人形機器人進廠“打工”熱度不減。

近期，多家機器人公司官宣簽下大單：優必選與上市車企簽下超3200萬元訂單、智元機器人簽下數億元機器人框架訂單、智平方計劃三年內在惠科工廠部署千臺機器人……從汽車制造到半導體顯示，多領域制造業訂單密集落地。

在北京福田康明斯發動機工廠，兩臺來自北京人形機器人創新中心的具身智能機器人也已進入物料搬運和物料整理崗位試煉，即將于11月正式“上崗”。

然而，熱潮之下，人形機器人規模化應用仍需突破真實場景適配瓶頸。多位受訪者告訴新京報貝殼財經記者，當前人形機器人在工廠多處于“小規模單點試驗”階段，多數時候僅承擔搬箱子、上下料等簡單輔助任務，尚未實現規模化崗位替代。要從“能用”走向“好用”，機器人還需攻克效率、可靠性、成本等多道關卡。

從搬箱子開始，機器人在工廠“苦練”功夫

當前，人形機器人在工業場景的應用已逐步拓展，從物料搬運、分揀、上下料，延伸至智能質檢、柔性裝配等領域，而“搬箱子”這類基礎任務仍是其落地的常見起點。

多位受訪者表示，人形機器人在工廠中的工作內容，一方面取決于工廠需求和機器人與具體場景的匹配度；另一方面，取決于機器人自身的能力，包括機器人是否適配工廠生產節拍，以及穩定性、可靠性、精度等核心指標。

福田康明斯工廠智能制造主任工程師黃運保告訴貝殼財經記者，機器人要融入工廠生產，必須滿足“穩定安全、適配生產節拍、人員友好、保證質量”等要求。其中，物料搬運這類工人不愿做且易出錯的場景，正是機器人適配的領域。

除了搬箱子，北京人形機器人創新中心具身智能產業應用組負責人李國鎮認為，未來機器人還可以在物料分揀和裝配場景中發揮作用。“分揀的物料品類非常多，其實是有一些挑戰的，但如果把分揀的范圍縮小一些，目前的技術水平也可以達到。而裝配場景對靈巧手的操作能力要求非常高，目前整體的技術與硬件水平還存在一定差距。”

對于機器人與工廠的合作，雙方均認可其核心價值：讓機器人進入真實工業場景，既能收集現場工作人員的反饋，在實操中發現并解決問題；也能依托工廠的真實場景與生產數據，為機器人提供訓練樣本，助力其在“實戰”中提升智能與敏捷度。

不過，黃運保也坦言，當前機器人在工廠的應用仍處于“大膽想象、小心論證”的階段，尚未實現大規模落地。核心阻礙在于機器人能力與工廠需求不匹配，若想承擔更多任務，還需在續航、負載能力、定位與裝配精度、智能化水平等方面實現全面升級。

億元訂單頻現，人形機器人企業競速工業場景

近期，優必選、智元、智平方等企業接連官宣億元級、千臺級合作，覆蓋汽車制造、消費電子、半導體顯示等核心制造業，且應用場景從基礎搬運向復雜操作延伸。

10月16日，智元機器人官宣首批交付的智元精靈G2將率先部署于均勝電子的汽車零部件產線；10月9日，其宣布與全球智能產品ODM頭部企業龍旗科技合作，將在消費電子精密制造核心場景部署近千臺機器人。據悉，智元精靈G2前期重點應用于平板產線，未來還將在柔性抓取、多工位協同、產線數據聯動等環節應用。

智元機器人合伙人、具身業務部總裁姚卯青談道，龍旗科技最大的痛點是用工難題，即人員穩定性不足。由于車間工作枯燥、重復性強，難以吸引年輕人且流動性很大，但如果采用具身機器人執行固定程序，“不會像人一樣有情緒，能很好地保證產能和品質的一致性。”

姚卯青認為，全尺寸人形機器人用于高負載、持續續航和高節拍作業的概念成分更多，實地調研后便可知道其續航、穩定性和速度難以滿足工廠高強度要求，因此并不合適。所以人形機器人先從室內任務明確、簡單的場景入手，會更切合實際。

“在工業場景落地中，深度替代會經歷一個漸進過程，先從輔助性任務如搬運、分揀開始，積累數據和用戶信任；然后過渡到半自動化精密操作，如元件插接；最終實現全流程替代，這需要克服技術集成、成本優化和人員培訓等挑戰。”姚卯青說。

智平方創始人兼CEO郭彥東曾公開表示，未來三年的競爭，將是“真實場景閉環”的競爭，即哪家公司的機器人能在更多真實的商業場景中部署、工作，并源源不斷地將作業數據反哺給模型、硬件進行迭代優化，哪家公司就能構筑起他人難以超越的護城河。

9月11日，智平方宣布在未來三年內，在惠科全球生產基地累計部署超過1000臺具身智能機器人，覆蓋從倉儲物流、上下物料、零部件裝配到質檢測試等全流程。智平方稱，這標志著具身智能機器人首次大規模進入半導體顯示產業。

東方證券分析認為，隨著人形機器人在工業應用逐漸成熟，行業臺量的天花板也將打開，預計人形機器人在初期的工業應用市場規模超百萬臺。

超越“單點試驗”，人形機器人還要跨過幾道坎

人形機器人要從工廠“實習生”真正轉為“正式員工”，仍需解決軟硬件可靠性、成本、量產等難題。

在黃運保看來，一方面，機器人本體需要進化，提升智能化水平與硬件性能；另一方面，工廠須具備數字化、智能化基礎以適配機器人。研發方和使用方需要通過協作，找到差距所在并彌補。

可靠性不足仍是人形機器人的另一大硬傷。光象科技創始人兼CEO張濤指出，傳統工業機器人的平均無故障運行時間（MTBF）可達數萬至十幾萬小時，而當前人形機器人遠未達到這一水平。張濤表示，這一差距并非單一環節優化就能彌補，需要從硬件設計、軟件調試到運維體系全面升級。

在場景適配層面，行業還應避免陷入“高自由度誤區”。“理論上，20-40個自由度的人形機器人可以像人一樣適配多場景，但實際這會導致關節數量增加、成本上升、可靠性下降，即便大規模量產，后續維修與培訓成本也會抵消通用性優勢。”張濤說。

張濤指出，工業落地的目標是效率、成本和質量，具身智能落地工業場景的方向應是“場景化找平衡”，即針對具體的場景選擇合理的通用本體形態，形態也未必是人形，“固定工位不需要底盤和雙腿，有移動需求時可以考慮人形機器人。”

同時，機器人進廠也面臨量產制約。有業內人士透露，機器人制造涉及多種定制化零部件，僅關節環節就需經歷制模、打磨、中試等流程；當前行業尚處早期，預計明年產能才有望明顯改善。智元機器人的姚卯青也印證了這一困境，其透露，智元機器人今年的量產目標是數千臺。“量產過程中，供應鏈保供確實是一個最大的難題，供應商的供應量以及產品良率，都還在爬升過程中。我們迭代很快，兩代產品留給供應商去做打樣、驗證、打磨和迭代的窗口很短。”

成本衡量方面，張濤認為，需要以“能提供的價格與對方愿花的錢”為參照物，其舉例，車廠場景中，如果機器人僅起輔助作用但無法替代人，車廠可能會選擇壓價；若能替代車廠擴建時花20萬-30萬元仍難招到的人，車廠會愿意支付機器人的費用，“目前實現這種替代有挑戰，但這件事值得做。”

如今，機器人進廠的浪潮已至，但真正實現從單點試驗到規模化落地，從搬箱子到全能工，仍需在核心技術上實現躍遷。這不僅是關節、算法、數據的積累，更是場景理解、成本控制與系統協同能力的全面升級。

“大膽想象，小心論證”或將成為接下來一段時間內，機器人企業與制造工廠共同面對的現實命題。

新京報貝殼財經記者 韋博雅

編輯 楊娟娟

校對 柳寶慶