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从锁起来的展品到动起来的产品 人形机器人多场景应用加速“进化”
Aug 23, 2024  来源:-  作者:-
 
 
       上海证券报记者采访获悉,多家人形机器人本体厂商在产业落地上均有一定进展,涉及场景包括汽车质检、零售门店补货、物流运输等。一位人形机器人初创企业的合伙人感叹道:“跟往年相比,今年行业‘卷’得太厉害了,我们压力陡增。”

       但从产业发展的节奏来看,人形机器人尚未步入大规模放量的阶段。业内“独角兽”宇树科技创始人、CEO王兴兴在接受记者采访时表示,当前行业时不时会有某一种技术的突破,但是距综合性的突破还有一定距离。

       形机器人行业要步入综合性突破时刻,意味着工业或服务业会有相应的终端产品且出货量暴增。王兴兴对这一时间节点颇为乐观,他预计需要三四年左右的时间,最多不会超过五年。

       应用能力成展示重点

       8月21日14时20分,2024WRC展馆内的人流迅速涌向优必选展区。此时,优必选Walker S人形机器人在现场做起了汽车“质检员”。只见Walker S稳定地走向一辆奥迪RS 5,手持LED灯照向暗处,对左前侧轮胎进行了质检。Walker S经过一阵扫描,其检查结果以可视化的方式呈现出来:五个螺栓均是“OK”。

       “基于人形机器人全栈式技术,Walker S系列可以在60秒至80秒内完成检查流程,无缝嵌合当前最先进汽车工厂‘每分钟生产一辆车’的生产节拍。”优必选展台的工作人员介绍,在这一过程中,人形机器人完成了任务调度与视觉AI、运动控制系统的多任务并发处理,有效保证了任务执行的实时性与可靠性。

       北京具身智能机器人创新中心旗下的具身智能机器人“天工”,也在现场亮出了“绝活”。在工业场景作业展示区,现场搭建了流水线的物料分拣与上下料示意场景,“天工”与其他机器人紧密协作,两台机器人分别执行任意位姿抓取与精准放置、精准抓取与任意摆放等任务。整个流程可以稳定长时间运行,无须人工介入。

       在遥操作展示区,北京具身智能机器人创新中心操作员身穿动捕采集服装、佩戴动捕采集手套,在工业巡检场景中控制“天工”完成精细检查与操作。值得一提的是,“天工”可以完全镜像模仿身旁的工程师,令现场观众啧啧称奇。操作员还展示了控制机器人在不同的仿真环境中完成更多任务的能力,如双臂抱夹货箱、物品抓取放置等。

       不同于其他人形机器人是在自家展区“秀肌肉”,乐聚机器人则是让人形机器人“夸父”全场巡逻。在2024WRC现场,“夸父”以拟人姿态,在馆内四处“闲逛”,自主稳定地执行巡馆任务。在展台上,“夸父”还干起了炒菜、榨汁等家务活,“不带喘”地搬运货箱……

       乐聚机器人相关负责人介绍,目前,“夸父”已相继在科研、展厅、工业、康养等场景展开落地应用。

       真正在工厂“就业”仍需时日

       多位人形机器人本体厂商高管表示,未来人形机器人不是取代人,而是能够帮助人,将人从一些重复性、繁杂、危险的工作当中解放出来,同时与其他的智能化设备去协作,提升工厂的自动化效率,降低生产成本,从而提升企业的竞争力。

       从当前来看,各大车企对人形机器人“情有独钟”,力求让它们进厂“打工”。有人形机器人初创企业合伙人透露:“几乎所有的车企都找上门了,想让人形机器人完成重复性强、相对危险的工作。”

       实际上,车企在布局人形机器人时,天然具有优势。硬件决定人形机器人的上限,软件决定其下限,而无论是硬件还是软件,车企都有丰厚的积淀:一台新能源汽车的零部件数以万计,人形机器人只需要1000多个零部件,二者供应链本身存在大量重叠之处;软件方面,车企经过在自动驾驶领域的多年布局,拥有大量人工智能人才,具备研发具身智能的基础。

       但人形机器人要真正在工厂“上岗”并非易事。首先,工厂极其空旷,对人形机器人的定位导航是个很大的挑战;其次,部分产线高温、高速,人形机器人的工作环境较为恶劣,个别零部件存在失灵风险;最后,人形机器人的工作场景在不断变化、移动,尤其是当其身处狭窄的空间时,通道比较窄,持续作业的难度更高。

       王兴兴表示,近几个月,宇树科技已与蔚来等车企合作,部署了人形机器人进厂做搬运工作。但目前人形机器人进厂仍处于试点阶段,还未实现商业闭环。因为一台人形机器人的成本仍高于人力,没能够形成正向循环的商业价值。

       智元机器人合伙人兼营销服副总裁姜青松透露,主机厂们为智元的机器人产品提供了很多试验场景,智元也正在做POC(概念验证),但距离真正的商业化还有一定挑战。因此在工业场景上,智元机器人今年聚焦在3C和半导体行业的上下料等。人形机器人进车企将放到明年或者是后年,因为技术难点更大。

       从实际应用来看,人形机器人尚未真正在工厂“上岗就业”,产品目前依旧面临硬件门槛高、软件算法难、软硬解耦难等挑战。不过业内对此的预期颇为乐观,预计一到两年内,人形机器人在软硬件能力上会有明显突破,不再是“唱歌、跳舞”的玩具,而是能真正“干活”的工具。




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