人形机器人赋能汽车智能制造进阶之路

李子豪 AI汽车制造业 2026-10-16

《汽车制造业》本期人形机器人赋能汽车产业热点访谈，邀请到五位行业专家大咖，立足汽车产业多元应用场景，共同探讨人形机器人落地价值、现存瓶颈与双向赋能逻辑，预判未来两三年优先渗透工序与行业规模化拐点，梳理技术迭代路径与产业链发展思路，助力汽车产业数字化转型迈向更高维度。本篇访谈：吕路岚图汽车制造技术高级总监（副）

吕路岚图汽车制造技术高级总监（副）

AI：当前制约人形机器人在汽车制造领域大规模普及应用的核心难题是什么？

吕路：当前，人形机器人在汽车制造领域仍处于“试点惊艳、规模遇冷”的阶段。虽然特斯拉Optimus、优必选和智元等厂商都已进入工厂实测，但距离大规模替代产线人工仍存在明显差距。其核心制约因素并非单一短板，而是技术、成本、产线、安全和运维构成的一套互为制约的系统性问题：技术不可靠导致效率低下，效率低导致成本无法回收，而成本高又限制了规模化应用和产线深度改造的动力。

首先是技术性能存在瓶颈，可靠性与精度不足。工业自动化设备普遍要求数万小时的平均无故障时间（MTBF），而人形机器人在汽车复杂工况下的连续稳定运行时间，与行业标准存在数量级差距；同时，汽车装配大量工序要求±0.1mm及以上超高重复定位精度，受关节间隙、结构柔性及控制算法等因素影响，人形机器人全身作业时难以长期稳定维持高精度作业标准。

二是成本体系尚未跑通，商业经济性不足。购置层面，单台人形机器人售价约50万元，远高于10万元级传统六轴机器人，也高于熟练工人12～15万元的年薪，投资回报周期过长；部署层面，产线改造、安全评估、工艺验证和运维培训等隐性成本高昂，且行业暂无成熟的成本测算体系；运维层面，减速器、力矩传感器和驱动器等核心零部件的备件体系与维修网络尚未完善，设备停机风险高、后续维护成本不可控。

三是产线适配难度大，难以融入现有制造体系。汽车整车制造是高度系统化的生产体系，人形机器人需与MES、Andon和质量追溯等核心系统深度对接，但目前行业缺乏统一的接口标准与数据协议，系统兼容性不足；同时，现有产线布局、工位间距和物流通道均基于“人工+传统设备”设计，人形机器人的机身尺寸、转弯半径和安全距离等参数，与现有产线空间布局存在冲突，适配改造难度大。

四是安全标准体系滞后，行业缺乏统一规范。目前工业场景人形机器人的碰撞力阈值、安全区域划分及人机协作等级等核心安全标准，尚未形成行业共识与国家标准。汽车制造业安全管控体系严苛，行业标准缺失意味着企业需自行承担安全认证风险，极大延缓了设备量产导入与规模化落地节奏。

五是运维体系不完善，复合型人才缺口明显。行业极度稀缺同时精通汽车制造工艺与人形机器人运维的复合型人才；且人形机器人的故障诊断、预测性维护和软件迭代等运维模式，与传统自动化设备差异较大，多数车企尚未搭建适配的运维组织架构与人才培养体系，无法支撑规模化落地后的常态化运维需求。

AI：岚图汽车落地了哪些人形机器人应用方案？用何种差异化优势解决了哪些生产痛点？

吕路：在具身智能领域，岚图汽车秉持“先自动化、后智能化，先验证、后推广”的落地思路，不盲目追求产线大规模替代，聚焦物流周转密集、人机协作需求高、传统自动化设备适配性差的场景开展试点应用，核心定位为柔性补位，主打低改造成本、高场景适配性。目前，我们已落地三大具身智能核心场景：整车下线底盘错漏装检测、总装车间集配区零部件分拣、物流立库入口料箱上料。

产线实践中，人形机器人方案主要可以破解两类传统自动化“使不上劲”的痛点。第一类是多车型混线的柔性适配问题。传统固定式机械臂、专机只适配单一车型，换车型要停产改造，周期1～3个月、成本百万级。第二类是碎片化工序带来的综合投入偏高难题。传统自动化“一机一工序”，上料、分拣、质检和转运要分设多台设备，协同调度复杂，综合投入高，且占用大量生产空间。

相较传统自动化方案，人形机器人方案的差异化价值体现在三个方面：

一是无需大规模产线改造，轻量化落地。人形机器人完全适配人类原有工位尺寸，不用拆输送线、不用土建、不用加装安全围栏，人机协同无硬隔离。新车型导入仅需云端更新视觉工艺模型，1～2h完成调试，改造周期压缩90%，单车型改造成本降低70%以上。

二是一机多能，柔性补位。一套设备同时完成搬运、分拣、拧紧和质检多类工序，跨工位、跨车间灵活调度，淡旺季产能调配更具弹性。AI视觉零样本识别不同零部件，无需更换工装即可同步生产多车型，完美适配岚图汽车个性化定制“千人千面”的订单模式。

三是全流程数据闭环，质量可追溯。所有装配、检测、转运数据自动对接岚图汽车数字孪生工艺平台，实现整车质量全生命周期溯源。

AI：您如何预判人形机器人在汽车制造领域的商业化节奏和未来发展趋势？

吕路：结合人形机器人落地实践与技术迭代节奏，我们对其在汽车领域的商业化进程作出如下整体判断：短期以试点验证为主，中期逐步渗透落地，长期具备广阔增长空间；行业短期内难以实现爆发式增长，但中长期将迎来明确的结构性发展机遇。

未来2～3年，行业整体仍处于试点渗透初期，落地重心预计将避开总装线等高节拍、高核心度的关键工位，优先切入传统自动化难以覆盖的盲区场景。其中，底盘与外观辅助检测、厂内物流仓储拣选、物料搬运等场景有望率先实现小规模批量化应用。这类场景柔性生产需求突出、作业节拍相对宽松，且非整车核心工艺环节，能够充分发挥人形机器人的柔性补位优势，落地门槛较低，适配性更强。

综合技术成熟度、成本曲线及供应链配套等核心要素判断，2028～2030年有望成为行业实现规模化与可盈利落地的关键拐点。突破这一拐点需满足四项硬性前提：单台人形机器人购置成本降至20万元以内，设备平均无故障运行时间突破5000h，减速器等核心零部件实现自主可控且稳定量产供应以及行业标准与运维体系全面成熟。

拐点到来之前，行业将以项目制试点、校企及产业链联合研发为主要推进模式，单一试点项目难以形成完整盈利闭环。拐点之后，有望构建“设备销售+运维服务+软件订阅”三位一体的成熟商业模式，车企将从零散试点转向批量采购，人形机器人将在细分场景中实现规模化、可持续盈利的落地应用。总体而言，人形机器人并非全面替代人工与传统自动化设备，而是以柔性补位的方式，与现有生产体系深度融合，赋能汽车制造业的智能化升级。

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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