首都医科大学附属胸科医院黄牛号码多少?人形机器人“入职”汽车生产线能否成新风口？

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　　分拣物料、搬运料箱、精密装配……近日，记者走进吉利汽车位于浙江宁波的极氪5G智慧工厂，只见数十台人形机器人——Walker S1，分布于总装车间、仪表区、质检区及车门装配区等多个复杂场景，成功实现分拣、搬运和精密装配等多任务协同作业。
　　记者从研发制造Walker S1的深圳市优必选科技股份有限公司（简称“优必选”）公司获悉，这是其开展的首例多台、多场景、多任务人形机器人协同实训，希望借此探索建立面向多任务工业场景的通用人形机器人群体作业解决方案，推动人形机器人从单机自主向群体智能进化。
　　近几年，伴随着人工智能技术的快速发展，中外多家科技公司纷纷将人形机器人引入汽车生产领域。比如，美国的Apptronik公司生产的Apollo人形机器人已经进入了梅赛德斯-奔驰的生产线，而Figure01人形机器人则进入了宝马在美国斯帕坦堡的工厂……
　　目前比亚迪、富士康、顺丰、北汽新能源等多家行业领军企业和优必选达成合作，优必选自主研发的工业人形机器人Walker S系列已成功进入全球多家车厂，并完成了第一阶段的单机自主智能实训。
　　“我们创新的人形机器人群脑网络（BrainNet）架构与智能网联中枢（IoH）架构，为群体智能软硬件协同提供了可落地的技术路径。”优必选副总裁、研究院院长焦继超介绍，为探索通过群体行为与外部物理环境密集交互进化出的高阶具身智能，优必选在内部立项了一个具身智能研究项目，这一项目基于超级大脑+智能小脑基本构想，并将大脑的功能尽可能多地下放小脑，这就有了优必选Walker S1搭载的群脑网络。
　　群体智能的技术攻关，是人形机器人在制造业场景规模化部署的必经之路。焦继超介绍，在优必选的群脑网络中，超级大脑基于多模态具身推理大模型，进行多尺度模型协同及云边端认知拓扑，负责高级语义理解、推理决策、潜在异常监测，重点突破了智能混合决策技术，实现了复杂产线级任务的高维决策；智能小脑则是基于Transformer架构的感知+操作+运动端侧小模型，研发跨场域融合感知技术和多机协同控制技术，实现高效且精确的决策控制，同时支持多机并行分布式学习，加速人形机器人的技能生成与迁移。
　　值得注意的是，上面提到的超级大脑还用到了优必选基于DeepSeek-R1深度推理技术研发的人形机器人多模态具身推理大模型。“搭载这一具身推理大模型的Walker S1通过在多个车厂一线实训任务积累，可以构建亿级高质量工业数据集，这样真实场景中积累的高质量数据集是如今人形机器人迭代进化最为欠缺的。”焦继超说。
　　据介绍，正是有了这样群脑网络架构、高质量数据积累、机器人技能迭代，再辅以人形智能网联中枢Internet of Humanoids （IoH），将单台人形机器人自主执行的任务范畴扩大到多台机器人配合完成的产线级柔性需求，这才有了Walker S1在极氪5G智慧工厂展现出的多维度多场景的群体智能能力。
　　人形机器人被设计用于执行从简单物流到复杂装配的任务，缓解熟练工人短缺的压力并提高生产质量。但当前人形机器人在技术成熟度、成本控制、安全性以及人机协作等方面仍面临显著挑战，对于人形机器人进入工业制造领域的做法，一些专家也仍持怀疑态度。
　　波士顿动力公司的创始人雷伯特就明确表示，他并不看好这种人形机器人在工业制造中的前景。他认为，汽车制造是传统机器人公司的优势领域，焊接、装配、喷涂和搬运等机器人已经在产线上扮演着重要角色。相比之下，人形机器人在产线上的作用有限，只能算是“吉祥物”；法国国家技术学院院士、蒙彼利埃大学教授Abderrahmane Kheddar认为，尽管机器人在制造业中能够提升效率和生产质量，但人形机器人的优势尚未完全展现出来。
　　尽管国际知名投资机构高盛预测，2035年人形机器人全球市场规模将高达380亿美元，但目前人形机器人还无法真正像人类一样工作。未来的发展还需要更多研究和探索。焦继超表示，在复杂场景下，群体智能通过分布式个体的动态交互与协同，涌现出超越单一能力的全局智慧，能够帮助人形机器人高效决策与自适应优化，突破跨场景跨任务的大规模商业化应用，这一突破不仅为人形机器人在智能制造中的规模化应用提供了参考范式，也将推进新型工业化从“半柔性制造”向“全柔性智造”范式跃迁。
　　分揀物料、搬運料箱、精密裝配……近日，記者走進吉利汽車位於浙江寧波的極氪5G智慧工廠，隻見數十臺人形機器人——Walker S1，分佈於總裝車間、儀表區、質檢區及車門裝配區等多個復雜場景，成功實現分揀、搬運和精密裝配等多任務協同作業。
　　記者從研發制造Walker S1的深圳市優必選科技股份有限公司（簡稱“優必選”）公司獲悉，這是其開展的首例多臺、多場景、多任務人形機器人協同實訓，希望借此探索建立面向多任務工業場景的通用人形機器人群體作業解決方案，推動人形機器人從單機自主向群體智能進化。
　　近幾年，伴隨著人工智能技術的快速發展，中外多傢科技公司紛紛將人形機器人引入汽車生產領域。比如，美國的Apptronik公司生產的Apollo人形機器人已經進入瞭梅賽德斯-奔馳的生產線，而Figure01人形機器人則進入瞭寶馬在美國斯帕坦堡的工廠……
　　目前比亞迪、富士康、順豐、北汽新能源等多傢行業領軍企業和優必選達成合作，優必選自主研發的工業人形機器人Walker S系列已成功進入全球多傢車廠，並完成瞭第一階段的單機自主智能實訓。
　　“我們創新的人形機器人群腦網絡（BrainNet）架構與智能網聯中樞（IoH）架構，為群體智能軟硬件協同提供瞭可落地的技術路徑。”優必選副總裁、研究院院長焦繼超介紹，為探索通過群體行為與外部物理環境密集交互進化出的高階具身智能，優必選在內部立項瞭一個具身智能研究項目，這一項目基於超級大腦+智能小腦基本構想，並將大腦的功能盡可能多地下放小腦，這就有瞭優必選Walker S1搭載的群腦網絡。
　　群體智能的技術攻關，是人形機器人在制造業場景規模化部署的必經之路。焦繼超介紹，在優必選的群腦網絡中，超級大腦基於多模態具身推理大模型，進行多尺度模型協同及雲邊端認知拓撲，負責高級語義理解、推理決策、潛在異常監測，重點突破瞭智能混合決策技術，實現瞭復雜產線級任務的高維決策；智能小腦則是基於Transformer架構的感知+操作+運動端側小模型，研發跨場域融合感知技術和多機協同控制技術，實現高效且精確的決策控制，同時支持多機並行分佈式學習，加速人形機器人的技能生成與遷移。
　　值得註意的是，上面提到的超級大腦還用到瞭優必選基於DeepSeek-R1深度推理技術研發的人形機器人多模態具身推理大模型。“搭載這一具身推理大模型的Walker S1通過在多個車廠一線實訓任務積累，可以構建億級高質量工業數據集，這樣真實場景中積累的高質量數據集是如今人形機器人迭代進化最為欠缺的。”焦繼超說。
　　據介紹，正是有瞭這樣群腦網絡架構、高質量數據積累、機器人技能迭代，再輔以人形智能網聯中樞Internet of Humanoids （IoH），將單臺人形機器人自主執行的任務范疇擴大到多臺機器人配合完成的產線級柔性需求，這才有瞭Walker S1在極氪5G智慧工廠展現出的多維度多場景的群體智能能力。
　　人形機器人被設計用於執行從簡單物流到復雜裝配的任務，緩解熟練工人短缺的壓力並提高生產質量。但當前人形機器人在技術成熟度、成本控制、安全性以及人機協作等方面仍面臨顯著挑戰，對於人形機器人進入工業制造領域的做法，一些專傢也仍持懷疑態度。
　　波士頓動力公司的創始人雷伯特就明確表示，他並不看好這種人形機器人在工業制造中的前景。他認為，汽車制造是傳統機器人公司的優勢領域，焊接、裝配、噴塗和搬運等機器人已經在產線上扮演著重要角色。相比之下，人形機器人在產線上的作用有限，隻能算是“吉祥物”；法國國傢技術學院院士、蒙彼利埃大學教授Abderrahmane Kheddar認為，盡管機器人在制造業中能夠提升效率和生產質量，但人形機器人的優勢尚未完全展現出來。
　　盡管國際知名投資機構高盛預測，2035年人形機器人全球市場規模將高達380億美元，但目前人形機器人還無法真正像人類一樣工作。未來的發展還需要更多研究和探索。焦繼超表示，在復雜場景下，群體智能通過分佈式個體的動態交互與協同，湧現出超越單一能力的全局智慧，能夠幫助人形機器人高效決策與自適應優化，突破跨場景跨任務的大規模商業化應用，這一突破不僅為人形機器人在智能制造中的規模化應用提供瞭參考范式，也將推進新型工業化從“半柔性制造”向“全柔性智造”范式躍遷。
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