填补“最后一米”的自动化盲区

AI汽车制造业 2025-12-23

未来人形机器人的未来突破路径将依赖仿生驱动机构、边缘计算AI芯片等基础技术的协同进化。我们非常期待人形机器人的技术迭代和快速发展，能给汽车工业乃至整个制造业、整个人类社会带来更多价值。

郭东栋博士，北京奔驰汽车有限公司车身二工厂总经理

AI：人形机器人正在蓬勃发展，比起商业服务，工业应用进展如何？

郭东栋博士：人形机器人的应用场景可覆盖商业服务、工业制造、家庭与医疗、抗灾救援、公共安全及农业科研等各个领域，其中在工业场景中，因自动化需求明确、技术适配度较高，成为当前被寄予厚望的落地领域，但应用场景复杂，尚存在诸多技术难点和挑战，各大车企和机器人企业正在联合生态伙伴加快探索的步伐。至于更复杂的家庭场景等需求，则是未来更为广阔的巨大市场。

AI：汽车行业的整体自动化程度已经比较高了，也有很多成熟的传统工业机器人，这种情况下，在您看来，人形机器人对汽车行业的核心价值是什么？

郭东栋博士：在高度自动化的汽车工业中，人形机器人的核心价值在于填补传统工业机器人难以覆盖的柔性化、非结构化场景。人形机器人在汽车制造业的独特优势主要体现在任务适应性、环境兼容性和人机协作潜力三个方面。

任务适应性——针对总装线末端的精细作业（如线束插接、内饰件安装）、跨工位物流配送和设备巡检等需要类人灵活性的任务，人形机器人可替代重复性高、强度大的人工辅助岗位。

环境兼容性——无须改造现有厂房设施，可直接复用人工工具和动线，降低部署成本。

人机协作潜力——人形机器人的外形与动作模式更易被工人接受，非常适合混合工位的安全交互。

当然，区别于传统自动化设备，人形机器人并非取代现有产线主力，而是解决“最后一米”的自动化盲区问题，提升全流程覆盖度与生产弹性。

AI：从实际技术角度出发，人形机器人在汽车制造的哪个环节或应用场景中最有可能最早实现规模化、经济性的落地应用？为什么？

郭东栋博士：在汽车生产流程中，厂内物流与线边配送是人形机器人最具落地潜力的应用场景。因为车厂的物料搬运占用大量人力，且重复性高，经济替代价值显著。这些场景的环境相对结构化，例如固定通道、标准料箱，任务动作以移动和基础抓取为主，复杂度低于精密装配。基于此，部署时可以从小范围试点逐步扩展，风险可控。此外，设备巡检也具有落地应用的价值，因其标准化程度较高，且容错空间较大。而总装车间的辅助任务，例如线束处理，需要突破高精度灵巧操作技术，属于中长期目标。

AI：对于这些应用场景，目前人形机器人面临的最大技术挑战或瓶颈是什么？

郭东栋博士：实现上述应用需突破四个方面的技术壁垒。首先是运动控制领域，双足机器人在油污地面、移动负载条件下的动态平衡仍是难题，现有算法在突发碰撞时的恢复能力不足；其次是操作层面，通用型灵巧手的抓取成功率（尤其是异形零件）与人类操作仍有数量级差距，且工具切换机制严重影响作业节拍；第三是环境认知维度上，车间光照变化和金属反光等干扰下，人形机器人的视觉系统定位精度会显著衰减；最后是系统级可靠性方面，当前人形机器人平均无故障时间不足500h，远低于工业设备要求的8000h的标准。这些技术短板叠加高昂的制造成本，成为人形机器人商业化落地的核心障碍。

内容来源：AI汽车制造业

责任编辑：龚淑娟

审　　核：李峥

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