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全球首个!智元机器人实现工业产线“正式工”规模落地

全球首个!智元机器人实现工业产线“正式工”规模落地

热心网友 时间:2026-04-16
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全球首个具身智能产线落地:智元精灵G2在江西南昌龙旗科技园实现规模化工业部署


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在江西南昌龙旗科技园的智能生产线上,一场深刻的制造业变革正在悄然推进。数台拥有产线“正式员工”身份的智元精灵G2机器人,正以行云流水般的动作执行精密任务:精准抓取运行中的平板电脑,平稳放入测试治具,完成交互检测后依据结果智能分类归位。这一系列流畅操作并非演示,而是全球具身智能产业在工业场景规模化落地的真实里程碑,标志着机器人正式从实验室走向生产一线。

4月14日,智元机器人旗下精灵G2系列在龙旗科技南昌平板制造基地,完成了一场历时8小时的产线实战直播。这场面向全球的公开验证,不仅展示了全球首条具身智能3C精密制造产线的规模化应用成果,更意味着具身智能技术正式跨入工业级常态化部署的新纪元。人工智能与实体经济的深度融合,正从愿景加速转化为现实生产力。



从产线“实习生”到高效“正式工”的蜕变之路

“我们从4个月前开始在龙旗南昌工厂副产线实习,现在终于转正了。”直播中精灵G2与主持人的互动,生动诠释了其从测试到量产的快速成长。在制造业,产线效率直接关乎企业竞争力。龙旗科技机器人业务部总经理李龙透露,初期机器人上产线完成一套动作需耗时100多秒,表现更接近“实习生”。

经过数月的密集优化与训练,效率提升显著。目前精灵G2的单次作业节拍已稳定压缩至18-20秒,每小时平均产量达到296-310件。支撑这一效率的是极高的运行稳定性:在累计超过144小时的测试中,机器人取放动作一次成功率高达99.9%,并可实现7×24小时双班不间断运行。这意味着它已摆脱频繁的人工干预,真正成为产线上可靠的核心生产力单元。


从技术演示到工业实战:破解3C制造柔性化难题

“过去机器人展示常被视作‘花拳绣腿’,重在舞台表演。”上海人工智能行业协会秘书长钟俊浩评价道,“而今天我们看到的是‘真枪实弹’。这是碳基生命与硅基生命在实际生产环境中的高效协同。”

这场协同的核心竞争力,体现在精灵G2强大的泛化能力、快速部署与柔性生产优势上。与传统需定制专用工装的机械臂不同,它能直接适配多型号平板产品。产线场景标定最快仅需15分钟,整线换型重训时间不超过4小时,设备复用率高达95%。这组数据直击3C行业长期痛点:产线刚性化、换型周期长、改造成本高、柔性不足。如今,具身智能提供了切实的解决方案。

精灵G2的卓越性能,源于智元机器人全栈AI技术的深厚积淀。在近期智元AI发布周亮相的多项关键技术,均在此次产线部署中得到扎实验证。

首先是快速部署能力。依托“仿真-真机一体化”技术,通过Genie Sim3.0数字孪生平台1:1复刻产线并完成全流程验证,将传统需数月的现场调试压缩至36小时完成并线。从项目启动到正式部署,全流程仅用4个月,为未来规模化批量复制奠定了高效基础。

其次是作业的稳定与精准。通过真机强化学习形成的类人作业策略,结合Genie Sim x RLinf并行训练,机器人能自适应产线位姿偏差、尺寸公差及环境扰动等复杂工况,无需工程师反复手动调参即可实现稳定运行。

此外,精灵G2搭载的高性能边缘计算平台实现了端侧实时决策,彻底摆脱对云端算力的依赖,也规避了网络延迟可能带来的生产中断风险。同时,高灵敏度力控与视觉感知的深度融合,使其能完成毫米级柔顺操作,并可自适应1厘米以内尺寸差异的多型号产品。这不仅是精度,更是智能适应性的体现。


从产线创新到新质生产力:驱动千行百业智能化升级

2026年,具身智能正式进入“规模化部署时代”。智元合伙人、高级副总裁、具身业务部总裁姚卯青指出:“智元与龙旗的联合落地充分证明,具身智能已非实验室概念,而是能进产线、扛节拍、创造真实价值的工业生产力。” 精灵G2所实现的快速部署及可量化的投资回报能力,正成为推动具身智能在3C电子、汽车制造、半导体、能源等领域全面落地的重要引擎。

据悉,目前已有数台智元精灵G2在产线中稳定运行。基于成熟的落地模式,预计到2026年第三季度,部署规模将扩大至100台,并加速向汽车制造、半导体封装、能源运维等更广泛的工业场景复制。凭借其通用性、高柔性、快速部署与经济性优势,智元机器人正从“产线创新者”演进为驱动产业智能化转型的核心新质生产力。

从中国出发,这群“机器人正式工”正带着先进的算法与硬核的硬件能力走向全球。它们所引领的,不仅是生产效率的飞跃,更是人机协同、硅基与碳基生命共融的未来产业生态。智能制造的新篇章,已然开启。

原标题:《全球首个!智元机器人实现工业产线“正式工”规模落地》

栏目编辑:顾莹颖

来源:作者:新民晚报 宋宁华

来源:https://www.163.com/dy/article/KQGMPBCL055040N3.html

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