马斯克“机器人还进不了厂”刚说完，小米机器人“上岗”汽车产线了
约 3699 字 · 预计阅读 10 分钟
克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAi
没想到，小米机器人的进展如此神速！
刚刚，小米技术官方微博发布小米机器人进厂“实习”的最新进展——
不到半年的时间里，小米机器人就学会了柔性工件的长时作业。
所谓的柔性工件作业，指的是面对每次都不一样的物体位置、姿态和突发状况，机器人都要能随机应变，难度比固定动作高一大截。
注意看，小米汽车工厂总装车间里的这个机器人，正抓着一块盖板，进行堆料作业。
这个任务颇具挑战，不仅盖板的形状不规则，质地也是又大又软，关键取放位置还分散在料箱不同角落。
它伸手探进去，指尖先扶住箱沿稳住重心，抓到手后左右倒了两次手，才端正地放进料格。
包括这个场景在内，这个季度，小米机器人一共新解锁了两个工站——中控台侧盖板排序和料箱折叠回收。
小米机器人面对这两个任务，不仅成功率都达到90%以上，还实现了连续长时作业。
半年前，它干的活儿还是站在自攻螺母工站原地，把螺母一颗颗拧进固定孔位，比现在简单得多。
现在小米机器人不仅把老本行的成功率做到了98%，还学会了在更高难度的工位上岗，作业能力达到了世界级水平。
01硅基实习生，已入驻小米工厂
这次是小米最新人形机器人首次在汽车工厂进行“实习”作业。
这款机器人在4月底小米投资者大会上首次曝光，可作为“工作人员”给参会嘉宾递上伴手礼，和人握手、击掌，展现了极为拟人的动作交互。
仅两个多月，它就实现了汽车工厂的柔性工件的长时作业任务，可谓进展神速。
就像开头看到的，在中控台侧盖板排序的工站里，小米机器人要做的，是把三排料箱里的中控台侧盖板一块块取出来，准确放进对面料架车的料格。
只看文字可能觉得很简单，但仔细研究其中的细节就不难发现，这样的场景对机器人的要求可以用苛刻来形容。
这些盖板尺寸大、形状不规则、材质还偏柔性，要求多轮、多位置的取、拿、走、放，对机器人在全身运动控制、双手协同、精细操作和主动柔顺策略等方面的能力，都提出了要求。
面对三排的较大料箱空间，抓取远端盖板时，机器人先伸手扶住箱沿，稳住重心，同时充分调动全身自由度，保持身体平衡，再把盖板取出来。
这一步就已经超过了多数人形机器人，这些被超越的机器人手臂能覆盖的范围有限，伸手够深处物体时容易牵动重心，要么够不到，要么得先挪动底盘重新站位才能继续动作。
后续放置环节，多数机械臂抓取姿态一旦确定就不会再变，抓歪了只能将错就错，或者停下来等人工干预重新校准。
但为了提升可操作度和精准度，小米机器人抓到盖板后会连续左右换手，调整持握方式和空间姿态。
操作大尺寸物体时，手部位姿的细微变化可能对最终放置位置产生明显影响。
所以放置前，小米机器人还会借助仿生灵巧手的本体感知能力，对盖板在手中的姿态做一次类人级别的精细调整，根据抓取的结果调整放置盖板的位置和方式，提高放置过程的效率与稳定性。
这种能力同样是普通机器人所不具备的。
盖板放置时如果被钩挂卡住，普通机器人只会按设定位置死板地硬怼。
但小米机器人不这样处理，它会把盖板拿出来，重新调整角度，再放置一次。
这背后是基于末端力感知的主动柔顺策略，机器人感知到阻力后自主微调姿态、反复试探，适配现场的实际情况。
另一个新工站是料箱折叠回收。
机器人先抠开料箱的拉环，这一步需要对接触具备细腻的感知，并精确掌控指端的灵活运动。
一般工业机械爪只能张合抓取，像小米机器人做的抠、掀这类需要指尖精细发力的动作，它们是做不了的。
其中，双臂高效精准的协同配合，是保障高节拍（产线里单位时间要完成的动作次数）连续作业的核心要素。
画面中，机器人靠双臂协同完成了折叠动作。
多个料箱叠摞之后，机器人同步把它们推送到目标位置，这个过程还涉及多台机器人之间的动作协调和节拍匹配，目前已经稳定运行。
02对标Figure03 X宝马工厂
今年1月，马斯克在特斯拉2025年第四季度财报电话会议上承认，擎天柱还没法在工厂里承担真正有用的生产工作。
这句话像一记清醒剂，戳破了一个外界容易忽略的现实——
让机器人走进工厂、在真实产线上长期稳定地接手高价值任务，这跟在实验室里跑跑步、搬搬箱子完全是两回事。
毕竟，作为人形机器人赛道里公认的头部项目之一，连它都还没能在工厂里稳定接手真正有价值的生产任务，恰恰说明机器人在工厂里长期稳定干活，是一件难度极高的事。
进厂打工这道题，到目前为止，只有少数团队真正跨过去。
美国机器人超级独角兽Figure是其中之一。
6月，Figure旗下的Figure03，在宝马工厂实现了复杂零件物流排序场景，能同时完成认知理解、精细操作和动态行走的全身协调。
这被普遍视为目前公开工业环境里，人形机器人在认知、灵巧操作、全身控制这三项综合能力上的最高水位，因为它做到了连续、真实工况下的稳定。
Figure03公开展示之后仅仅两周，小米机器人就在中控台侧盖板排序和料箱折叠回收这两个工站，做到了同一个难度级别。
小米机器人是如何做到的，答案得回到前面的那几个动作里去找。
机器人抓取远端盖板时调动全身自由度保持平衡，是全身运动控制能力的体现；
物料卡滞后不硬怼、自主微调重新放置，靠的是末端力感知支持的主动柔顺策略；
机器人在抓取柔性盖板后，通过双手协同完成连续左右换手，实现盖板的持握方式和空间姿态的调整；
抓取后的换手和放置前的姿态微调，则是仿生灵巧手本体感知能力在起作用。
其中，基于机器人的末端力感知能力，小米机器人团队开发了面向环境交互的主动柔顺控制策略，这更是小米的独门秘籍。
而且亮点还不止这几处。
同一块盖板，机器人能从不同角度伸手抓取，不是只认一个固定姿势；
盖板插入料架时如果没能一次到位，不管是上层还是下层的料格，机器人都会自己再试一次；
料架之间的搬运也已经实现自动化，效率上比Figure AI用机器人搬运料架更高。
把目光扩展到整个工站，料箱折叠工站中多个料箱叠摞后由机器人同步推送至目标位置，意味着多机器人单元间动作协调与节拍匹配已稳定运行。
除了这些技能本身，小米机器人也已经直连小米汽车工厂的生产管理系统，接入系统后可以直接获取生产任务及物料信息，构成了一套庞大的自动化与数字化系统。
在盖板排序过程中，机器人不用再去读纸质物料单，就能从系统里直接拿到所需盖板和对应料格编号；料箱折叠工站里，不同机器人之间也能通过系统同步作业状态，协同效率因此提上来。
针对作业过程中可能出现的危险或不可逆失效，系统还保留了远程干预机制，必要时工作人员可以及时接管机器人。
这种系统性的工程能力，更是一般的机器人无法企及的。
总之，在人形机器人进厂这件事上，小米机器人已经站到了和Figure 03并驾齐驱的头部位置。
03具身智能走向真正生产力
小米机器人现在做到的这两个工站，是从最单一工位往外扩展的第一步。
从一个工站到多个工站，从能干活到会配合，小米机器人正持续探索机器人在汽车制造领域的更多落地场景。
机器人要全面适应复杂的工厂作业，单靠一次性的突破远远不够，需要长期的技术积累和反复的工程验证。
往更多工站扩展，对机器人的操作精度要求只会更高。
为此，团队下一步要围绕高自由度仿生灵巧手、复杂操作能力和更多工站应用，持续推进研发与实践。
小米用实打实的工厂部署证明，人形机器人已经可以成为生产线上的可靠同事，不再只是实验室里的演示品。
小米机器人自身，也已经站在与全球头部团队并肩的位置。
把这件事放到行业里看，这是具身智能从做demo走向真正生产力的一步。
自攻螺母98%、中控台侧盖板排序和料箱折叠回收各90%、柔性工件的长时作业，这几点串在一起，就是小米机器人这半年的成绩单。
具身智能这场竞赛，终点不应该是比谁的机器人会翻跟头、会打拳击。
真正决定胜负的，是谁能把这些能力搬到产线上，变成实打实、能被工厂验收的生产力。
目录
