界面新聞記者 | 張熹瓏

深圳人形機器人正涌入車廠。

6月7日，深圳機器人公司智平方與東風柳州汽車有限公司正式簽署戰略合作協議，根據協議，搭載智平方全域全身VLA（GOVLA）大模型的通用智能機器人——AlphaBot 2（愛寶）將首次進駐東風柳汽汽車工廠。

這并非智平方機器人首次“進廠打工”，此前公司已跟某國際頭部車企和吉利科技達成合作。

智平方公司方面向界面新聞記者表示，此次合作的突破性在于，國產具身大模型首次獲得汽車制造全場景驗證，機器人將在上下料、拖拽料車、貼擋風玻璃標簽、收納保護布等多個場景執行智能化作業，覆蓋質量檢測、裝配作業、物流轉運、工廠運維等關鍵制造環節。

在汽車制造領域，沖壓、焊接、涂裝環節已實現了80%-90%的自動化率；但在總裝環節，大部分工作依舊需要人力解決，其中不可避免地包含部分重復性重體力勞動、對人體有害的勞動工種，機器人可以在其中發揮作用。

智平方創始人兼首席執行官郭彥東此前接受界面新聞采訪時表示，公司機器人聚焦室內、高度柔性的服務場景，“比如車廠總裝線，場內物流、分揀上料、末端裝配，柔性程度極高，就是適合機器人干的。”與此同時，車廠也對機器人提出柔性足夠高、學東西足夠快、交付足夠穩定的需求。

值得指出，人形機器人與車廠的合作正值汽車產業智能化轉型的關鍵節點。成立于1954年的東風柳汽是東風汽車集團旗下國有全資控股企業。作為東風集團的商用車生產基地、乘用車生產基地、自主品牌研發基地和東南亞出口基地，這家公司目前正加速推進電動化、智能化、高端化轉型升級。根據規劃，東風柳汽將與智平方共同探索具身大模型在汽車制造全方位場景的首次深度應用。

來自深圳的人形機器人正加速趕去打工路上：今年1月，樂聚機器人將第100臺全尺寸人形機器人交付北汽越野車，該公司的人形機器人已攬獲蔚來汽車、北汽越野車、江蘇亨通等企業；優必選主要瞄準搬運、分揀、智揀環節，Walker S系列已進入吉利汽車、比亞迪、富士康、順豐等工廠實訓；眾擎機器人計劃未來兩年在搬運、物流等場景落地，明年交付3000臺機器人。

郭彥東認為，具身智能領域顛覆性的變化來自大模型，“大模型最核心的作用是讓機器人有常識，學任務很快，可以通過遠程快速學習新任務。這是這一代機器人的不同之處，它有點像學徒。”

智平方是國內最早專注機器人大腦的具身智能廠商，提出并系統性研發端到端VLA技術范式。今年4月，這家公司發布了全球首個自主研發的GOVLA大模型。常規的VLA大模型只是輸出機械臂動作，而GOVLA大模型首次提出輸出全身控制和移動軌跡，讓機器人實現從“固定工位”到“全域行動”。

更強的大腦也讓機器人具備多場景工作的可能性。智平方提供的視頻顯示，愛寶機器人在東風柳汽工廠可以完成上下料、拖拽料車、車門質檢與貼保護布等環節。此外，機器人可依托其多模態感知能力，實時監控環境溫度、設備異響等參數，替代人工高危巡查，以及操作掃碼槍快速識別物料條形碼。

從人工智能能力角度而言，從基本對話到復雜推理，到2-3級借助工具、4級自我學習、5級群體智能，行業已經形成了明確的路徑共識。眼下，計算能力已經轉化為人工智能能力，但更重要的是，如何盡快將人工智能能力轉化為生產力。

經過2023年和2024年的技術飛躍，2025年人形機器人產業的核心問題是落地。B端是率先規?；氖袌?，其中工業被視為最快帶來創收的場景。

而機器人率先進廠的一個原因還在于，機器人的真實訓練場也來自工廠，數字化、智能化程度高的工廠能夠反哺機器人行業，對后者進行訓練。

人形機器人要成為真正的“打工人”，還要跨過不少門檻，數據就是重要的一環。

在人工智能領域， AIGC應用大規模落地的阻礙因素之一在于通用大模型還不夠智能，因此很多AI應用需要大量行業數據去訓練垂類模型或直接調試。搭載了大模型的人形機器人也面臨相似困境，需要大量行業數據來優化算法能力，進而提升機器人的理解、交互、操作能力。

以優必選Walker S Lite為例，這臺機器人在2024年7月進入極氪工廠進行搬運物料的“實習”，但實訓中機器人動作很慢，還需要掃描貼在料箱托盤上的二維碼輔助定位，作業效率只相當于人工的20%。如何讓人形機器人自行規劃路線、加快動作速率，并在高溫下長時段持續作業，都需要積累大量應用數據。

優必選CBO譚旻認為，解決這些問題，需要前期大量的數據采集、整理、清洗等工作，不僅需要時間去介入，也要有提供數據的場景進行實訓，“接下來行業競爭的關鍵，還要看哪一家人形機器人公司擁有最多的工業領域的生產數據?！?/p>

這種情況下，跟客戶一起開發，而不是單純賣機器給客戶，成為廠商的解決方案。智平方方面表示，通過東風柳汽提供的全方位場景，可以構建起驅動技術持續進化的“數據閉環”飛輪。機器人在東風柳汽工廠的全方位、高復雜度場景作業，將源源不斷地產生海量、高價值的真實場景操作數據，從而精準反哺模型迭代、加速性能提升與泛化進化、強化場景化落地壁壘。

“基于真實數據的學習和優化，可以加速愛寶在工業環境中的性能提升（如效率、精度、魯棒性）和泛化能力（適應新場景、新任務）的進化；而持續輸入GOVLA大模型，能使其更精準理解工業環境的復雜性、任務的細微差別和操作中的長尾問題。”智平方方面提及，在研發層面，智平方和東風柳汽將優先在移動運輸機器人、車載機器人等領域展開協同創新。

郭彥東提出，通用智能機器人的商業化應用應該從半結構化環境向非結構化環境演進，從最初的開發者場景到工業服務，再到公共服務，最后是家庭服務，分成L0-1，L2，L2+和L4四個級別，對應的AI能力要求是低、中等、中等偏高和高級。其中，工業服務在當下有最高的商業價值，而公共服務蘊含最高的增長潛力。

“工業高度柔性場景是人工智能機器人一個很好的切入點，這是我們的第一階段。接下來，我們開始在公共服務場景進行交付，預計第三季度就能在機場見到我們的機器人工作?！惫鶑〇|告訴界面新聞。