2024人形机器人车厂应用榜单：技术解析与行业趋势

8月21日，世界机器人大会在北京开幕，近170家国内外机器人企业参展。展区焦点，无疑是27款形态各异的人形机器人。

在被称为“具身智能元年”的2024年，一个产业趋势已然明朗：人形机器人进入工业车间，特别是汽车制造工厂，正从技术演示转向规模化应用。

全球汽车工厂已成为人形机器人落地的核心试验场。Figure AI在发布Figure 02时，同步展示了初代Figure 01在美国宝马工厂执行仓储、钣金等任务，每日工作时长接近20小时。Apptronik与奔驰合作，将Apollo人形机器人部署于生产线，承担搬运与装配工作。特斯拉的Optimus也在其自有产线进行测试，并计划于2026年对外批量供货。

国内市场同样活跃。今年，优必选已与东风柳汽、吉利汽车、一汽红旗等多家车企达成战略合作，其工业版人形机器人Walker S已进入多家工厂进行实地场景验证。本次大会上，优必选直接将“实训车间”搬进展厅，Walker S系列现场演示了智能搬运、分拣、质检等任务，并正式发布了“人形机器人工业场景解决方案”。

目前，优必选是全球唯一与多家车企达成战略合作并进入工厂实训的人形机器人公司，已获得超过500台工业版人形机器人意向订单。大会期间，优必选还与北京具身智能机器人创新中心、奥迪一汽签署合作协议，共同研发智能化解决方案，加速人形机器人在汽车产线的大规模应用进程。

优必选与奥迪一汽签约

人形机器人进车厂，难在哪里？

探讨人形机器人如何“入职”前，需明确一个前提：现代汽车制造业已是自动化高地。整车制造被分解为高度标准化的工序，由专用设备在各工站高效完成。因此，人形机器人要融入这条成熟产线，必须攻克几个核心挑战。

首要挑战是环境适应性与任务鲁棒性。汽车工厂布局动态调整，生产需求频繁变化。机器人必须具备强大的环境迁移能力，在不同产线间快速部署，并保持任务执行的稳定性。同时，汽车制造的精密性要求机器人具备毫米级的操作精度，以完成精细装配。

其次是力量与灵巧性的平衡。机器人既需具备搬运重型部件的负载能力，又要求手臂与手部拥有足够的自由度与柔顺性，以执行复杂的装配动作。此外，实时感知与动态响应能力不可或缺，机器人需能即时感知环境变化并做出调整，保障生产节拍。

多任务协同与人机安全交互是另一大挑战。机器人需能并行处理多项指令，并与工厂内的自动化系统、AGV乃至人类工人高效协同。尤其在混流生产与人机共存的场景下，确保绝对的安全交互、实现零碰撞风险，是部署的底线要求。

本质上，人形机器人需要在适应性、稳定性、精度、力量、感知、协同及安全七个维度达到工业级标准，成为真正的“全能型选手”。其目标并非替代现有成熟的工业机器人，而是在那些非结构化、对柔性要求更高的工位上，与专用设备形成能力互补。

“工厂工序是动态的，今天负责搬运，明天可能转为分拣，后天又需要组装。面对多变工况，人形机器人的泛化能力优势明显。”优必选副总裁、研究院院长焦继超指出。

以基础搬运任务为例。机械臂、AGV等在标准环境下已广泛应用，但一旦面临狭窄、非标准或动态变化的空间，这些专用设备的局限性便显现出来。这正是人形机器人发挥其移动与适应能力的场景。

为实现高效搬运，优必选对Walker S的“大脑”（感知与规划）、“小脑”（控制）及“肢体”（执行）进行了针对性研发：通过构建3D语义地图实现导航与避障；利用视觉识别与模仿学习技术精准辨识目标物体；最终凭借轻量化仿人双臂与定制末端执行器，实现最重15公斤物体的稳定抓取与搬运。目前，Walker S系列最快可在约一分钟内完成单次物料取放循环。

而像零部件分拣这类工作，则对机器人的灵巧操作与智能决策提出了更高要求。面对海量且差异细微的零件，不仅需要高精度的视觉识别，更要求“大脑”与“小脑”实现毫秒级协同。

优必选的解决方案是依托其训练的、面向工业制造场景的人形机器人规划大模型。在此核心基础上，Walker S系列通过6D位姿识别技术精准定位部件；利用端侧多模态大模型理解并规划分拣序列；由双臂自主运动算法生成无碰撞的抓取路径；最后通过灵巧手协同操作，实现10秒内完成两种组件的抓取与放置。

此外，在本次大会上，Walker S系列还展示了其高精度质检能力。它利用语义VSLAM技术灵活导航，可执行弯腰、下蹲等动作检测低矮区域；通过手持LED灯与高精度摄像头配合，实现毫米级的螺栓装配质量检测，并将结果实时同步至工厂质量管理系统。

这些技术突破，不仅提升了单点任务的自动化水平，更勾勒出制造业从固定自动化向柔性智能化演进的技术路径。

车厂实训，让数据飞轮滚动起来

在具身智能领域，一个核心共识是：数据是驱动技术迭代的关键燃料，也是当前最主要的瓶颈。

焦继超分析，真实数据与仿真数据都至关重要，但当前仿真数据的生成高度依赖真实场景数据。“未来当世界模型能精准描述物理规律时，仿真数据的作用可能超越甚至替代真实数据。但现阶段，真实数据的权重仍占约80%。”这意味着，深入真实场景获取第一手数据，是技术突破的前提。

因此，除了高成本的真机采集和存在“现实鸿沟”的仿真，让机器人直接进入真实产线，从执行简单任务开始积累数据，是一条被验证的有效路径。这形成了一个正向的数据飞轮：机器人通过场景交互收集数据，数据优化其控制与决策算法，优化后的算法使机器人能胜任更复杂的任务，从而实现更深度的场景渗透，进而产生更丰富、更多维的数据，推动技术持续迭代。

自动化基础好、工艺流程相对标准化的汽车工厂，自然成为启动这一“数据飞轮”的理想初始场景。

未来的智能工厂，将是一张由人形机器人、工人、AGV、无人物流车及智能制造管理系统共同构成的高效协同网络。在AI 2.0时代，这需要人工智能、机器学习、多模态交互等技术的深度融合，以实现任务的智能分配、动态调度与流程的无缝衔接。

具体而言，智能制造管理系统作为中枢，负责全局任务优化与调度；AGV和无人物流车负责标准路径的物料精准配送；而人形机器人则凭借其环境适应性与操作灵活性，在复杂工位执行导航、搬运、装配、质检等精确作业，并通过5G等低延迟技术与系统实时通信，实现人、机、料的高效协同。所有生产单元产生的数据将被实时汇总分析，用于持续优化生产策略与设备效能。

基于这一蓝图，优必选以汽车行业为切入点，规划了三阶段发展路径：当前阶段，聚焦新能源汽车制造场景，完成在搬运、分拣等任务中的测试验证，打磨硬件稳定性与可靠性；下一阶段，随着规模化落地，提升产品性能、优化成本结构，实现规模商业化，并横向拓展至消费电子等其他制造领域；第三阶段，随着软硬件技术成熟，将机器人拓展至更复杂的任务场景，使其具备超过10种技能，成为真正的多任务通用型工业人形机器人。

“我们通过海量场景数据迭代模型，这是智能技术落地的关键。新数据的持续涌入，使得我们可以用软件定义硬件能力，最终实现面向工业应用的通用化解决方案。”焦继超分享道。

在本次世界机器人大会上，Walker S系列已初步展示了这种协同能力：Walker S Lite与无人物流车协同完成物料搬运；在质检环节实时上报检测结果；在分拣环节根据系统指令自主执行物料转运。

写在最后

行业普遍将人形机器人视为继智能手机和新能源汽车之后的下一个颠覆性技术平台。而制造业日益扩大的劳动力缺口，则进一步催化了其市场潜力。

根据多部委联合发布的《制造业人才发展规划指南》，到2025年，中国制造业工人缺口将接近3000万，缺口率达48%。另一方面，中国电子学会预测，到2030年，我国人形机器人市场规模有望达到8700亿元。这两组数据的交汇，不仅揭示了市场对智能化制造方案的迫切需求，也预示了人形机器人在填补劳动力缺口、推动产业升级方面的巨大潜力——一个潜在的万亿级市场正在开启。

2023年12月，优必选以“人形机器人第一股”的身份在港股上市。针对行业关注的应用落地，优必选正试图通过车厂实训抢占先机。焦继超表示：“作为研发人员，希望大家能更理性地看待新技术发展周期，给予技术迭代更多空间。先把行业生态培育起来，人形机器人的前景非常广阔。我们将持续攻坚，解决发展中的各类工程难题，不断突破技术瓶颈。”

走进车厂实训，标志着人形机器人从实验室走向规模化生产的关键一步。下一次工业革新的浪潮，或许已在不远处涌动。

来源：互联网