| 紡織業(yè)迎來“機器人同事”：裁片分離成功率97%，柔性面料處理仍是難題 |
《新華每日電訊》報道顯示，2026年是人形機器人量產(chǎn)元年，紡織服裝成為率先驗證的行業(yè)之一，這場變革不是“會不會來”，而是“以多快的速度來”。以下為報道原文：
2026年被業(yè)界視為“人形機器人量產(chǎn)元年”。工業(yè)和信息化部、國務(wù)院國資委近日聯(lián)合印發(fā)通知，啟動年度人形機器人與具身智能實景實訓(xùn)專項行動，并提出到今年底“開啟‘作業(yè)模式’”“帶動形成萬臺級規(guī)模落地能力”等。
 進廠敘事拉開序幕，一個關(guān)鍵問題正在真實的工業(yè)應(yīng)用場景中展開驗證：人形機器人距離創(chuàng)造價值還有多遠？記者對此在浙江走訪相關(guān)企業(yè)，了解人形機器人從實驗室到車間的真實進度與未來場景。
進廠實訓(xùn)：
在真實的工業(yè)場景交互中迭代
從縫紉機到高端智能化設(shè)備，從服裝、家具橫跨到汽車、航空領(lǐng)域，杰克科技股份有限公司作為全球智能縫制設(shè)備龍頭企業(yè)，基于對工業(yè)場景的深刻理解，早早布局人形機器人賽道，推出品牌“艾圖”。
面向模板機上下料、貼袋機布料擺放、粘襯機裁片取放等重復(fù)性工序，艾圖人形機器人順利完成裁片分離、柔性抓取、平整鋪料、精準(zhǔn)對位整套作業(yè)流程驗證。現(xiàn)階段，相關(guān)機器人產(chǎn)品已落地幾家國內(nèi)服裝工廠，多條生產(chǎn)產(chǎn)線同步開展實地部署與量產(chǎn)試運行，推動服裝制造柔性工序自動化轉(zhuǎn)型。
“在單一品類、單一面料條件下，艾圖人形機器人裁片分離成功率達到97%，縫紉合格率超過98%。”浙江艾圖具身智能科技有限公司總經(jīng)理婁靈通介紹，以此效率測算，該款人形機器人的投資回報周期約18個月。
今年4月，艾圖科技攜手浙江人形機器人創(chuàng)新中心、自變量、智元等多家企業(yè)達成戰(zhàn)略合作，合力推動服裝制造產(chǎn)業(yè)模式、供應(yīng)鏈體系與價值網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)系統(tǒng)性升級。
2026年被業(yè)界認為是“人形機器人量產(chǎn)元年”。記者走訪看到，一大批人形機器人已經(jīng)進入工廠，在真實的工業(yè)場景中展開交互，涉及紡織、汽車、消費電子等產(chǎn)業(yè)。
當(dāng)產(chǎn)線數(shù)據(jù)反哺模型迭代、供應(yīng)鏈成本隨規(guī)模逐級遞減，一個更加生動的中國智造生態(tài)正在加速延展。
均普智能旗下普智未來機器人科技有限公司生產(chǎn)的工業(yè)具身智能機器人G2，已在多個工業(yè)場景落地應(yīng)用，包括3C電子裝配、產(chǎn)線上下料、物流分揀、工業(yè)搬運、零部件檢測等。該機器人在國內(nèi)頭部3C企業(yè)完成8小時、2283次任務(wù)零失誤的實戰(zhàn)測試，驗證了其在真實工業(yè)環(huán)境中的穩(wěn)定性與可靠性。
在汽車安全產(chǎn)線上，G2也已正式“上崗”——在安全帶鋁制器件攻絲工序中，原本需要人工完成、生產(chǎn)節(jié)拍約18秒的工位，G2將節(jié)拍提升至最快12.9秒，效率提升約三分之一。更重要的是，不同于傳統(tǒng)自動化設(shè)備，G2能夠依托垂類模型逐步掌握不同型號、不同產(chǎn)品的抓取和放置，通過自適應(yīng)像“老師傅”一樣應(yīng)對不同工況。
“具身智能機器人進廠，正在從概念驗證走向?qū)嵸|(zhì)性落地。”普智未來機器人相關(guān)負責(zé)人介紹，6月，普智未來機器人無錫子公司首批G2機器人正式下線，預(yù)計8月產(chǎn)能將達到300至400臺，年產(chǎn)能達2000至2500臺。
大勢所趨：
人形機器人將深度參與未來制造業(yè)
多位受訪者表示，從目前應(yīng)用情況看，人形機器人進廠短期改變的是工廠“招不到人、留不住人”的現(xiàn)實困境，中長期則將持續(xù)提升中國制造效率與競爭力。
“服裝行業(yè)每年自然退休、流失的工人數(shù)量，遠大于機器人替代數(shù)量。”婁靈通表示，“招工難”是許多制造工廠當(dāng)下面臨的現(xiàn)實情況，人形機器人對此帶來結(jié)構(gòu)性補充，而非崗位替代。
浙江人形機器人創(chuàng)新中心有限公司首席科學(xué)家、浙江大學(xué)教授熊蓉認為，人形機器人在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中的深入，既會重塑原有制造業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)，也會催生全新的高技能職業(yè)生態(tài)，推動人力資源從重復(fù)性體力崗位轉(zhuǎn)向技術(shù)服務(wù)、運維、調(diào)試、二次開發(fā)等崗位。
讓機器人做重復(fù)、枯燥、高強度、有危險性的工序，讓人做更有價值的管理、技術(shù)、創(chuàng)新工作——隨著人口紅利的結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)換、機器人成本的降低、AI技術(shù)的成熟，人形機器人將會深度參與未來的制造業(yè)。
“人形機器人深度介入制造業(yè)，絕不是簡單的人機零和博弈。”中國兵器杭州智元研究院首席科學(xué)家李引認為，人機交替的過程將會重塑就業(yè)地圖、創(chuàng)造新的職業(yè)生態(tài)。
技術(shù)可用、工程量產(chǎn)、商業(yè)可行，人形機器人從實驗室樣機走向工業(yè)規(guī)模化應(yīng)用，需要經(jīng)過這3個階段驗證。目前，大量人形機器人已走出實驗室，開始以數(shù)據(jù)連接真實世界。
5月中旬，國內(nèi)首個基于開源鴻蒙底座的人形機器人數(shù)據(jù)訓(xùn)練場——寧波慈溪人形機器人訓(xùn)練場正式啟動，這里共部署具身智能機器人40臺，成熟運營后，將實現(xiàn)平均日有效訓(xùn)練時長90小時以上。
據(jù)悉，該訓(xùn)練場精準(zhǔn)模擬家電、汽車、紡織、商服等9大慈溪優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)真實場景，通過真機實操采集高質(zhì)量數(shù)據(jù)，為機器人技能迭代與技術(shù)成果產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)化提供核心支撐。
國家人工智能應(yīng)用中試基地（具身智能）在杭州高新區(qū)（濱江）“落戶”，它不是單一企業(yè)自建訓(xùn)練場，而是構(gòu)建從算力、芯片到本體、模型研發(fā)，再到應(yīng)用場景開發(fā)的完整產(chǎn)業(yè)生態(tài)。據(jù)悉，該中試基地聚焦“具身智能+”新消費、新物流、新制造、新工程、新安全、新農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域，“新制造”居其一，致力于拉通具身智能國產(chǎn)技術(shù)棧。
記者采訪了解到，隨著機器人研發(fā)企業(yè)愈發(fā)意識到實景實訓(xùn)的重要性，多數(shù)企業(yè)目前都在以各自優(yōu)勢為出發(fā)點，進行機器人場景的“合作”開發(fā)。
有聯(lián)合創(chuàng)新模式，主要是傳統(tǒng)工廠提供場地、場景和人員配合，機器人研發(fā)公司提供技術(shù)解決方案和算法迭代；有合資公司模式，即大型企業(yè)之間約定成立合資公司，工廠方也深度參與，共同投入算法，并聯(lián)合申報專利；有生態(tài)協(xié)同模式，則是傳統(tǒng)工廠與靈巧手、機械臂等供應(yīng)商成立合資公司或簽訂戰(zhàn)略協(xié)議，分工承擔(dān)不同場景的研發(fā)任務(wù)，共同做大產(chǎn)業(yè)盤子。
前瞻布局：
智能進化速度決定產(chǎn)業(yè)終局
從“能干活”到“正式上崗”，人形機器人距離成為工廠流水線上的“正式工”還有多遠？采訪中，多位業(yè)內(nèi)人士給出了審慎的判斷：場景突破只是第一步，真正的考驗才剛剛開始。
婁靈通認為，目前人形機器人仍處于學(xué)習(xí)階段——能干好單一工序，但還做不到全流程無人化。他預(yù)計，2026年—2028年是人形機器人單工序能力的驗證期，2028年—2030年將進入“多工序協(xié)同”的規(guī)模化期。
均普人工智能與人形機器人研究院總經(jīng)理何川說，具身智能機器人的推廣會經(jīng)歷3個階段：第一階段以科研為主，在高校和科研平臺打磨優(yōu)化；第二階段開拓工業(yè)與商業(yè)應(yīng)用；第三階段邁向產(chǎn)業(yè)化。他認為，未來3至5年，具身智能機器人在單一應(yīng)用場景中完成任務(wù)基本可行，但實現(xiàn)大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化仍需在倫理、安全、政策等方面鋪平道路，預(yù)計還有很長的路要走。他判斷，以當(dāng)前技術(shù)水平，搬箱子、分揀等場景已可落地部署，市場規(guī)模預(yù)計可達10萬至20萬臺，足以支撐國內(nèi)整機廠商先“跑起來”。
與實驗室環(huán)境不同，具身智能機器人大規(guī)模進廠面臨的是復(fù)雜多變的真實作業(yè)場景。受訪人士普遍認為，當(dāng)前機器人行走、視覺導(dǎo)航、路徑規(guī)劃等技術(shù)已趨于成熟，但工廠落地的真正核心在于抓取、旋擰、分揀、裝配、柔性物料處理等實操動作。這類閉環(huán)控制的精細作業(yè)，對結(jié)構(gòu)耐久、熱管理、功耗優(yōu)化等抗疲勞設(shè)計以及高負荷連續(xù)作業(yè)能力要求極高，也是決定機器人能否成為主力生產(chǎn)工具的關(guān)鍵。
“服裝行業(yè)最大的難點不是硬性物件，而是如何處理軟、滑、易變形的柔性面料。”婁靈通坦言，當(dāng)前全行業(yè)的共性技術(shù)卡點是人形機器人靈巧操作能力的泛化性不足，即如何讓機器人面對此前未訓(xùn)練過的面料或工件，也能自適應(yīng)地調(diào)整操作力度和軌跡。“就像用手抓豆腐，力度大了變形，小了抓不住，千態(tài)千面。”
何川說：“作業(yè)能力是機器人行業(yè)最大的‘卡脖子’環(huán)節(jié)。”他具體拆解為兩個層面：一是強化學(xué)習(xí)與物理世界的對齊——機器人在仿真環(huán)境中學(xué)到的技能，如何零偏差遷移到真實產(chǎn)線，這是行業(yè)公認的難題；二是多模態(tài)感知的可靠性——工業(yè)現(xiàn)場的金屬反光、粉塵干擾等因素經(jīng)常導(dǎo)致感知系統(tǒng)失靈。“不是‘一公里’的距離，而是‘一毫米以內(nèi)’的精度。”何川說，工業(yè)場景對精度的要求極為苛刻，容不得半點偏差。
多位受訪人士還指出了當(dāng)前產(chǎn)業(yè)仍然存在的工業(yè)數(shù)據(jù)集緊缺等卡點。例如，高質(zhì)量、多場景、可泛化的真實產(chǎn)線數(shù)據(jù)采集才起步不久，且分散在不同企業(yè)手中，尚未形成有效匯聚；如何與自動化領(lǐng)域長期積累的機理性模型和數(shù)據(jù)進行協(xié)同，尚待破題。
“針對機器人實際工作場景的有效數(shù)據(jù)嚴(yán)重不足，采集工業(yè)具身數(shù)據(jù)的成本過高，數(shù)據(jù)采集后的安全合規(guī)風(fēng)險也需要創(chuàng)新性的加密技術(shù)支撐。”何川說，這些問題直接影響著模型的訓(xùn)練和泛化能力。
不少業(yè)內(nèi)人士呼吁前瞻性關(guān)注行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)問題。各家廠商產(chǎn)品尺寸、關(guān)節(jié)、靈巧手不統(tǒng)一，接口、通信協(xié)議、安全標(biāo)準(zhǔn)各自摸索，導(dǎo)致設(shè)備互聯(lián)互通困難，協(xié)同成本居高不下。何川說，標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的直接影響就是適配成本高昂、能力復(fù)用性差、開發(fā)門檻高。
在機器人驗證方面，有受訪者指出，當(dāng)前，產(chǎn)品及供應(yīng)鏈零部件的“工業(yè)級壽命”可靠性缺乏認證體系，多數(shù)企業(yè)只能通過各自在真實場景中反復(fù)測試來驗證和提升，周期長、成本高。
除了具身機器人本體的能力外，業(yè)界也認識到制造效率與智能進化的“雙螺旋”，是競爭的關(guān)鍵。
熊蓉認為，人形機器人產(chǎn)業(yè)競爭不是制造效率和智能進化的二選一，而是二者協(xié)同發(fā)展的雙螺旋模式：強大的供應(yīng)鏈與制造能力，為智能算法落地提供硬件載體；持續(xù)迭代的具身智能，又能不斷挖掘硬件潛力、拓展應(yīng)用場景，兩者相互賦能、正向循環(huán)。
“未來誰能最快用高智能驅(qū)動低成本硬件，誰才是終極贏家。”李引認為，企業(yè)競爭短期看制造效率，這決定誰能“活下來”，中長期看智能進化速度，這也是真正決定產(chǎn)業(yè)終局的核心。
業(yè)界建議，搶抓具身智能產(chǎn)業(yè)機遇，需進一步發(fā)揮組織與效率優(yōu)勢。同時，人才建設(shè)是產(chǎn)業(yè)建設(shè)的根本，應(yīng)加快推進“政府引導(dǎo)+高校支撐+企業(yè)主導(dǎo)”的創(chuàng)新中心模式，并推進產(chǎn)教融合、職教對接，填補人形機器人售后、測試等新興崗位人才缺口。 |
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