6月7日，南都灣財(cái)社記者獲悉，智平方（深圳）科技有限公司（下稱“智平方”）與東風(fēng)柳州汽車有限公司（下稱“東風(fēng)柳汽”）在深圳簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，宣布將具身大模型機(jī)器人“愛寶”投入汽車制造工廠。據(jù)悉，這一部署是國產(chǎn)具身大模型首次獲得汽車制造全場景驗(yàn)證。

　　從實(shí)驗(yàn)室炫技到工廠“打工”，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷從“能演示”向“能交付”的關(guān)鍵階段。數(shù)據(jù)顯示，僅2024年一年間，國內(nèi)人形或移動(dòng)機(jī)器人企業(yè)就已開啟多個(gè)工廠合作項(xiàng)目，任務(wù)類型也從簡單的搬運(yùn)向質(zhì)檢、裝配、運(yùn)維等復(fù)雜工序延展。

　　據(jù)悉，相比過去在人形機(jī)器人舞臺(tái)上常見的跳舞、舉手、走步演示，此次智平方機(jī)器人“愛寶”進(jìn)入汽車制造車間的部署，涉及的任務(wù)更為復(fù)雜。

　　根據(jù)合作協(xié)議，搭載具身大模型GOVLA的通用機(jī)器人“愛寶”將在東風(fēng)柳汽多個(gè)車間承擔(dān)具體生產(chǎn)任務(wù)，包括上下料、拖拽料車、貼擋風(fēng)玻璃標(biāo)簽、收納保護(hù)布等，覆蓋裝配、檢測、物流和運(yùn)維多個(gè)環(huán)節(jié)。

　　這些任務(wù)的共同特點(diǎn)是非結(jié)構(gòu)化、長流程、多變動(dòng)。以上下料場景為例，機(jī)器人不僅需識(shí)別物料尺寸與姿態(tài)，還需完成穩(wěn)定搬運(yùn)與精準(zhǔn)放置，期間需處理照明變化、工人干擾、物品錯(cuò)放等干擾因素。再如料車拖拽任務(wù)，需結(jié)合環(huán)境地圖、路徑規(guī)劃、避障判斷與柔性操作，是多模態(tài)感知與運(yùn)動(dòng)控制能力的綜合體現(xiàn)。

　　智平方相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹，愛寶搭載的GOVLA具身大模型支持34+自由度全身協(xié)同控制，具備360°全域自主導(dǎo)航與多任務(wù)長鏈操作能力，能夠適應(yīng)多車型混線生產(chǎn)與復(fù)雜工業(yè)環(huán)境。相比傳統(tǒng)單臂機(jī)械臂，具身機(jī)器人強(qiáng)調(diào)“泛場景部署”與“自主適應(yīng)”，可減少二次編程成本，提高部署效率與復(fù)用率。

　　這也折射出行業(yè)的新動(dòng)向——從表演式炫技，走向生產(chǎn)線實(shí)戰(zhàn)。近年來，除了智平方外，宇樹、加速進(jìn)化、眾擎等廠商也已經(jīng)宣布進(jìn)入物流、動(dòng)力電池等產(chǎn)業(yè)線協(xié)作試點(diǎn)，具身智能技術(shù)正在從“大模型+演示本體”，轉(zhuǎn)向“任務(wù)分解+現(xiàn)場部署”的新階段。

　　根據(jù)國金證券研報(bào)，2025年被視為“人形機(jī)器人量產(chǎn)元年”，量產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)也逐漸從走路、起身轉(zhuǎn)向具備一定“認(rèn)知+動(dòng)作”復(fù)合能力的交付閉環(huán)。在這一背景下，具身大模型的“模型力”是否真正轉(zhuǎn)化為“作業(yè)力”，工廠正在給出更具現(xiàn)實(shí)意義的考驗(yàn)。

　　面對(duì)機(jī)器人這樣一位“新員工”，一個(gè)直接的問題是：現(xiàn)階段，部署一臺(tái)先進(jìn)機(jī)器人的直接目的，僅僅是為了替代一個(gè)工人的勞動(dòng)嗎？從成本和效率回報(bào)（ROI）來看，答案或許并非如此。其背后潛藏的，是一個(gè)更具長遠(yuǎn)意義的目標(biāo)——構(gòu)建真實(shí)場景中的“數(shù)據(jù)飛輪”。

　　“數(shù)據(jù)飛輪”這一概念，正成為理解當(dāng)前AI企業(yè)與制造巨頭深度綁定的關(guān)鍵。其核心邏輯在于，AI大模型的進(jìn)化，極度依賴海量、高質(zhì)量、多樣化的真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行“喂養(yǎng)”。

　　在東風(fēng)柳汽的部署場景中，機(jī)器人“愛寶”面臨的是長時(shí)間、高頻率、復(fù)雜工況的日常任務(wù)。每一次抓取動(dòng)作、路徑調(diào)整、狀態(tài)識(shí)別、誤差修正，背后都是一條條可回收的數(shù)據(jù)鏈條。這些數(shù)據(jù)不僅包含動(dòng)作軌跡，更記錄了視覺誤差、任務(wù)成功率、突發(fā)干擾下的應(yīng)對(duì)方式等真實(shí)工業(yè)反饋，具備顯著的訓(xùn)練與微調(diào)價(jià)值。

　　相比實(shí)驗(yàn)室中“干凈”的樣本，這類數(shù)據(jù)具有更多“噪聲”和變量，是大模型真正理解現(xiàn)實(shí)世界的不二素材。“仿真環(huán)境可以幫你過擬合某類任務(wù)，但不能替代工廠里的隨機(jī)性。”一位業(yè)內(nèi)研發(fā)人員坦言，真正的模型進(jìn)化，離不開高價(jià)值現(xiàn)場數(shù)據(jù)的長期輸入。

　　智平方將此合作視作一次“技術(shù)-場景-數(shù)據(jù)-模型”之間的正向循環(huán)。機(jī)器人通過GOVLA模型完成任務(wù)，沉淀數(shù)據(jù)后再反饋至大模型平臺(tái)，通過再訓(xùn)練、微調(diào)優(yōu)化模型參數(shù)，從而進(jìn)一步提升機(jī)器人的執(zhí)行能力。這一過程構(gòu)成了“數(shù)據(jù)飛輪”的閉環(huán)：用場景驅(qū)動(dòng)模型演進(jìn)，用模型反哺產(chǎn)品部署。

　　這一邏輯也與當(dāng)前多個(gè)機(jī)器人公司的迭代模式不謀而合。加速進(jìn)化此前曾公開表示，其T1機(jī)器人已在多個(gè)真實(shí)場景中部署，為模型訓(xùn)練積累了大量“高碰撞率”數(shù)據(jù)。宇樹科技、眾擎機(jī)器人等企業(yè)也紛紛啟動(dòng)“量產(chǎn)前數(shù)據(jù)采集”，嘗試通過小批量部署快速調(diào)整模型結(jié)構(gòu)和控制策略。

　　值得注意的是，能否構(gòu)建起長期有效的數(shù)據(jù)閉環(huán)，也將成為區(qū)分機(jī)器人公司“能量產(chǎn)”與“能泛化”的一道門檻。當(dāng)前行業(yè)中，大量產(chǎn)品仍停留在靜態(tài)或預(yù)設(shè)動(dòng)作執(zhí)行階段，缺乏對(duì)“模型—場景—反饋”的系統(tǒng)優(yōu)化路徑。一旦進(jìn)入復(fù)雜場景，機(jī)器人運(yùn)行穩(wěn)定性和泛化能力便難以保障。

　　以東風(fēng)柳汽工廠為例，其同時(shí)擁有乘用車和商用車制造，能提供高密度、全流程作業(yè)場景，某種程度上就是一臺(tái)“數(shù)據(jù)發(fā)生器”。在這個(gè)意義上，機(jī)器人不僅是操作者，也是觀察者、學(xué)習(xí)者和信息采集器。部署的越久、場景越復(fù)雜，反饋的價(jià)值就越高，也越能推動(dòng)模型實(shí)現(xiàn)工業(yè)層面的“自我進(jìn)化”。

　　當(dāng)具身智能從“AI能感知”走向“AI能干活”，數(shù)據(jù)不再只是技術(shù)的附屬，而成為工業(yè)智能的關(guān)鍵資源。而這一輪工廠試點(diǎn)，正在將機(jī)器人從單點(diǎn)執(zhí)行者轉(zhuǎn)化為連續(xù)進(jìn)化的“智能系統(tǒng)”，讓技術(shù)不再止步于驗(yàn)證，而是持續(xù)走進(jìn)現(xiàn)實(shí)。

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