具身智能机器人工业应用：突破与瓶颈

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，涉及目标识别、轨迹规划等复杂程序。具身智能进厂“实训”近两年，其在工厂中能胜任何种工作，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。上证报记者走进富临精工工厂，实探智元A2-W“上岗”情况。

“智元A2-W在富临工厂实现了常态化作业、规模化使用，真正创造了产业价值。”富临精工副董事长李鹏程评价道。

搬运场景节拍约为40秒

走进工厂，能看到智元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”。面对料箱，A2-W迅速下移上半身，伸出双臂将料箱稳稳搬起，随后转身向目的地走去，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，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评价道。

邓扬介绍，此前富临精工的转运主要靠人力，但劳动强度太大，轻则5公斤，重则30公斤，每天有上千个箱子，对人力极其不友好。“工作太枯燥了，现在的年轻人也不愿意做。”

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。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，智元的第一步是约束泛化性，聚焦转运场景，而这个场景如果能做好，就能够为客户带来足够价值，市场容量已经足够大。

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。

“我们瞄准的是柔性制造，比如今天可以搬这个箱子，明天稍微做一些训练，就可以搬另一个箱子。”王闯解释道。

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。

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，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。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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