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，只見數十台人形機器人——Walker S1，分佈於總裝車間、儀錶區、質檢區及車門裝配區等多個複雜場景，成功實現分揀、搬運和精密裝配等多任務協同作業。

　　記者從研發製造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台、多場景、多任務人形機器人協同實訓，希望藉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慧進化。

　　近幾年，伴隨著人工智慧技術的快速發展，中外多家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了梅賽德斯-賓士的生產線，而Figure01人形機器人則進入了寶馬在美國斯帕坦堡的工廠……

　　目前比亞迪、富士康、順豐、北汽新能源等多家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家車廠，並完成了第一階段的單機自主智慧實訓。

　　“我們創新的人形機器人群腦網路（BrainNet）架構與智慧網聯中樞（IoH）架構，為群體智慧軟硬體協同提供了可落地的技術路徑。”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慧，優必選在內部立項了一個具身智慧研究專案，這一專案基於超級大腦+智慧小腦基本構想，並將大腦的功能盡可能多地下放小腦，這就有了優必選Walker S1搭載的群腦網路。

　　群體智慧的技術攻關，是人形機器人在製造業場景規模化部署的必經之路。焦繼超介紹，在優必選的群腦網路中，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，重點突破了智慧混合決策技術，實現了複雜產線級任務的高維決策；智慧小腦則是基於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，同時支援多機並行分散式學習，加速人形機器人的技能生成與遷移。

　　值得注意的是，上面提到的超級大腦還用到了優必選基於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，可以構建億級高品質工業數據集，這樣真實場景中積累的高質量數據集是如今人形機器人反覆運算進化最為欠缺的。”焦繼超說。

　　據介紹，正是有了這樣群腦網路架構、高質量數據積累、機器人技能反覆運算，再輔以人形智慧網聯中樞Internet of Humanoids （IoH），將單台人形機器人自主執行的任務範疇擴大到多台機器人配合完成的產線級柔性需求，這才有了Walker S1在極氪5G智慧工廠展現出的多維度多場景的群體智慧能力。

　　人形機器人被設計用於執行從簡單物流到複雜裝配的任務，緩解熟練工人短缺的壓力並提高生產品質。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製造領域的做法，一些專家也仍持懷疑態度。

　　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製造中的前景。他認為，汽車製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，只能算是“吉祥物”；法國國家技術學院院士、蒙彼利埃大學教授Abderrahmane Kheddar認為，儘管機器人在製造業中能夠提升效率和生產品質，但人形機器人的優勢尚未完全展現出來。

　　儘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，在複雜場景下，群體智慧通過分散式個體的動態交互與協同，湧現出超越單一能力的全域智慧，能夠説明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慧製造中的規模化應用提供了參考範式，也將推進新型工業化從“半柔性製造”向“全柔性智造”范式躍遷。

　　□記者 王豐

來源：經濟參考報