◎ 人形机器人进车厂，开始较真了。

△ 撰文：董志洋

搬料箱、上下料、做质检，甚至插接电池连接器，人形机器人已经在汽车产业链里接下了具体的工作。作业节拍、成功率和累计运行时间有了实际记录，“进厂打工”的机器人，开始交出自己的生产成绩单。

10月21日，奥迪与Agile Robots、达索系统、英伟达公布了移动人形机器人零部件排序项目，面向因戈尔施塔特工厂开展验证。在奥迪的Production Lab，机器人从物料容器中取出零件，再按总装要求排好顺序。

奥迪每天的物料供应需要完成约100万次拣选，将正确的零件按顺序送到对应工位，多品种、混放和摆放变化，让其中一些取件工作长期难以自动化。

与此同时，汽车客户要求机器人按生产安排持续完成任务，宝马、兆丰机电和舍弗勒等工厂的实践，也把节拍、可靠性和设备协同列入了部署要求。

车厂的需求不止搬箱

工厂交给机器人的工作，主要集中在搬运与上下料、质检和装配。搬运和上下料解决供料问题，质检需要判断产品状态，装配则要求机器人完成部件之间的连接与配合。

搬运与上下料既包括把料箱送到产线，也包括将工件放入指定设备或夹具，智元与上汽通用联合研发的“能仔1号”进入别克至境E7电池量产线，承担的就是上下料。物料的位置、朝向或规格发生变化，机器人需要相应调整取放动作，再将工件交给下一道工序。

优必选已经将Walker S带进比亚迪总装车间，并与一汽-大众达成合作，计划共同开发和测试物流应用场景；宝马在德国莱比锡工厂尝试的Hexagon Robotics AEON，也涉及高压电池装配及零部件生产环节的物料配送。

质检方面，优必选Walker S在蔚来开展过车门锁、车灯盖板质检实训，智平方在东风柳汽的应用则同时涉及上下料和外观质检。机器人需要判断检测结果是否符合质量要求，漏检、误检及检测速度，都会影响工位的使用效果。

在宁德时代中州基地的动力电池PACK产线上，千寻智能的“小墨”已规模化落地，完成电池接插件插接，并参与电池包下线前的功能测试。插接过程中，机器人需要将部件对准接口，并在接触后控制位置和受力，才能继续完成插入。

在延锋工厂，国家地方共建人形机器人创新中心的“灵龙”、“青龙”系列机器人，已在零件火焰处理、齐套分拣和激光弱化等工位开展实景数据采集与自主作业验证，跑通了“实训场训练、模型迭代、工业现场部署”的迁移路径。

在火焰处理工位，灵龙-h抓取、转运料件，操作设备启动火焰处理，再将处理后的料件移至分拣区。工位采用人机隔离方案，数采人员在专用操控间远程采集数据，减少接触高温、有害气体和粉尘的风险。

青龙D-Wheel则进入激光弱化车间，承担料件转运与上下料，通过人机混合半自主方案，配合人工完成数据采集和高精度料件放置。机器人既要处理物料，也要配合加工设备，工厂对它的要求由此延伸到了设备操作与工序衔接。

这些仍有人工参与的工序，也给机器人留下了应用空间。面对多品种物料取放、重复质检和接插件操作，工厂既希望减少人工重复劳动，也希望减少换型时反复开发、调试的工作量。

连续作业，考验整机

此前，在宝马的一个焊装工位，Figure 02拿起X3的钣金件，放入焊接夹具，再由六轴工业机器人完成焊接，焊好的部件随后进入主线。每次循环需要放好3块钣金件，循环时间84秒，其中装载占37秒，宝马对单班准确率的要求为99%。

在实际工作的6个月里，Figure 02累计运行1250小时，装载9万多个零件，参与3万多辆X3的生产。主要硬件故障点出现在前臂，抓取和转动所需部件集中在紧凑空间内，反复作业时散热受限。

Figure 03让每个腕部电机控制器直接连接主计算机，省去Figure 02前臂内负责转发通信的微控制器电路板，简化结构，也便于处理散热，同时增加自研指尖触觉传感器和掌心摄像头。

连续作业暴露出的可靠性问题，会促使整机企业重新调整控制器布局、散热和感知配置，这些部件和系统的表现，还要继续接受实际使用的检验。

前不久，在浙江兆丰机电，乐聚的15台人形机器人已经进入常态化上料作业 ，现场金属丝网框、工位和上料台交错，机器人要完成预备、取料、转运与上料等10余个动作序列。方案能够抓取内径80-120mm的小型零件，可适配15个工位、覆盖10余种零件。

一次上料循环控制在40秒以内，成功率稳定在98%，项目已在现场连续无故障运行超过2个月，累计运行约1000小时，协助生产6万多个零部件。

对工厂而言，机器人抓得住零件之后，还要按时供料、持续工作，才能跟上工位的生产安排。

10月20日启用的舍弗勒太仓具身智能机器人数智工厂，将5台珞石逐星H系列轮式人形机器人部署到智能装配产线上，参与料箱搬运、零件分拣、压装与螺丝装配、功能检测、打标及包装，为人形机器人生产关节模组相关零部件。

在这条“机器人造机器人部件”的产线上，移动底盘负责工位间的流转，双7轴力控臂承担取放和接触操作。

逐星H通过关节力感知和力控能力，在接触工件后根据受力调整动作，玄和iNex控制系统统一管理双臂、底盘、全身关节及周边设备，借助EtherCAT工业总线实现协同控制。具身多模态模型将视觉信息和机器人当前状态作为输入，持续生成后续动作，让机器人配合任务安排完成移动与操作。

把一个工位复制出去

奥迪的排序项目由供应链团队提供工艺经验，并定义实际运行要求。

奥迪生产与物流董事会成员Gerd Walker表示：“制造业的未来，将取决于我们把工业经验与人工智能结合得有多好。”

这一项目要处理料箱混放、不同包装及位置朝向变化，还涉及多品种、半刚性和柔性零件，AI感知识别物料，双臂负责抓取和操作。取出零件之后还要满足总装排序要求，团队设计任务时，就要将物料变化与工厂的供料规则一起考虑。

合作团队使用达索系统DELMIA构建物流环境的虚拟孪生，在3DEXPERIENCE平台结合行业世界模型和英伟达Omniverse相关技术，检查任务可行性、时间、人体工学与安全。

达索系统3DS Global Brands执行副总裁Philippe Laufer强调，机器人实际进厂前就需要设计和验证任务，英伟达机器人与边缘AI副总裁Deepu Talla则关注怎样尽量少改动既有作业流程，完成复杂物流任务的自动化。

乐聚采取的另一项办法，是将上料技能拆成30余个基础模块，开发者通过组合模块安排任务，不必编写底层代码，开发周期从数月缩至数周。

标准技能再经多机调度平台同步到其他设备，部署时间从天级缩至小时级，现场人员通过一键叫料系统调用机器人，掉件、碰撞和过速检测等模块参与安全管理。

作业过程中，数据同步采集、回传和归档，无需停机或单独排产，按当前采集能力，每月可采集4万余条数据。生产任务同时提供了模型开发所需的实际操作样本，其中也包括抓取失败、小件掉落和摆放偏差。

这些数据会经过质量检测与分类，检查内容包括任务时长、初始状态、动作完整性、是否复位以及是否成功保存，失败记录也会按用途保留，用于模型迭代。

乐聚与兆丰已将汽车零部件上料真机作业回流数据集捐赠纳入开放原子开源基金会OpenLET社区，乐聚助理副总裁任广杰提出，后续还将联合合作伙伴开放真实机器数据和开发工具链。

另外，汽车客户也在直接参与联合研发。

4月13日，延锋国际与银河通用签署战略合作协议，以“银河星脑”具身大模型与“银河星坊”机器人本体为核心，结合延锋的制造体系、质量控制及全球布局，面向工业场景推进规模化落地。

银河通用上海子公司还将参与延锋国际智造能力中心具身智能训练场景的挖掘和建设。双方将共同探索工业级机器人产品生态，以及可复制、可输出的智能工厂解决方案和行业标准，让合作从单个任务的开发延伸到更多制造场景。

博银合创与联合汽车电子则共建RoboFab联合实验室，使用真实工业物料和作业规范采集数据，开展工位模型后训练。汽车企业也参与定义机器人该做什么，并用生产知识和现场数据帮助机器人企业适配模型。

制造方面，舍弗勒与珞石还共同推进具身智能机器人一体化关节模组开发，将精密部件制造、规模化生产经验与机器人技术结合。

汽车供应链企业可以同时参与机器人部件研发和制造，已有的制造能力与质量管理经验，也为机器人扩大交付提供了支持。

同类工序分布在不同产线和基地，一套方案跑通后，还有继续部署的空间。汽车客户能够提供任务、数据和制造协作，也有后续采购需求，机器人企业需要把单个工位的开发经验整理成可复用的技能和部署方法，才能承接更多项目。

补料，要跟着生产走

在前不久的上海工博会上，博银合创用两台BW10-Lite演示物料流转，一台识别、抓取并举升料箱，再送到流利架上料，另一台到对应位置取箱，转运至线边码垛区。

博捷BEAmm-S任务管理平台将物料搬运拆成任务节点，根据机器人的位置、负载与作业进度动态分配任务、设置交接点，再根据实时回传的物料状态协调接续动作并纠偏。两台机器人何时取箱、在哪里交接，需要根据彼此的作业状态实时安排，调度平台将各自的取放动作衔接成连续的物料流转。

此次展示的BW10-Lite搭载法奥机器人定制的关节模组与人形机械臂，双臂最大负载20公斤，重复定位精度±0.05毫米，最高运行速度1.5米/秒，并采用双电池热插拔设计。在安排连续作业时，料箱负载、移动效率和补能方式都需要同任务调度一起考虑。

在联合汽车电子，POUP项目已经上线，BW10-Lite承担满料箱拆垛、双层流利架补料，以及空箱回收与码垛，当前覆盖2个工位，作业循环为120秒。方案结合视觉货位检测、任务调度平台，与客户叉车AGV协同，按缺料紧迫度动态安排任务。

补料的先后顺序取决于工位需求，机器人需要同物流设备配合，让满箱进入、空箱退出的安排跟上生产。项目继续运行和扩展，还需要处理任务中断后的恢复与人机混合作业，并按班次评估运行效果。

博银合创的工业垂类模型博智Bolt融合视觉、点云和力触觉信息，用于理解任务并控制机器人。博睿BRoPS处理数据采集、治理、训练和能力升级，BEAmm-S则对接生产业务系统，接收任务并回传执行状态。

POUP项目计划在2026年底扩展到3个工位，扩展安排涉及产能核算、效率优化和标准化交付包。

工博会现场的客户交流也集中在部署和使用问题，包括接入现有产线的时间、换产品或料箱后的调试周期，以及后续运维响应。

博银合创高级产品经理曹华虎 此前 谈到交付时表示：“我们现在其实并不大缺客户。”他更关注产品怎样快速爬坡、交到用户现场，帮助客户提升效率。

向更多工位交付机器人，也要求企业组织好部署与持续服务。已经开发的技能、任务管理和调试方法能够复用多少，会影响下一次部署所需的工作量，现场适配、异常处理和维护则需要随着工位增加继续跟进，机器人企业的竞争也会延伸到这些环节。

写在最后

上汽通用的电池产线上下料、延锋的零部件工位验证、联合汽车电子的线边补料，正在让汽车制造企业和机器人企业围绕具体任务开展合作。

而这些现场需求与部署实践，也将成为HRTC 2026人形机器人技术与产业大会的讨论重点。

上汽通用动力科技有限公司智能设备高级技术经理徐啸顺将带来《人形机器人在汽车制造场景中的应用机遇与挑战》主题演讲，从汽车制造企业的视角，讨论人形机器人的应用机会与落地难题。

博银合创大客户总监冯瑾将在HRTC 2026人形机器人技术与产业大会分享《如何实现人形机器人在汽车/三电产线常态化、规模化“工作模式”作业》，结合联合汽车电子POUP项目，讨论节拍、稳定性、异常恢复和复制成本，以及扩展更多工位的工程方法。

除此以外，珞石机器人、延锋国际、优必选、蔚来等企业也将带来主题分享，围绕人形机器人进入制造现场的应用需求与实践展开交流。

本次大会由NE时代主办，将于2026年11月26至27日在上海国际汽车城瑞立酒店举行，主题为“场景落地·生态协同”。

大会第一天围绕工业具身智能市场与制造场景实践展开，第二天讨论灵巧手、电子皮肤、关节模组、散热、视觉、材料和电池等核心零部件技术。

制造企业、机器人企业和集成团队可以围绕实际项目，交流工位选择、系统接入及持续运行的方法，让现场需求与整机、零部件开发直接对接。 欢迎通过下方二维码报名参会。

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