具身智能机器人工业现场常态化直播，探索落地新路径
把一个箱子从A点转运到B点，人可能只需搬起、放下，但对具身机器人而言，这涉及目标识别、轨迹规划等一系列复杂程序。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”。回溯来看，具身智能进厂“实训”的风已经刮了快两年，其在工厂中究竟能胜任何种工作，又能达到何种水平，背后的“经济账”能否算得过来？
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表示，具身智能有一个“不可能三角”：泛化性、节拍与成功率。
但行业的探索并不能因此却步，智元的第一步是约束泛化性，聚焦转运场景。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。
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。安努智能则主要负责收集实际场景的数据，并以此数据反向定义模型。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。
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。邓扬透露：“这个迭代速度比我们做汽车零部件的速度还快。”
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。李鹏程呼吁：“必须先算好应用具身机器人的‘经济账’，推动具身智能从‘技术可行’走向‘经济可行’。”
（文章来源：上海证券报）
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