具身机器人工业应用突破：智元A2-W在富临精工常态化作业

　　把一个箱子从A点转运到B点，人可能只需要搬起、放下，但对具身机器人而言，这涉及目标识别、轨迹规划、导航避障、精准放置等一系列复杂程序。单从一个搬运场景便可以看出，具身智能的场景落地要花“大力气”。

　　7月9日，智元机器人联合富临精工、安努智能举行了全球首次通用具身机器人工业现场常态化直播。上证报记者走进了富临精工位于四川绵阳的工厂，实探智元A2-W在工厂“上岗”情况。

　　“智元A2-W在富临工厂实现了常态化的作业、规模化的使用，其意义在于它满足了场景需求，真正创造了产业价值。”富临精工副董事长李鹏程如是评价道。

搬运场景节拍约为40秒

　　走进富临精工的工厂，便能看到“同事”智元A2-W的忙碌身影。A2-W为轮式设计，方形的底盘上搭载了人形机器人的“上半身”。

　　面对置于地上的料箱，A2-W的上半身迅速下移，随后伸出狭长的双臂，将料箱稳稳搬起。随后A2-W原地转身并向目的地走去，将料箱放在托盘上。

　　在直播中，A2-W成功完成了两班制、单班搬运800余个周转箱的任务，作业直播3小时零失误，充分展现了其在长时间、高强度、动态干扰环境下的稳定作业能力。

　　“A2-W超出我的期望。它自己有纠错能力和抗干扰的能力，面对异常情况它也可以不中断，能够连续作业，这本身是提升效率的一种表现。”富临精工工程中心主任邓扬如是评价道。

　　邓扬介绍，此前富临精工的转运主要是靠人力，但搬箱子最大的问题是劳动强度太大，轻则5公斤，重则30公斤。而且搬的频次也高，每天有上千个箱子，对人力极其不友好。

　　在准确度上，具身机器人也更具优势。人工通过眼睛识别，转运过程中可能出错，机器人则可以通过扫码识别物体，进而保证成功率。

　　不过，与工人相比，机器人的工作效率还有待提升。邓扬坦言，目前A2-W在搬运场景的节拍约为40秒，人的节拍在30秒—35秒。

具身智能落地的“不可能三角”

　　每每提及人形机器人在工业场景的落地，绕不开的一个问题便是，已有十分成熟的工业机器人，人形机器人的“用武之地”何在？

　　智元机器人通用业务部总裁王闯对此表示，具身智能有一个“不可能三角”：泛化性、节拍与成功率。这三个指标对于人来说，也是一个“不可能三角”。具身智能的终极目标是将这三个指标提高到很高的水平，但这是一件长周期的事情。

　　但行业的探索并不能因此却步，不可能等到所有事物都成熟后再推进，而是要“沿途下蛋”。因此，智元的第一步是约束泛化性，聚焦转运场景。

　　在约束条件下，智元选择大力优化节拍和成功率。王闯透露，今年4月，A2-W在实验室测转运成功率，就已经达到99.9%，而去年的时候这一数字只有60%左右。

　　为何选择转运场景，王闯介绍，团队之前也尝试了不少场景，包括分拣、喷粉等，但最后发现，上下料箱是目前相对合适的落地场景。

　　另一方面，面对一些突发异常情况，普通移动机器人可能会“束手无策”，但具身智能“搞得定”。

　　具身智能的另一优势在于，其培训成本更低。训练成熟后其标准化程度、一致性较高，不需要每一台都单独训练。

产业协同

助推“技术可行”走向“经济可行”

　　从产业链分工来看，具身智能行业可以划分为本体、算法、数据三个核心环节。在智元机器人、富临精工、安努智能此次的合作中，智元主要在本体和算法领域提供了基础性的支撑。

　　然而，在机器人本体厂商到实际场景落地之间，还需要企业来收集垂直场景的数据，填补中间空白。安努智能则扮演了这一角色。该公司主要负责收集实际场景的数据，并以此数据反向定义模型，突破“实验室技术到产业落地”的最后一公里难题。

　　富临精工则是为此开放了场景，这一互补性正是三方协同的根本原因。在李鹏程看来，富临精工在其中的角色，不仅是提供场景的用户，更是产业生态的积极参与者。

　　以A2-W为例，其22个自由度意味着22个关节，关节也是机器人的主要成本。而富临精工在2024年便进行了4轮关节的迭代，性能提升了一倍有余。

　　如果零部件厂商能率先攻克关节的技术瓶颈，进一步提高其成本、可靠性，具身智能机器人的规模化应用便不再遥远。富临精工团队目前粗略计算，应用A2-W预计三年内可以“回本”，未来降本后综合成本优势将更显著。

（文章来源：上海证券报）

声明：

1. 风险提示：以上内容仅来自互联网，文中内容或观点仅作为原作者或者原网站的观点，不代表本站的任何立场，不构成与本站相关的任何投资建议。在作出任何投资决定前，投资者应根据自身情况考虑投资产品相关的风险因素，并于需要时咨询专业投资顾问意见。本站竭力但不能证实上述内容的真实性、准确性和原创性，对此本站不做任何保证和承诺。
2. 本站认真尊重知识产权及您的合法权益，如发现本站内容或相关标识侵犯了您的权益，请您与我们联系删除。