近年来，仿人机器人开始在工业环境中充当“学习者”，从事打磨、装配、运输、分拣、检验等中高强度的重复性工作。未来，大量的人形机器人可能会进入工厂。有委员指出，需要尽快解决这方面的短板，将“拥挤的展厅”转变为“可复制的工作站”。 3月2日，今年全国人大开幕前夕，小米集团创始人雷军透露，小米机器人已经开始在汽车工厂开展实习。近年来，仿人机器人开始在工业环境中充当“学习者”，执行中等到高强度的重复性任务，例如打磨、装配、搬运、分类和检查。任务成功率等关键指标稳步提升，有助于降低生产成本、提高生产效率。多位智能制造一线代表认为，要让仿人机器人“常态化”进入工厂，需要在工艺稳定性、大型基础模型、场景泛化能力等方面进行提升。从实验室到工厂汽车生产线、3C电子产品生产线、新能源电池生产线……人形机器人越来越多地出现在智能工厂中。今年的政府工作报告提出培育发展未来能源、量子技术、实体智能、脑机接口、6G等未来产业。人形机器人作为智能的物理载体和体现智能的核心形式，为体现智能的实现提供了方向。天语数字科技总裁何寒先生指出，进入2025年以来，我国的仿人机器人产业十分火爆，不少企业企业进入行业，产品改进迅速，开始从“能动、能做”转向“能干、能干”。人形机器人能在多大程度上完成任务？雷军代表分享了小米机器人在汽车工厂自攻螺母安装站连续自主作业3小时的成果。两侧同时安装成功率为90.2%，满足生产线最高速度76秒的生产周期要求。在此操作中，机器人连续、准确地从自动送钉器中拾取自攻螺母，并为其自动攻丝。将销钉放入紧固定位工具中。配合滑动输送机和自攻工位的自动定位和锁紧，实现汽车整体压铸后地板件自攻螺母的自动拧紧。 “它可能会现在看起来有些‘尴尬’，但这无疑是一个非常有意义的开始。”雷军代表表示。仿人机器人从实验室走向工厂的过程中面临着重大挑战，需要经过严格的测试才能满足生产节奏和合格率要求。首席执行官雷滚表示，在实验室里可能会重复数万次故障，但在工厂里需要精确、可靠的动作和精确的生产率。“小米仿人机器人在汽车制造场景的大规模应用已经迈出了第一步。然而，仿人机器人在大规模工程应用中仍存在工艺稳定性低、单个硬件成本高、车间工位数量少等问题尚未解决。因此，人形机器人还处于‘学徒工’状态，尚未成为真正的‘正式工人’。”雷军代表表示，这对机器人进入工厂来说是一次严峻的考验。y。何寒专员从算法的角度进行了分析。目前，我国大多数公司仍然针对特定任务使用定制算法。缺乏真正大规模、泛化能力强的体现智能基础模型。 “目前，许多人形机器人在受控环境中表现良好，但当面对现实世界的光照变化、物体多样性、工作站差异、干扰和碰撞等时，它们仍然容易出现策略失败和长时间的任务中断。”小鹏汽车总裁何小鹏也强调了泛化能力的缺乏。 “从技术结构来看，目前我国的仿人机器人大多属于软件规则控制的类型。但从大脑（自主思维决策）和小脑（运动控制）的协调系统来看，在更多场景下泛化任务的能力和商业化的前景还不够。”何小鹏代表表示，这是我国的仿人机器人，这导致该行业还面临很多挑战，要加快向规模化、商业化方向推进，尽快弥补不足。2月28日，仿人机器人与人体智能标准化年会在北京召开。同次会议上，《仿人机器人与人体智能标准体系》 《具身智能（2026年版）》公布，这是我国首个覆盖全产业链、全生命周期的高水平标准设计，涵盖基础共性点、智能类脑计算、肢体部件、成套机械系统、应用和安全伦理六大领域。这标志着相关产业进入了标准化发展的新阶段。推动仿人机器人产业创新发展，为加快仿人机器人通用机器人在智能制造中的应用提供指导。”雷军代表建议，鼓励仿人机器人与智能制造企业开展联合攻关，提高仿人机器人的工艺稳定性。同时，支持仿人机器人在具体生产线的搬运装配、零部件安装、柔性部件装配、焊接喷涂等通用应用，拓展智能制造的应用场景。对于更具体的应用场景，何寒书记提出，首先应形成国家“人形机器人岗位清单”，选择效益可量化、环境相对结构化的场景，如3C组装、储运、质检、电气/危险等。假以时日，以“人工智能+制造”为抓手，形成真正的工作站数据流转和持续迭代机制，促进中小企业的发展。融入支持性生态系统。首席执行官何小鹏表示：“高端智能人形机器人的进步将推动人工智能从数字世界走向现实世界。”我们相信，智能人形机器人在该地区的部署将进一步有助于其在工业、商业乃至家庭场景中的真正推广，并将具有更广泛的商业价值。仿人机器人进入工厂并进行大规模工作是大势所趋。小米CEO雷军预计，未来五年，将有大量人形机器人在小米工厂工作。 “在此背景下，我们必须尽快弥补不足，把‘拥挤的陈列室’变成‘可复制的工作站’，把‘突破’变成‘系统’。”贺涵委员说：“胜利”。（《主报》，北京，3月9日）
（编辑：杨淼）
作者
