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標題: 人類要失業了？小米機器人開始進廠「實習」3大技術曝 [列印本頁]

作者: jspertes 時間: 2026-3-3 21:19:05 標題: 人類要失業了？小米機器人開始進廠「實習」3大技術曝

據觀察者網引述小米技術官方微博發佈內容，近日，小米機器人正式上崗汽車工廠「實習」。據介紹，使用五指靈巧手工作的小米機器人在壓鑄車間自攻螺母上件工站中連續自主運行3小時，雙側同時安裝成功率為90.2％，同時滿足了最快76秒的產線生產節拍要求。小米表示，這是小米人形機器人在智能製造領域穩定應用的第一步。

在該任務中，機器人連續從自動送釘設備中精準抓取自攻螺母，並放置在自攻擰緊的定位工裝上，配合滑台輸送和自攻工位的自動定位鎖定，實現汽車一體化壓鑄後地板零件自攻螺母的自動化自攻擰緊作業。

一個值得探討的問題是：為什麼在自攻螺母安裝這樣的任務中，小米選擇了五指靈巧手，而不是傳統的螺絲刀或簡單的夾爪？

這是因為機器人面對的任務需要同時應對多種複雜挑戰：螺母本身帶有不規則的花鍵結構且每次抓取姿態不固定，安裝過程要求毫米級的精細對準和可靠貼合，還要克服定位銷磁吸力帶來的動態干擾。

傳統的二指夾爪難以穩定抓取此類異形零件，剛性螺絲刀也缺乏柔性調整和實時力控的能力。而靈巧手憑借多指包絡的自適應抓取、多關節微調的精確定位以及觸覺反饋的實時力控，能夠一次性滿足這些綜合要求。

同一雙靈巧手還能勝任後續多種裝配任務，無需頻繁更換工具，有利於提升產線整體節拍和實現任務泛化。

值得一提的是，小米機器人還通過TacRefineNet模型，讓機器人擁有了觸覺感知的能力。這使得機器人能通過觸覺進行精細操作。

資料顯示，難度最高的環節集中在自攻螺母的安裝過程，需要確保其與定位銷軸的精確對準和可靠貼合。

而自攻螺母內側的花鍵結構，每次抓取不固定的手內姿態，以及定位銷軸上磁吸力帶來的拉扯影響，都大幅增加了裝配難度。

為支撐複雜工況下的穩定作業，小米團隊還採用了三大技術：

端到端數據驅動控制：基於VLA大模型Xiaomi-Robotics-0，結合強化學習技術，避免繁瑣規則編程，使機器人快速適配不同工況，並從真實交互中持續學習，保障長時間穩定運行。

其技術亮點包括：通用VLA基座模型（統一動作空間與跨本體預訓練，增強任務理解與空間感知泛化能力）、VLA＋RL聯合訓練框架（降低遙操作數據依賴）、觸覺信息融合（提升密集接觸場景的穩定性）。

多模態協同感知：融合視覺、觸覺與關節本體感知信息，協同判斷作業狀態，降低複雜工況下的誤判率。

全身運動控制混合架構：結合優化控制與強化學習，依據穩定性指標選擇性執行策略。優化控制器基於二次規劃與零空間投影，實現四級優先級控制（平衡、安全、任務約束等），單次求解耗時小於1ms；強化學習控制器通過大規模並行仿真訓練，使機器人掌握極端干擾下的平衡策略，可零樣本遷移至真實場景。

儘管取得突破，自攻螺母安裝仍面臨典型失效問題：因花鍵結構、姿態不固定導致的對齊精度不足易引發旋擰卡滯；環境干擾或視角受限可能影響貼合狀態判斷，導致花鍵貼合不緊密、安裝不到位等。

小米表示，這些只是小米人形機器人邁出在汽車製造場景規模化應用的第一步。然而，面向更大範圍的產業化部署，仍需系統性突破「生產節拍和合格率」這一核心瓶頸。

為實現更大範圍產業化，團隊正推進料箱搬運、前徽標安裝等其他典型工站的部署驗證，重點突破移動操作的全身高效協同、靈巧手提升作業效率等關鍵技術，系統性解決「生產節拍與合格率」核心瓶頸。

為此，小米還在其他很多典型工站開展了實際部署與驗證工作，目前正穩步推進中，相關進展將在後續向大家彙報。

近期，人形機器人集體走上汽車產線。

2月27日，寶馬集團正式宣佈，首次將「物理人工智能」（Physical AI）引入其歐洲生產體系，在德國萊比錫工廠啓動了人形機器人試點項目。

寶馬此舉是將人形機器人技術整合到現有汽車量產流程的開端，並旨在探索其在電動汽車高壓電池和零部件生產中的更多應用潛力。

摩根士丹利曾預測，到2050年，人形機器人市場規模可能達到5兆美元（約合34.26兆元人民幣）。

此前，豐田汽車也已宣佈將在加拿大工廠引入人形機器人，而賓士、奧迪、現代、福特等車企也均有類似的合作或試點計劃，汽車製造已成為人形機器人商業化落地的前沿戰場。

有觀點認為，機器人進廠是產業從「表演」向「生產力」躍遷的必然選擇，直接契合併定義著產業發展的終極方向。

當前人形機器人雖在舞台展示了運動與交互能力，但核心矛盾仍是商業化不清晰、技術難替代人類工作，而工業場景作為最現實、最穩定、最容易變現的市場，其分揀、裝配、上下料等需求直指生產力本質。

產業界已明確機器人的終極定位應是「生產力」，而工業場景的複雜操作正是檢驗和提升操作智能的最佳試驗場。

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機器人以後是否會搶人類的工作，其實已經是進行式了!

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