中新网杭州10月17日电(奚金燕)具身智能被视为继计算机、智能手机、新能源汽车之后的下一个万亿级产业风口。如今在浙江，多家制造企业率先开启人形机器人产线落地探索，尝试让其在真实工位承担上料、转运等作业。但从试点到规模化“进厂打工”，仍需跨过作业节拍、稳定性、量产成熟度等多重门槛。人形机器人离真正融入生产体系还有多远？浙江制造业一线正在探索答案。

　　走进位于杭州萧山的兆丰机电车间，15台乐聚人形机器人正在有序开展零部件“上料”作业。它们动作节奏稳定，在金属料框、多工位交错的狭小产线环境里，自主完成识别、抓取、转运、送料全流程。

　　“别看它们现在还有点生疏，已经进步很多了，刚来的时候还经常摔跤，经过一万五千次的训练迭代，才有今天的作业效果。”回忆起一年前引进机器人驻厂调试训练的场景，浙江兆丰机电股份有限公司董事长孔爱祥仍记忆犹新。

　　谈起具身智能在工厂里的落地应用，他对前景充满信心：“目前机器人的稳定性和准确率，已经基本达标，后续还将提升节拍等跟真实场景匹配的细节问题。我们希望探索出一套真正可落地、可在全行业推广的工业应用方案。”

　　兆丰机电深耕汽车零部件领域三十余年，是国内汽车轮毂轴承龙头企业。在传统自动化改造基础上，企业率先尝试将大批量人形机器人嵌入真实生产工位，联合乐聚机器人发布“具身智能+汽车零部件上料解决方案”。

　　不同于固定机械臂，人形机器人拥有类人躯干与灵活双臂，能够适配现有工厂布局，无需大规模改造产线，这也是制造业企业看重它的核心优势。但工业现场环境复杂，物料摆放随机、空间狭窄、工况波动，都是人形机器人落地的现实考验。

　　过去，具身智能行业多以单点试点、技术验证为主，常态化、可复制的落地案例较少。在兆丰机电产线，15台人形机器人在金属丝网框、多工位、上料台交错的狭窄复杂动态环境中，可完成10余个动作序列，稳定抓取内径80至120毫米的小型零件。完成一次上料循环的时间稳定控制在40秒以内，上料成功率稳定在98%，已在现场连续无故障运行超过2个月。

　　乐聚机器人常务副总裁柯真东表示，15台人形机器人在兆丰产线同步作业，形成规模化并行数据采集能力，按当前数据产能测算，单月采集超过4万条，并随产线运行持续累积。这些数据全部来自真实工业场景，可用于模型迭代，让机器人越来越“聪明”。

　　值得一提的是，双方已将“汽车行业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，用于丰富工业场景真实机器数据资源，降低全行业研发门槛，助力更多科研团队和企业开展具身智能模型训练。

　　开放原子开源基金会相关负责人认为，真实作业数据持续积累，还将提升机器人的泛化能力。基于数据持续积累、模型持续优化，搭配技能开发工具链、多机调度平台和通用灵巧手，同一场景下的标准技能可快速适配不同零件、不同工位。模块化设计无需大规模定制开发，可快速复制到同产线其他工位、同行业其他场景。

　　从单场景走向多场景，还需要产业生态共同发力。乐聚机器人助理副总裁任广杰表示，想要真正覆盖海量制造业场景，仍需产业链上下游大量生态团队的联合参与，共同补齐落地全环节的能力拼图。下一步将联合更多产业链合作伙伴，持续开源真实机器数据、开发工具链等资源，完善OpenLET具身智能开源数据集社区建设，为开发者和创新创业团队提供支持，推动“验证一个、部署一批、带动一片”，促进更多高价值产业场景落地。

　　一边是产线实景持续积累数据、打磨模型，一边是工业场景对稳定性、经济性的严苛要求。这场发生在浙江车间的试验，为人形机器人产业化提供真实样本。从试点上岗到大规模进厂打工，人形机器人迈出了关键一步，但产业化长跑才刚刚起步。(完)