樣工作。未來的發(fā)展還需要更多研究和探索。焦繼超表示，在復(fù)雜場景下，群體智能通過分布式個(gè)體的動態(tài)交互與協(xié)同，涌現(xiàn)出超越單一能力的全局智慧，能夠幫助人形機(jī)器人高效決策與自適應(yīng)優(yōu)化，突破跨場景跨任務(wù)的大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用，這一突破不僅為人形機(jī)器人在智能制造中的規(guī)?；瘧?yīng)用提供了參考范式，也將推進(jìn)新型工業(yè)化從“半柔性制造”向“全柔性智造”范式躍遷。