人形机器人的汽车产线落地实践与行业发展思考

李子豪 AI汽车制造业 2026-10-19

《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：徐啸顺上汽通用动力科技（上海）有限公司智能设备高级技术经理

徐啸顺上汽通用动力科技（上海）有限公司智能设备高级技术经理

AI：上汽通用汽车人形机器人“能仔一号”项目落地思路是什么？

徐啸顺：上汽通用汽车的人形机器人，一方面用于实验室测试培训，另一方面已在新能源汽车产线实现单体电池上料量产应用，严格按照工业规范与企业集成标准在满产工况运行。除此之外，我们针对驱动系统、整车装配和厂内物流等数十类场景，开展了不同深度、多类型人形机器人产品评估与工况测试。

以单体电池上料场景为例，项目前期采取测试与应用结合模式，在实验室和展厅完成上千次上料循环，复盘短板并推动软硬件迭代。例如，视觉取料方案经多路线对比形成复合方案，保障上线稳定，无需大规模调整。

对比传统自动化方案，“能仔一号”优势突出。第一，占用空间更小。上海奥特能超级工厂产线空间紧张，人形机器人仅需约2m2共享空间，即可完成人机协同电芯上料作业；常规工业机器人占地为其5～10倍，协作机器人基座、控制柜及走线综合占用面积也至少达到4～5m2。第二，作业效率更高。双臂结构优势显著，单次可抓取四片单体电池，高于人工两片的抓取上限；依托腰部升降、俯仰动作，能够优化工序节拍，在相近占地面积下实现更高作业效率。第三，人机协同体验更佳。依托智能视觉系统，设备兼顾运行安全与抓取效率，可替代操作人员长期以不友好姿态存取顶层、底层工件。

AI：工业人形机器人规模化落地，如何破解续航与开动率两大难题？

徐啸顺：当前人形机器人在汽车行业的普及应用存在多重制约，续航与开动率是两大突出难题。

轮式底盘、智能视觉和伺服电爪降低了部署门槛；行业规范有待完善、设备成本偏高，对于专业智能制造团队而言尚有办法克服。但续航短板意味着，无论轮式还是双足人形机器人，大多需要每班开展换电作业。换电过程还会引发通信联网、导航重定位、设备自检和零位校准等一系列故障风险，进一步提升运维培训与现场管理难度。随着新一代人形机器人搭载自换电、双电池方案，该痛点将逐步缓解。

另一大挑战是开动率不足。人形机器人关节多，且在持续迭代中，MTBF远低于成熟工业机器人（数万小时），MTTR的差距则更大。当前故障处置存在分工脱节：设备厂商不熟产线应用，集成商与车企不熟硬件及底层软件，维修资料和工具也不完善，整体运维体验较差。未来随产品迭代和技能培训普及，这一状况有望逐步改善。

AI：人形机器人将如何赋能车企产线升级，与传统工业机器人如何协同发展？

徐啸顺：长远来看，工业机器人与人形机器人将互补发展，人形机器人需在真实场景中打磨并建立标准。引入人形机器人可助车企突破自动化边界，以柔性推进产线升级，尤其面向新能源车型，无需大改产线，兼容现有工装，能快速换型，适应多品种小批量需求。部分车企已布局整机及零部件研发，为创新团队提供空间，开拓新赛道。未来，人形机器人将成为物理交互数据入口，为具身智能大模型提供训练数据和落地载体。

AI：您对工业人形机器人后续的落地场景与规模化发展拐点有何预判？

徐啸顺：短期来看，新能源总成生产、厂内物流搬运场景将持续落地，应用规模稳步提升。多家车企不仅在产线测试轮式、双足人形机器人，还推出自研整机产品。伴随VLA多模态大模型、世界模型持续成熟，新能源总成车间、总装车间内长流程复杂装配任务，有望依托大模型实现自动化作业。后续算力、数据成本回落至合理区间后，行业将迎来规模化、可盈利落地拐点。

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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