具身智能机器人A2-W工厂“上岗”实探
把一个箱子从A点转运到B点，人只需简单动作，但对具身机器人，涉及目标识别、轨迹规划等复杂程序。具身智能场景落地不易，其进厂“实训”已近两年，究竟能胜任何种工作，水平如何，经济账能否算清？
7月9日，智元机器人联合富临精工、安努智能举行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厂房，实探智元A2-W“上岗”情况。富临精工副董事长李鹏程评价，A2-W在富临工厂实现了常态化作业、规模化使用，创造了产业价值。
搬运场景节拍约为40秒。A2-W为轮式设计，面对料箱，其上半身迅速下移，伸出双臂，将料箱稳稳搬起。直播中，A2-W成功完成两班制、单班搬运800余个周转箱的任务，3小时零失误，展现了稳定作业能力。
富临精工工程中心主任邓扬评价，A2-W有纠错和抗干扰能力，面对异常情况不中断，能连续作业，安全性有保障。此前富临精工转运靠人力，劳动强度大，频次高，年轻人不愿做。机器人则可通过扫码识别物体，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。
提及人形机器人在工业场景的落地，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。具身智能的终极目标是将这三个指标提高到很高水平，但这是一件长周期的事情。
智元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，但最后发现，上下料箱是目前相对合适的落地场景。
具身智能另一优势在于，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。
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。智元机器人、富临精工、安努智能此次合作，智元主要在本体和算法领域提供基础性支撑。安努智能则负责收集实际场景的数据，并以此数据反向定义模型。富临精工则开放了场景。
在李鹏程看来，富临精工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，富临精工在2024年进行了4轮关节的迭代，性能提升了一倍有余。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”。
（文章来源：上海证券报）
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