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從“學徒工”到“正式工”，人形機器人還要邁過幾道坎？

2026-03-11 09:50:39來源：中新網

近年來，人形機器人已在工業場景中開始當“學徒”，從事打磨、裝配、搬運、分揀、巡檢等中高強度重復勞動。未來可能會有大批人形機器人進廠。有委員指出，應盡快補齊這一領域的短板，把“熱鬧的展廳”變成“可復制的工位”。

3月2日，今年全國兩會開幕前夕，小米集團創始人雷軍代表透露：小米機器人已經開始在汽車工廠實習。

近年來，人形機器人已在工業場景中開始當“學徒”，從事打磨、裝配、搬運、分揀、巡檢等中高強度重復勞動，任務成功率等關鍵指標穩步提升，有助于降低生產成本并提高生產效率。

多位來自智能制造一線的代表委員認為，走進工廠的人形機器人要想“轉正”，在工藝穩定性、基礎大模型、場景泛化能力等方面還有待完善。

從實驗室走向工廠

汽車生產線、3C電子生產線、新能源電池生產線……越來越多智能工廠中開始出現人形機器人的身影。

今年政府工作報告提出，培育發展未來能源、量子科技、具身智能、腦機接口、6G等未來產業。而人形機器人作為人工智能的物理載體與具身智能的核心形態，為具身智能的落地提供了方向。

天娛數科董事長賀晗委員注意到，進入2025年以來，我國人形機器人產業熱度高、企業多、產品迭代快，開始從“能動起來、能表演”轉向“能上崗、能干活”。

人形機器人上崗能做到什么程度？雷軍代表分享了小米機器人在汽車工廠自攻螺母上件工站中連續自主運行3小時的成果：雙側同時安裝成功率為 90.2%，且滿足了最快76 秒的產線生產節拍要求。

在該任務中，機器人連續從自動送釘設備中精準抓取自攻螺母，并放置在自攻擰緊的定位工裝上，配合滑臺輸送和自攻工位的自動定位鎖定，實現汽車一體化壓鑄后地板零件自攻螺母的自動化自攻擰緊作業。

“可能大家現在看著還覺得有點‘笨拙’，但這的確是個非常有意義的開始。”雷軍代表說。

面臨硬核考驗

人形機器人從實驗室走向工廠的過程中，面臨極大的挑戰——要滿足生產節拍和合格率的要求。雷軍代表介紹，在實驗室中，可以進行成千上萬次的失敗迭代，而工廠要求動作精準可靠，生產節拍分秒不差。

“小米人形機器人在汽車制造場景的規模化應用，已經邁出第一步。但人形機器人的大規模工程化應用，尚存在工藝穩定性差、單體硬件成本高、車間工位數量少等突出問題，導致人形機器人還處于‘學徒工’狀態，尚未真正轉向‘正式工’。”雷軍代表表示，這是機器人進廠面臨的硬核考驗。

賀晗委員則從算法角度分析，目前我國多數企業仍采用針對特定任務的定制化算法，缺乏真正意義上具備強泛化能力的具身智能基礎大模型。“當前不少人形機器人在受控環境下表現亮眼，但面對真實世界的光照變化、物體多樣性、工位差異、干擾碰撞等，仍易出現策略失效與長任務中斷。”

泛化能力的缺乏，也是小鵬汽車董事長何小鵬代表關注的焦點。“從技術結構上看，我國當前大部分人形機器人屬于軟件規則控制的類型，但在‘大腦’(自主思考與決策)與‘小腦’(運動控制)的協同體系、更多場景任務泛化能力、商業化落地前景方面尚未形成行業優勢。”何小鵬代表表示，這導致我國人形機器人在加速邁向規模化、真實場景商業化方面仍面臨諸多挑戰。

盡快補齊短板

2月28日，人形機器人與具身智能標準化年會在北京召開，會上發布了《人形機器人與具身智能標準體系(2026版)》。這是我國首個覆蓋全產業鏈、全生命周期的標準頂層設計，涵蓋基礎共性、類腦智算、肢體部組件、整機系統、應用及安全倫理六大板塊，標志著相關產業進入規范化發展新階段。

“國家已經出臺了促進人形機器人產業創新發展的指導政策，為加快推動通用人形機器人在智能制造中的應用指導了方向。”雷軍代表建議，鼓勵人形機器人、智能制造等企業開展聯合攻關，提高人形機器人的工藝穩定性。同時，支持通用人形機器人在搬運裝配、零配件安裝、柔性組件組裝、焊接噴涂等具體產線落地應用，擴大智能制造應用場景。

對于更為具體的應用場景，賀晗委員聚焦國家級“人形機器人上崗清單”的建立，建議選擇收益可量化、環境相對結構化的場景先形成規模，例如3C裝配、倉儲搬運、質檢巡檢、危化/電力巡檢等。同時，以“AI+制造”為抓手，形成真實工位數據回流與持續迭代機制，帶動中小企業進入配套生態。

“高階智能人形機器人的突破，將推動人工智能從數字世界走向真實場景。”何小鵬代表認為，在本地部署具備自主感知、決策、執行能力，具備泛化能力，由物理世界大模型驅動的高階智能人形機器人，更有利于真正推廣到工業、商業乃至家庭等場景，擁有更廣泛的商業化價值。

人形機器人大規模進廠“打工”很可能是大勢所趨。雷軍代表預計，未來5年會有大批量人形機器人進入小米工廠干活。“在此背景下，更應盡快補齊短板，把‘熱鬧的展廳’變成‘可復制的工位’，把‘單點突破’變成‘系統勝利’。”賀晗委員說。

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