小米机器人工厂实习再突破 部分场景98%成功率追平人工
小米人形机器人进厂实习四个月，自攻螺母工位双侧作业成功率从90.2%提升至98%，逼近人工。解锁中控台侧盖板分拣排布和料箱折叠回收，成功率超90%，其中柔性工件长时连续作业为行业首次。机器人具备拟人度、泛化能力及多机协作优势，已接入工厂系统。
小米人形机器人进厂实习，最近交出了一份新成绩单。历经四个月持续迭代优化，机器人在自攻螺母上件工位的双侧作业成功率，从90.2%提升到了98%，距离人工操作的合格率，也就差那么1个百分点。除此之外，机器人还解锁了两项新技能：中控台侧盖板分拣排布、料箱折叠回收，这两道工序的作业成功率都突破了90%。
特别值得一提的是，中控台侧盖板分拣工位，是业内首次在整车工厂实现柔性工件长时间连续稳定作业。两周前，美国人形机器人企业Figure旗下的Figure 03机型，刚在宝马工厂完成复杂零部件物流分拣，一度被行业视作工业人形机器人的能力标杆。而如今，小米成了现阶段唯一一家，在真实量产工厂落地同等高难度作业场景的机器人厂商。
能力比肩Figure 03，首次实现柔性工件的长时作业
面向复杂零件排序的场景，对机器人的作业能力提出了不小的挑战——在真实产线环境中，机器人需要同时完成认知理解、精细操作和全身协调运动。从小米官方披露的视频来看，在汽车工厂的复杂工况下，小米机器人相较于Figure 03，在多个方面展现出差异化优势。
首先是柔性工件的长时作业。汽车中控盖板大多不是刚性材质，尺寸大、形状不规则，这对机器人拿取提出了很高的要求。而小米机器人不仅很好地完成了这项工作，还展示了比Figure 03更持久的稳定性：小米公布了连续15分钟不间断的完整视频作业记录，在汽车工厂的复杂工况下，尚属首次。
其次是具备超高的拟人度。一方面，技术团队基于机器人的末端感知能力，开发了面向环境交互的“主动柔顺策略”。当插入物料失败时，小米机器人不会按预设程序重复动作，而是感知阻力后自主微调姿态，反复试探，适配现场实际工况。另一方面，机器人在动作逻辑上也更加贴近熟练的产业工人。比如，在中控台侧盖板排序工站，机器人需要从料箱中取出指定盖板，并准确放入对面料架车的料格中。如果此时需要身体前倾去抓取远端的盖板，机器人就会主动用手扶着料箱边缘，以充分调动全身自由度，同时保持身体平衡。
又比如，在操作大尺寸物体时，手部位姿的细微变化可能对最终放置位置产生明显影响。小米机器人会借助仿生灵巧手的本体感知能力，对盖板在手中的姿态进行类人的精细调整，从而提高放置过程的效率与稳定性。总得来说，小米对于人形机器人在汽车工厂的“实习标准”，不仅是要胜任连续性工作，还需要具备“遇到问题自己想办法”的能力。
解锁多机协同、接入工厂系统，小米机器人打开未来想象空间
当前，围绕“机器人进厂”到底有多难，一直是行业关注的焦点。今年1月，马斯克就在公开采访中罕见“降调”，坦言特斯拉旗下的Optimus机器人还无法在工厂里承担真正有用的生产工作。而小米机器人在汽车工厂的最新进展，展现了令人振奋的进步：机器人不仅能够胜任一些重复性工作，还展现出非常强的泛化能力。比如，4个月前，小米机器人还只是停留在自攻螺母工站“站桩干活”，现如今已经可以覆盖盖板排序和料箱折叠。每个新工站的技术挑战完全不同，小米机器人却很好地验证了其能力可跨场景迁移，绝非只是“做好一件事”。
过去行业普遍存在一种刻板印象，即国内开发的人形机器人基本用于各类表演，无法转化为实际生产力。而小米机器人进厂则证明了，在这个问题上，我们不仅能做，甚至可以做得更好。
值得注意的一点是，在小米官方披露的视频中，已出现多机器人协作作业的场景。在料箱折叠回收工站中，料箱由机器人放置到另一台机器人面前，再由后者完成“折叠回收”动作。这种多机器人单元之间的动作协调与节拍匹配，目前在人形机器人的公开落地案例中还很少见到。
“自建工厂+自研机器人”的组合优势，也催生了机器人在工厂部署的未来想象空间。现代工厂本身就是一套庞大的自动化与数字化系统，当机器人接入工厂系统后，可直接获取生产任务及物料信息。例如，在盖板排序过程中，机器人无需读取纸质物料单，即可从系统中获得所需盖板及对应料格编号；料箱折叠工站中，不同机器人之间也可通过系统同步作业状态，提升协同效率。
在短短4个月中，实现从单一工站到多工站，从“能干活”到“会配合”，小米用实践证明：国产人形机器人能够扎根产线、解决真实问题，也为未来具身智能落地产业提供了可借鉴范本。
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