6月7日，南都灣財社記者獲悉，智平方（深圳）科技有限公司（下稱“智平方”）與東風柳州汽車有限公司（下稱“東風柳汽”）在深圳簽署戰略合作協議，宣布將具身大模型機器人“愛寶”投入汽車制造工廠。據悉，這一部署是國產具身大模型首次獲得汽車制造全場景驗證。

　　從實驗室炫技到工廠“打工”，機器人產業正在經歷從“能演示”向“能交付”的關鍵階段。數據顯示，僅2024年一年間，國內人形或移動機器人企業就已開啟多個工廠合作項目，任務類型也從簡單的搬運向質檢、裝配、運維等復雜工序延展。

　　據悉，相比過去在人形機器人舞臺上常見的跳舞、舉手、走步演示，此次智平方機器人“愛寶”進入汽車制造車間的部署，涉及的任務更為復雜。

　　根據合作協議，搭載具身大模型GOVLA的通用機器人“愛寶”將在東風柳汽多個車間承擔具體生產任務，包括上下料、拖拽料車、貼擋風玻璃標簽、收納保護布等，覆蓋裝配、檢測、物流和運維多個環節。

　　這些任務的共同特點是非結構化、長流程、多變動。以上下料場景為例，機器人不僅需識別物料尺寸與姿態，還需完成穩定搬運與精準放置，期間需處理照明變化、工人干擾、物品錯放等干擾因素。再如料車拖拽任務，需結合環境地圖、路徑規劃、避障判斷與柔性操作，是多模態感知與運動控制能力的綜合體現。

　　智平方相關負責人介紹，愛寶搭載的GOVLA具身大模型支持34+自由度全身協同控制，具備360°全域自主導航與多任務長鏈操作能力，能夠適應多車型混線生產與復雜工業環境。相比傳統單臂機械臂，具身機器人強調“泛場景部署”與“自主適應”，可減少二次編程成本，提高部署效率與復用率。

　　這也折射出行業的新動向——從表演式炫技，走向生產線實戰。近年來，除了智平方外，宇樹、加速進化、眾擎等廠商也已經宣布進入物流、動力電池等產業線協作試點，具身智能技術正在從“大模型+演示本體”，轉向“任務分解+現場部署”的新階段。

　　根據國金證券研報，2025年被視為“人形機器人量產元年”，量產標準也逐漸從走路、起身轉向具備一定“認知+動作”復合能力的交付閉環。在這一背景下，具身大模型的“模型力”是否真正轉化為“作業力”，工廠正在給出更具現實意義的考驗。

　　面對機器人這樣一位“新員工”，一個直接的問題是：現階段，部署一臺先進機器人的直接目的，僅僅是為了替代一個工人的勞動嗎？從成本和效率回報（ROI）來看，答案或許并非如此。其背后潛藏的，是一個更具長遠意義的目標——構建真實場景中的“數據飛輪”。

　　“數據飛輪”這一概念，正成為理解當前AI企業與制造巨頭深度綁定的關鍵。其核心邏輯在于，AI大模型的進化，極度依賴海量、高質量、多樣化的真實數據進行“喂養”。

　　在東風柳汽的部署場景中，機器人“愛寶”面臨的是長時間、高頻率、復雜工況的日常任務。每一次抓取動作、路徑調整、狀態識別、誤差修正，背后都是一條條可回收的數據鏈條。這些數據不僅包含動作軌跡，更記錄了視覺誤差、任務成功率、突發干擾下的應對方式等真實工業反饋，具備顯著的訓練與微調價值。

　　相比實驗室中“干凈”的樣本，這類數據具有更多“噪聲”和變量，是大模型真正理解現實世界的不二素材?！胺抡姝h境可以幫你過擬合某類任務，但不能替代工廠里的隨機性?！币晃粯I內研發人員坦言，真正的模型進化，離不開高價值現場數據的長期輸入。

　　智平方將此合作視作一次“技術-場景-數據-模型”之間的正向循環。機器人通過GOVLA模型完成任務，沉淀數據后再反饋至大模型平臺，通過再訓練、微調優化模型參數，從而進一步提升機器人的執行能力。這一過程構成了“數據飛輪”的閉環：用場景驅動模型演進，用模型反哺產品部署。

　　這一邏輯也與當前多個機器人公司的迭代模式不謀而合。加速進化此前曾公開表示，其T1機器人已在多個真實場景中部署，為模型訓練積累了大量“高碰撞率”數據。宇樹科技、眾擎機器人等企業也紛紛啟動“量產前數據采集”，嘗試通過小批量部署快速調整模型結構和控制策略。

　　值得注意的是，能否構建起長期有效的數據閉環，也將成為區分機器人公司“能量產”與“能泛化”的一道門檻。當前行業中，大量產品仍停留在靜態或預設動作執行階段，缺乏對“模型—場景—反饋”的系統優化路徑。一旦進入復雜場景，機器人運行穩定性和泛化能力便難以保障。

　　以東風柳汽工廠為例，其同時擁有乘用車和商用車制造，能提供高密度、全流程作業場景，某種程度上就是一臺“數據發生器”。在這個意義上，機器人不僅是操作者，也是觀察者、學習者和信息采集器。部署的越久、場景越復雜，反饋的價值就越高，也越能推動模型實現工業層面的“自我進化”。

　　當具身智能從“AI能感知”走向“AI能干活”，數據不再只是技術的附屬，而成為工業智能的關鍵資源。而這一輪工廠試點，正在將機器人從單點執行者轉化為連續進化的“智能系統”，讓技術不再止步于驗證，而是持續走進現實。

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