人形机器人“入职”汽车生产线能否成新风口？

据中国经济网 分拣物料、搬运料箱、精密装配……近日，记者走进吉利汽车位于浙江宁波的极氪5G智慧工厂，只见数十台人形机器人——Walker S1，分布于总装车间、仪表区、质检区及车门装配区等多个复杂场景，成功实现分拣、搬运和精密装配等多任务协同作业。

记者从研发制造Walker S1的深圳市优必选科技股份有限公司（简称“优必选”）公司获悉，这是其开展的首例多台、多场景、多任务人形机器人协同实训，希望借此探索建立面向多任务工业场景的通用人形机器人群体作业解决方案，推动人形机器人从单机自主向群体智能进化。

近几年，伴随着人工智能技术的快速发展，中外多家科技公司纷纷将人形机器人引入汽车生产领域。比如，美国的Apptronik公司生产的Apollo人形机器人已经进入了梅赛德斯-奔驰的生产线，而Figure01人形机器人则进入了宝马在美国斯帕坦堡的工厂……

目前比亚迪、富士康、顺丰、北汽新能源等多家行业领军企业和优必选达成合作，优必选自主研发的工业人形机器人Walker S系列已成功进入全球多家车厂，并完成了第一阶段的单机自主智能实训。

“我们创新的人形机器人群脑网络（BrainNet）架构与智能网联中枢（IoH）架构，为群体智能软硬件协同提供了可落地的技术路径。”优必选副总裁、研究院院长焦继超介绍，为探索通过群体行为与外部物理环境密集交互进化出的高阶具身智能，优必选在内部立项了一个具身智能研究项目，这一项目基于超级大脑+智能小脑基本构想，并将大脑的功能尽可能多地下放小脑，这就有了优必选Walker S1搭载的群脑网络。

群体智能的技术攻关，是人形机器人在制造业场景规模化部署的必经之路。焦继超介绍，在优必选的群脑网络中，超级大脑基于多模态具身推理大模型，进行多尺度模型协同及云边端认知拓扑，负责高级语义理解、推理决策、潜在异常监测，重点突破了智能混合决策技术，实现了复杂产线级任务的高维决策；智能小脑则是基于Transformer架构的感知+操作+运动端侧小模型，研发跨场域融合感知技术和多机协同控制技术，实现高效且精确的决策控制，同时支持多机并行分布式学习，加速人形机器人的技能生成与迁移。

值得注意的是，上面提到的超级大脑还用到了优必选基于DeepSeek-R1深度推理技术研发的人形机器人多模态具身推理大模型。“搭载这一具身推理大模型的Walker S1通过在多个车厂一线实训任务积累，可以构建亿级高质量工业数据集，这样真实场景中积累的高质量数据集是如今人形机器人迭代进化最为欠缺的。”焦继超说。

据介绍，正是有了这样群脑网络架构、高质量数据积累、机器人技能迭代，再辅以人形智能网联中枢Internet of Humanoids （IoH），将单台人形机器人自主执行的任务范畴扩大到多台机器人配合完成的产线级柔性需求，这才有了Walker S1在极氪5G智慧工厂展现出的多维度多场景的群体智能能力。

人形机器人被设计用于执行从简单物流到复杂装配的任务，缓解熟练工人短缺的压力并提高生产质量。但当前人形机器人在技术成熟度、成本控制、安全性以及人机协作等方面仍面临显著挑战，对于人形机器人进入工业制造领域的做法，一些专家也仍持怀疑态度。

波士顿动力公司的创始人雷伯特就明确表示，他并不看好这种人形机器人在工业制造中的前景。他认为，汽车制造是传统机器人公司的优势领域，焊接、装配、喷涂和搬运等机器人已经在产线上扮演着重要角色。相比之下，人形机器人在产线上的作用有限，只能算是“吉祥物”；法国国家技术学院院士、蒙彼利埃大学教授Abderrahmane Kheddar认为，尽管机器人在制造业中能够提升效率和生产质量，但人形机器人的优势尚未完全展现出来。

尽管国际知名投资机构高盛预测，2035年人形机器人全球市场规模将高达380亿美元，但目前人形机器人还无法真正像人类一样工作。未来的发展还需要更多研究和探索。焦继超表示，在复杂场景下，群体智能通过分布式个体的动态交互与协同，涌现出超越单一能力的全局智慧，能够帮助人形机器人高效决策与自适应优化，突破跨场景跨任务的大规模商业化应用，这一突破不仅为人形机器人在智能制造中的规模化应用提供了参考范式，也将推进新型工业化从“半柔性制造”向“全柔性智造”范式跃迁。