突破“三大瓶颈”，成为未来“主流”

AI汽车制造业 2025-12-30

基于场景演进路径的判断，人形机器人在汽车制造业成为主流，将是一个渐进式渗透的过程。

刘圣祥，蔚来汽车前瞻制造工程部总监

AI：人形机器人在汽车行业能够带来什么独特的价值？

刘圣祥：汽车行业是现代工业中自动化程度最高的领域之一，传统的工业机器人，如工业机械臂、AGV等，已被广泛应用并极大地提升了生产效率和精度。在这种高度优化的环境中，人形机器人的应用及价值，并非旨在替代现有高效的专用工业机器人，而是将作为“终极柔性单元”，填补自动化中那些最后必须由人类完成的、需要高级认知、灵巧操作和实时判断闭环的“corner case”，其独特价值体现在四个层面。

1. 重构工厂设计与运营模式：从“为机器改造环境”到“机器自主适应环境”

传统汽车工厂规划需要为自动化设备做出大量妥协，如预留宽敞通道、加固地面、安装安全围栏等。人形机器人原生适应人类环境，这将带来革命性的变化。工厂设计无须为自动化大规模改造现有工厂，可极大降低老厂智能化升级的门槛和成本。未来新建工厂，也能够更专注于流程优化，而非为机器适配做出妥协。在工厂运营模式上，人形机器人不再是固定资产，而是可流动的共享资源，一个“机器人班组”可以根据各产线实时的产能需求，在不同车间、不同岗位之间动态调度，实现利用效率最大化。

2. 打破数据孤岛，构建“行动—反馈”闭环：从“数据分析”到“数据驱动行动”

现有智能制造系统（如MES、数字孪生）能收集大量数据并进行分析，但最终的物理世界干预仍高度依赖人工。人形机器人是连接数字世界与物理世界的“终极执行器”。系统监测到质量偏差（如虚拟装配模拟发现干涉），可直接调度机器人去现场执行修正动作（如调整夹具）；分析设备振动数据预测到故障，可派遣机器人前往巡检或进行初步维护。它将数据分析结果直接、自动地转化为物理行动，形成了“感知—分析—决策—执行”的完整闭环，能够极大地提升决策效率。

3. 实现终极柔性生产：从“刚性自动化”到“自适应自动化”

传统智能制造的“柔性”依然受限，产线切换需要耗时耗力地重新编程和硬件调整。人形机器人+AI则构成了“终极柔性生产单元”。通过简单的指令，同一台机器人可以今天装配座椅，明天去质检漆面，后天学习维修设备，这使得工厂能够以近乎零成本的方式快速响应生产订单的变化、产品设计的迭代和大规模个性化定制的需求，真正实现“一条产线，无限可能”。

4. 填补人力资源与知识缺口：从“传承经验”到“沉淀和部署知识”

当前制造业普遍面临熟练技工和专家短缺的严峻挑战，其宝贵的经验（如“听声辨故障”“手感判断装配质量”）难以数字化、难以传承。人形机器人是“专家经验的可移动载体”。通过演示学习、VR远程操作和与工业大模型协同，资深工程师的技能可以被数字化并复制到多台机器人上。一个专家的知识可以同时部署到全球所有工厂的相应岗位上，7×24h不间断工作。这彻底打破了人类专家在时间和空间上的限制，实现了制造业知识的规模化应用和永久沉淀。

总之，人形机器人对于汽车行业和智能制造的终极意义在于，它通过通用性、灵活性和智能性，解决传统重复自动化无法突破的“非结构化环境”和“非标准化任务”瓶颈，将智能制造从“机器替代人力”提升到“机器替代人力（脑力+体力）”的新高度，最终推动整个产业从自动化迈向自主化的全新阶段。这不仅是效率的提升，更是整个制造系统在空间、数据、生产和知识四大层面发生的根本性重构和制造范式革命。

AI：人形机器人在汽车领域的规模化应用，将会是怎样的进程？

刘圣祥：对于人形机器人在汽车制造业真正的规模化应用，其路径将严格遵循“技术可行性、业务经济性、场景扩展性”三大原则。落地场景的选择将依据“先易后难”顺序——先做“脚”和“眼”（物流搬运、巡逻质检），解决移动和感知问题；其次再做“手”（装配拧紧），完成高精度、高价值的重复性操作任务；最后攻克“脑”（精密安装、线束等软质零件），解决需要高度认知和灵巧性的非结构化问题。通过阶段性的价值变现和数据积累—技术迭代飞轮效应，逐步在更广泛的工业场景规模化、经济性落地。一些典型应用场景的可行性、经济性、扩展性分析见表1。

AI：目前人形机器人在汽车行业面临哪些瓶颈或挑战？未来技术突破的方向是什么？

刘圣祥：人形机器人在汽车行业的挑战因场景而异，但可归结为认知、移动和操作三大共性瓶颈。

1. 认知瓶颈：AI的泛化与可信决策认知瓶颈的核心挑战是让AI具备近似人类的“工业常识”与“经验直觉”，在数据稀缺或未见过的场景下做出可靠决策。

（1）小样本学习难题。工业缺陷、设备故障等负面样本稀少且获取成本极高，要求AI具备强大的小样本学习、元学习能力。

（2）多源信息融合壁垒。需打破机理模型、专家经验（隐性知识）和传感器数据等多源信息间的壁垒，实现深度融合与联合推理。

（3）可解释性与可信度。在质检、诊断等关键场景，AI不能是“黑箱”，其决策必须可解释、可溯源，才能被工程师信任并采用。认知瓶颈的技术突破方向是行业大模型+高精度数字孪生。构建融合物理规律的工业预训练大模型，并在高精度数字孪生环境中进行大量仿真训练与持续学习，从而让人形机器人获得泛化能力和先验知识。

2. 移动瓶颈：动态环境下的绝对可靠性与耐久性

移动瓶颈的核心挑战是在非受控的动态工厂环境中，保证数万小时连续运行下的安全、稳定与精准。

（1）动态避障的极限要求。需在毫秒级内完成对突然出现的人、物和车的感知、预测与避障规划，对算力和算法实时性是极致考验。

（2）长寿命与高可靠性。工业现场对MTBF（平均故障间隔时间）要求极高。机器人的关节、驱动器、BMS和热管理等关键部件，需在振动、粉尘和电磁干扰等恶劣条件下保持长期稳定，其寿命和耐久性需经历严酷验证。

移动瓶颈的技术突破方向是“感知—规划—控制”的全链路优化+核心零部件创新。

3. 操作瓶颈：精密的力控与全身协调

操作瓶颈的核心挑战是实现类似人类的精度和柔顺性操作，并在执行任务时保持全身的动态平衡。

（1）高精度力位混合控制。装配、拧紧等任务需要同时精确控制位置和力度，其间的耦合关系容易引发系统振荡，对关节力控性能和控制算法要求极高。

（2）全身协调控制。操作时产生的反作用力需要协调全身关节和姿态来抵消，这对实时计算能力提出了巨大挑战。

（3）触觉感知反馈缺失。当前灵巧手缺乏高分辨率、低延迟的触觉反馈，使其难以完成需要“手感”的复杂任务（如盲装、线束装配）。操作瓶颈的技术突破方向是仿人灵巧操作与自适应阻抗控制。需要研发高性价比的仿生灵巧手与触觉皮肤，并结合基于学习的自适应控制算法，使机器人能像人一样“柔顺地”与环境交互。总之，人形机器人在汽车行业的应用，在技术上正经历从“功能演示”到“工业级可靠”的艰难跨越。每个场景的挑战都是“感知、决策、控制和集成”四大技术栈深层次问题的具体体现。突破这些瓶颈无法靠单一技术点解决，需要跨学科、跨领域的系统性创新，最终取决于核心零部件、基础软件和AI算法的整体进步。

AI：蔚来汽车有哪些探索应用？有什么项目方案可以分享？

刘圣祥：蔚来已将双足人形机器人引入工厂，在总装内饰件装配质量检查、整车外观面差检查及总装立体仓库标准料箱拆跺搬运等应用场景中探索前行，具体见表2。