张爱民，广东慧仑科技有限公司董事长、总经理

AI：在汽车制造领域，人形机器人相比传统自动化设备具备怎样的独特价值与？

张爱民：当前，人形机器人正处于从技术验证迈向产业应用的关键阶段。对于汽车制造业而言，这并非对传统自动化的替代，而是柔性智能制造能力的重要升级。

依托广汽集团的制造积淀，慧仑科技从真实生产场景出发，聚焦汽车制造中高频重复、柔性需求突出的工序，推进落地验证。目前，我们自研的第四代具身智能机器人GoMateMini已在物流配送、智能分拣、辅助装配、外观检测、设备巡检及数据采集等场景部署测试，形成了面向汽车行业的具身智能解决方案。

当前汽车工厂缺的不是自动化设备，而是柔性自动化方案。传统设备虽适于大批量固定工序，但在车型迭代快、混线生产时改造成本高、调试久，加之非标检测、搬运、装配等环节仍靠人工，制约了智能制造的推进。

人形机器人的核心价值不在外形仿生，而在于直接适配为人设计的工位、工具与流程，以最小产线改动实现跨工序、多任务柔性作业，助力企业低成本融入人机高效协同。

相较于传统自动化方案，慧仑科技更加看重“一机多能”与“持续进化”。依托广汽集团的工艺积累，叠加机器人本体、关节模组、运动控制和智能算法等自主核心技术，我们交付的不只是单机设备，而是一套可持续学习、适配生产变化、持续创造价值的具身智能解决方案。人形机器人的意义并非单纯替代岗位，而是助力车企搭建更柔性、更有韧性的智能制造体系。

AI：人形机器人适配汽车产线的功能要求有哪些？GoMate Mini如何满足车企柔性生产需求？

张爱民：汽车制造是对机器人综合性能要求最高的工业场景之一，既需要毫米级精度、高节拍运行能力，又要适配车型迭代、多品种混线与复杂工况切换。适配汽车产线的人形机器人，不能仅执行单一动作，必须同时具备移动、操作、感知和自主决策四大核心能力。

基于这一思路，慧仑科技自主研发GoMate Mini轮足人形机器人。运动层面，轮足融合构型相比纯双足机器人，更适配汽车工厂长距离高频移动作业，可灵活应对坡道与工位切换；作业层面，搭载全身力控系统与自适应灵巧手，能够根据工况实时调节接触力，在物料搬运、小件装配等人机协同场景实现安全稳定作业。

当然，人形机器人的核心竞争力早已不局限于运动能力，而是理解任务、自主适应环境。GoMateMini融合同源自动驾驶感知定位技术与具身智能算法，可自主规划路径、识别目标并调整动作策略。当生产节拍、物料位置和现场环境发生变动时，能够快速适配任务，减少传统自动化设备重新编程与产线改造成本，这也是人形机器人区别于传统自动化最重要的价值——补足固定自动化难以覆盖的柔性工序。

从产业化现状来看，线边物流配送、物料分拣、辅助装配、设备巡检及外观质量检测等轻载、高重复性工序，已具备落地条件，也是慧仑科技当前重点推进方向。行业仍面临共性难题：大负载作业、长时间连续稳定运行、复杂工况下的感知鲁棒性以及整机成本控制尚有明显提升空间。随着高性能关节模组、具身大模型和车规级零部件成熟，人形机器人将逐步胜任更多复杂工序。

我们认为，人形机器人成熟的标志，不是单次演示，而是在工业场景连续稳定运行数千小时，持续创造价值。

AI：当前，制约人形机器人在汽车制造大规模普及的核心挑战是什么？

张爱民：制约人形机器人规模化落地的关键，在于技术成熟度、商业价值与产业生态的同步完善。

技术层面，机器人已在轻载、高重复工序中实现工业化应用，如GoMate Mini具备多种汽车场景作业能力，但在大负载、长时运行及复杂环境感知稳定性上仍需突破。

商业化方面，车企更关注综合投入产出，包括采购、部署、运维及回报周期。只有持续产出价值，企业才会从试点转向规模化。

此外，行业安全标准、性能规范及服务体系尚待健全，需与现有生产系统深度对接，建立统一的可靠性验证与交付标准，以降低车企导入门槛。

未来竞争将不仅限于产品性能，更取决于场景解决方案、交付能力与持续服务能力，能为客户持续创造价值的玩家，有望率先实现规模化落地。

AI：为何说汽车产业是人形机器人发展的优质土壤，二者如何相互赋能？

张爱民：汽车产业不只是人形机器人最重要的应用市场，更是推动人形机器人走向成熟的优质土壤。汽车行业成熟的供应链、严苛的车规体系和规模化制造能力，正是人形机器人当前亟需的产业基础。

一方面，汽车产业积累的电机、电控、传感器和电池等技术，与人形机器人具备高度协同性，有助于机器人的性能提升、成本下探。更关键的是，汽车行业长期形成的车规级质量管理、可靠性验证标准和规模化制造经验，可以推动人形机器人快速从实验室样机转向工业级产品。

另一方面，真实汽车工厂是机器人持续迭代的优质试验场。多样制造工艺、丰富作业场景及持续产生的工业数据，能够不断优化算法、提升作业水平，加速具身智能迭代。依托广汽集团海量制造场景，慧仑科技可使GoMate Mini在真实产线持续验证优化，摆脱实验室演示。人形机器人不会替代传统自动化设备，而是补齐传统自动化难以覆盖的柔性工序，与专用自动化形成互补，持续提升工厂柔性制造水平。

未来汽车产业与人形机器人产业不只是供需关系，而是相互赋能、共同成长。汽车产业提供产业根基，人形机器人推动汽车制造迈向更高柔性、更高智能的新阶段。

AI：立足汽车智能制造，人形机器人技术与产品将围绕哪些方向迭代升级？给产业链相关企业带来哪些发展启示？

张爱民：汽车制造领域的人形机器人迭代重点，正从追求动作复杂度转向打造更稳定、更智能且易推广的产品。

技术层面将向四大方向演进：一是发展高负载关节、灵巧操作技术，推进整机轻量化，拓展复杂装配、搬运场景；二是提升多模态感知能力，增强人形机器人在油污、反光或遮挡等复杂工况下运行稳定性；三是开发面向汽车制造场景的专用具身智能模型，依托工业数据强化任务理解、自主学习与决策能力；四是持续优化续航、可靠性与安全性能，适配长时间、高节拍工业生产。

产品升级重心由单机能力转向系统能力，未来机器人需顺畅对接MES、WMS等生产系统，支持多机协同、远程运维与持续升级。GoMate Mini亦将强化运动、操作、感知和决策能力，从单点作业迈向多场景协同。

针对产业链各方，我们建议：整车厂优先开放痛点清晰、轻载高频的真实工序，搭建可量化的验证体系；零部件企业发挥汽车供应链质量、成本和规模化制造优势，联合机器人厂商开发关节、传感器和执行器等核心部件；机器人企业减少脱离场景的功能堆砌，深度扎根制造工艺、沉淀工业数据，打造标准化产品、标准化交付与全生命周期服务体系。

长远来看，人形机器人赛道竞争，不在于动作复杂度，而在于谁能更快把前沿技术转化为稳定、可复制、可持续创造价值的生产力。

AI：如何预判人形机器人在汽车制造领域的商业化节奏？未来2～3年将优先渗透哪些工序？行业何时迎来规模化盈利拐点？

张爱民：人形机器人在汽车制造领域不走全面替代路线，而是遵循“单点验证、场景复制、规模部署”稳步推进。未来2～3年，竞争重心将从“能做什么动作”转向“能否稳定创造商业价值”。

应用上，人形机器人将率先渗透轻载、高频重复且柔性切换强的工序，如线边配送、分拣、小件装配、外观检测、设备巡检和园区运维等。这些场景人工依赖度高、改造成本大，易形成商业闭环。GoMate Mini正围绕这些场景持续验证迭代，推动设备真正融入制造流程。

行业规模化的盈利拐点，关键在于商业闭环是否跑通，而非技术本身。当人形机器人满足车企对可靠性、经济性和易部署的要求，客户从单台试点走向批量部署，行业才会进入规模化阶段。

未来几年，随着核心零部件降本、具身智能成熟和汽车场景经验积累，人形机器人有望先在汽车行业形成可复制模式，并逐步拓展至物流、能源和公共服务等领域。

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