車企競逐人形機器人賽道

在汽車生產工廠里，不少人形機器人正在生產線上忙碌。有的正在和自動駕駛的叉車密切配合，用雙手拿起貨箱，穩(wěn)步走到叉車前放下。有的在貨架前站成一排，十指靈活地拿起形狀各異的零部件，精準分類放好。面對較重較大的貨物，即使一個“人”搬不動，也可以叫來其他機器人攜手搬起……這些聽起來像是科幻電影的場景，最近正在不少車企生產線上成為現實。

記者了解到，隨著人形機器人技術的持續(xù)發(fā)展，不少車企也在加速布局此賽道。部分車企選擇自主研發(fā)，并率先在自家產線上進行實訓，也有車企選擇與相對成熟的人形機器人企業(yè)合作，開放產線提供訓練場景，通過實景訓練與應用探索，推動人形機器人在汽車制造及工業(yè)領域的深度落地。

零跑汽車創(chuàng)始人、董事長兼CEO朱江明透露，目前零跑汽車已經組建了專門的機器人團隊進行技術預研。“未來零跑的機器人產品主要用于工業(yè)領域，不會面向TOC端。”

廣汽集團此前已發(fā)布了第三代具身智能人形機器人GoMate，并宣布計劃2025年實現自研零部件批量生產，以滿足不斷增長的市場需求，并率先在廣汽傳祺、埃安等主機廠車間生產線和產業(yè)園區(qū)開展整機示范應用。2026年將實現整機小批量生產，并逐步擴展至大規(guī)模量產。

小鵬汽車不久前剛發(fā)布了全新一代人形機器人IRON。小鵬汽車董事長何小鵬表示，基于小鵬在L3級別自動駕駛以及世界模型上的積累，小鵬期待在2026年能夠量產面向工業(yè)的L3級別的人形機器人。

在合作研發(fā)方面，比亞迪、吉利、領克等企業(yè)選擇了與機器人企業(yè)優(yōu)必選進行合作。據了解，優(yōu)必選開發(fā)的工業(yè)版WalkerS系列已進入多個車廠進行實訓。優(yōu)必選技術負責人透露，目前產品已經完成了第一階段的單機自主智能實訓。隨著實訓2.0階段的開啟，優(yōu)必選將通過多機協(xié)同實訓的數據積累與模型訓練，加速產品與技術的迭代升級。

北方工業(yè)大學汽車產業(yè)創(chuàng)新研究中心主任紀雪洪對記者表示，人形機器人與自動駕駛汽車在底層技術上存在共通性，車企布局人形機器人有助于更好發(fā)揮企業(yè)自身技術優(yōu)勢。

“部分科技型車企將人形機器人視為戰(zhàn)略核心業(yè)務之一，傾向于全產業(yè)鏈自主掌控，這類企業(yè)需要自研關鍵技術，重構供應鏈體系，尤其在產業(yè)生態(tài)尚未成熟的階段，自主能力是競爭壁壘。與此同時，部分整車企業(yè)將資源集中于汽車產品開發(fā)和智能駕駛等，并未計劃大規(guī)模投入人形機器人研發(fā)，而通過戰(zhàn)略合作或資本參與間接布局，是更現實的選擇。”紀雪洪說。

降本增效與技術協(xié)同雙輪驅動

在車企大舉布局背后，業(yè)內普遍認為，車企參與人形機器人賽道有望帶來巨大的協(xié)同發(fā)展效應。

一方面，汽車生產作為生產環(huán)節(jié)多、標準化程度高、資本投入大的工業(yè)場景，為人形機器人提供了良好的實訓環(huán)境，有望助推人形機器人的技術加速迭代。

埃夫特智能機器人股份有限公司董事長兼總經理游瑋告訴記者，對于人形機器人來說，目前工業(yè)場景中的操作相對標準化、結構化，同時還擁有更多專業(yè)使用者，相較于直接面向消費者的生活服務場景，目前的技術可達性更高。“目前我們就在和車企合作，搭建出典型應用的測試平臺，比如汽車總裝的部分環(huán)節(jié)，來加強對于人形機器人相關作業(yè)能力的訓練。我認為，未來人形機器人的智能化水平提升需要經歷ToB到ToC的過程，汽車制造等工業(yè)場景的應用有望更快實現規(guī)模化普及。”

同時，人形機器人的加速落地，也為汽車生產制造帶來進一步降本增效的思路和空間。

“從人形機器人的底層技術來看，包括人工智能、運動控制、識別感知等核心技術，目前具備自研能力的車企都普遍掌握。而人形機器人有望解決產線自動化進程中出現的問題，實現進一步降本增效。”朱江明指出。

廣汽集團機器人研發(fā)團隊負責人張愛民也表示，汽車產線是人形機器人應用的典型場景，經過一段時間的訓練、迭代，廣汽機器人將優(yōu)先進入自己的汽車產線，進行檢測、分揀、涂膠等工作，解決產線勞動力短缺，降低勞動強度。“面向廣汽在全國各地存量汽車終端，依托廣汽車機互聯(lián)技術優(yōu)勢，GoMate能夠高效、暢通完成汽車充電、清潔、行李搬運等日常工作；這些能力將推動汽車后服務從傳統(tǒng)勞動密集型向智能化、自動化方向轉型。”

“以車輛生產為代表的工業(yè)制造領域有大量需要機器人來提升生產自動化智能化的場景，為人形機器人提供了天然試驗場。”上海交通大學人工智能研究院助理教授穆堯在接受記者采訪時指出，“在具身智能加持下的人形機器人通用性有望推動工廠中的機器人從‘專機專用’向‘一機多能’升級，不僅可以提高生產效率，還有望推動汽車生產等工業(yè)制造領域的全面產業(yè)升級，實現更智能化更柔性的自動生產方案。”

突破應用瓶頸需多方協(xié)作

在人形機器人產業(yè)發(fā)展中，如何突破數據采集、實訓場景有限等落地瓶頸，進一步加速汽車制造領域的應用也是各個參與方需要面對的問題。

“人形機器人作為具身智能的物理載體，其硬件能力決定服務下限，而智能算法則決定上限。但目前，人形機器人的進一步訓練還面臨著真實場景數據采集成本高等問題。”穆堯提到，“人形機器人的大模型‘大腦’需要大量的可靠數據進行訓練，但人形機器人缺乏無人駕駛等行業(yè)高效、低成本的數據獲取渠道。目前實景訓練上，還需要車廠搭建專門的真實場景，并需要專業(yè)人士進行操控，大大拉高了數據采集的成本。”

此外，技術生態(tài)的搭建和培育也是人形機器人有待突破的瓶頸。“國內在硬件制造與成本控制上具有優(yōu)勢，但軟件生態(tài)仍是短板，亟待取得突破。”游瑋說。

要突破當前產業(yè)面臨的問題，專家指出，需要多方共同攜手。

“數據收集一方面可以采用更多虛擬仿真場景模擬訓練。同時，真實訓練場景可以由政府牽頭，攜手多個相關企業(yè)，搭建共用的生產實景訓練場景，從而降低訓練成本，進一步加速人形機器人的落地應用。”穆堯建議。

游瑋提出，需要由政府牽頭引導，推動底層應用生態(tài)的搭建，特別是聯(lián)合行業(yè)伙伴共建智能機器人通用技術底座。通過不斷豐富底層技能庫和算法庫，完善開發(fā)工具鏈，大幅降低開發(fā)門檻，讓應用領域專家無需精通機器人控制技術即可開發(fā)應用系統(tǒng)，從而快速建立起人形機器人產業(yè)生態(tài)。

產學研合作同樣是技術進步的關鍵之一。拓斯達總工程師張曉輝提出，高校作為技術研發(fā)機構，需要加強具身智能基礎模型研究，而企業(yè)則需進一步開放機器人產品的控制系統(tǒng)，通過與AI公司深度合作，構建本土化技術生態(tài)。

何小鵬認為，應借鑒我國新能源汽車產業(yè)早期的市場培育和推廣經驗，通過市場推廣政策的引導和支持，加速人形機器人市場的培育和需求潛力的釋放。