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從鎖起來的展品到動起來的產品 人形機器人多場景應用加速“進化”
2024-8-23  來源:-  作者:-
 
 
       上海證券報記者采訪獲悉,多家人形機器人本體廠商在產業落地上均有一定進展,涉及場景包括汽車質檢、零售門店補貨、物流運輸等。一位人形機器人初創企業的合伙人感嘆道:“跟往年相比,今年行業‘卷’得太厲害了,我們壓力陡增。”

       但從產業發展的節奏來看,人形機器人尚未步入大規模放量的階段。業內“獨角獸”宇樹科技創始人、CEO王興興在接受記者采訪時表示,當前行業時不時會有某一種技術的突破,但是距綜合性的突破還有一定距離。

       形機器人行業要步入綜合性突破時刻,意味著工業或服務業會有相應的終端產品且出貨量暴增。王興興對這一時間節點頗為樂觀,他預計需要三四年左右的時間,最多不會超過五年。

       應用能力成展示重點

       8月21日14時20分,2024WRC展館內的人流迅速涌向優必選展區。此時,優必選Walker S人形機器人在現場做起了汽車“質檢員”。只見Walker S穩定地走向一輛奧迪RS 5,手持LED燈照向暗處,對左前側輪胎進行了質檢。Walker S經過一陣掃描,其檢查結果以可視化的方式呈現出來:五個螺栓均是“OK”。

       “基于人形機器人全棧式技術,Walker S系列可以在60秒至80秒內完成檢查流程,無縫嵌合當前最先進汽車工廠‘每分鐘生產一輛車’的生產節拍。”優必選展臺的工作人員介紹,在這一過程中,人形機器人完成了任務調度與視覺AI、運動控制系統的多任務并發處理,有效保證了任務執行的實時性與可靠性。

       北京具身智能機器人創新中心旗下的具身智能機器人“天工”,也在現場亮出了“絕活”。在工業場景作業展示區,現場搭建了流水線的物料分揀與上下料示意場景,“天工”與其他機器人緊密協作,兩臺機器人分別執行任意位姿抓取與精準放置、精準抓取與任意擺放等任務。整個流程可以穩定長時間運行,無須人工介入。

       在遙操作展示區,北京具身智能機器人創新中心操作員身穿動捕采集服裝、佩戴動捕采集手套,在工業巡檢場景中控制“天工”完成精細檢查與操作。值得一提的是,“天工”可以完全鏡像模仿身旁的工程師,令現場觀眾嘖嘖稱奇。操作員還展示了控制機器人在不同的仿真環境中完成更多任務的能力,如雙臂抱夾貨箱、物品抓取放置等。

       不同于其他人形機器人是在自家展區“秀肌肉”,樂聚機器人則是讓人形機器人“夸父”全場巡邏。在2024WRC現場,“夸父”以擬人姿態,在館內四處“閑逛”,自主穩定地執行巡館任務。在展臺上,“夸父”還干起了炒菜、榨汁等家務活,“不帶喘”地搬運貨箱……

       樂聚機器人相關負責人介紹,目前,“夸父”已相繼在科研、展廳、工業、康養等場景展開落地應用。

       真正在工廠“就業”仍需時日

       多位人形機器人本體廠商高管表示,未來人形機器人不是取代人,而是能夠幫助人,將人從一些重復性、繁雜、危險的工作當中解放出來,同時與其他的智能化設備去協作,提升工廠的自動化效率,降低生產成本,從而提升企業的競爭力。

       從當前來看,各大車企對人形機器人“情有獨鐘”,力求讓它們進廠“打工”。有人形機器人初創企業合伙人透露:“幾乎所有的車企都找上門了,想讓人形機器人完成重復性強、相對危險的工作。”

       實際上,車企在布局人形機器人時,天然具有優勢。硬件決定人形機器人的上限,軟件決定其下限,而無論是硬件還是軟件,車企都有豐厚的積淀:一臺新能源汽車的零部件數以萬計,人形機器人只需要1000多個零部件,二者供應鏈本身存在大量重疊之處;軟件方面,車企經過在自動駕駛領域的多年布局,擁有大量人工智能人才,具備研發具身智能的基礎。

       但人形機器人要真正在工廠“上崗”并非易事。首先,工廠極其空曠,對人形機器人的定位導航是個很大的挑戰;其次,部分產線高溫、高速,人形機器人的工作環境較為惡劣,個別零部件存在失靈風險;最后,人形機器人的工作場景在不斷變化、移動,尤其是當其身處狹窄的空間時,通道比較窄,持續作業的難度更高。

       王興興表示,近幾個月,宇樹科技已與蔚來等車企合作,部署了人形機器人進廠做搬運工作。但目前人形機器人進廠仍處于試點階段,還未實現商業閉環。因為一臺人形機器人的成本仍高于人力,沒能夠形成正向循環的商業價值。

       智元機器人合伙人兼營銷服副總裁姜青松透露,主機廠們為智元的機器人產品提供了很多試驗場景,智元也正在做POC(概念驗證),但距離真正的商業化還有一定挑戰。因此在工業場景上,智元機器人今年聚焦在3C和半導體行業的上下料等。人形機器人進車企將放到明年或者是后年,因為技術難點更大。

       從實際應用來看,人形機器人尚未真正在工廠“上崗就業”,產品目前依舊面臨硬件門檻高、軟件算法難、軟硬解耦難等挑戰。不過業內對此的預期頗為樂觀,預計一到兩年內,人形機器人在軟硬件能力上會有明顯突破,不再是“唱歌、跳舞”的玩具,而是能真正“干活”的工具。




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