小米机器人上岗汽车产线，马斯克言论被现实打脸

小米机器人进厂实习，具身智能加速走向生产线

小米机器人近期在汽车工厂的实习中取得了显著进展，仅用不到半年时间，就掌握了柔性工件的长时作业能力，并成功在多个工站上岗。这意味着，机器人不再局限于固定、重复的动作，而是能够应对物体位置、姿态和突发状况的变化，难度远超简单的固定动作任务。

两大新工站，展现复杂作业能力

在小米汽车工厂总装车间，机器人正执行着颇具挑战性的任务。其中，中控台侧盖板排序和料箱折叠回收是两个新解锁的工站，机器人在这两个任务中的成功率均达到90%以上，并实现了连续长时作业。

中控台侧盖板排序

机器人需要将三排料箱内形状不规则、质地偏软的中控台侧盖板，一块块取出，并准确放入对面料架车的料格中。这个任务对机器人的要求极高：

• 全身运动控制：抓取远端盖板时，机器人会先伸手扶住箱沿稳住重心，同时调动全身自由度保持平衡，然后才将盖板取出。这已超越了许多仅能覆盖有限范围、伸手够深处物体时易牵动重心的人形机器人。
• 双手协同与精细操作：抓取盖板后，机器人会连续左右换手，调整持握方式和空间姿态，以提升操作精度。放置前，还会借助仿生灵巧手的本体感知能力，对盖板姿态进行类人级别的精细调整，根据抓取结果调整放置位置和方式，提高效率与稳定性。
• 主动柔顺策略：当盖板放置时被钩挂卡住，机器人不会死板地硬怼，而是会将盖板取出，重新调整角度再放置一次。这背后是基于末端力感知的主动柔顺策略，机器人能感知到阻力后自主微调姿态、反复试探，适配现场实际情况。

料箱折叠回收

在这个工站，机器人需要完成一系列精细动作：

• 指尖精细发力：机器人先抠开料箱的拉环，这需要对接触具备细腻的感知，并精确掌控指端的灵活运动。一般工业机械爪只能张合抓取，无法完成此类需要指尖精细发力的动作。
• 双臂高效协同：机器人依靠双臂协同完成折叠动作，这是保障高节拍（生产线上单位时间要完成的动作次数）连续作业的核心要素。
• 多机器人协调：多个料箱叠摞后，机器人同步将它们推送到目标位置，这其中涉及多台机器人之间的动作协调和节拍匹配，目前已经稳定运行。

技术能力解析，小米机器人的核心竞争力

小米机器人能够完成上述复杂任务，得益于其一系列核心技术的突破：

• 全身运动控制能力：机器人抓取远端盖板时，能调动全身自由度保持平衡，这是其稳定作业的基础。
• 主动柔顺控制策略：基于末端力感知能力，小米机器人团队开发了面向环境交互的主动柔顺控制策略。当物料卡滞后，机器人不硬怼，而是自主微调重新放置，这是其独门秘籍。
• 双手协同能力：机器人在抓取柔性盖板后，通过双手协同完成连续左右换手，实现持握方式和空间姿态的调整。
• 仿生灵巧手本体感知能力：抓取后的换手和放置前的姿态微调，都依赖于仿生灵巧手本体感知能力，使机器人能精准感知物体状态。

此外，小米机器人还有更多亮点：

• 同一块盖板，机器人能从不同角度伸手抓取，不是只认一个固定姿势。
• 盖板插入料架时如果没能一次到位，无论是上层还是下层的料格，机器人都会自己再试一次。
• 料架之间的搬运已实现自动化，效率上比Figure AI用机器人搬运料架更高。
• 料箱折叠工站中，多个料箱叠摞后由机器人同步推送至目标位置，意味着多机器人单元间动作协调与节拍匹配已稳定运行。

系统级工程能力，连接生产管理

除了技能本身，小米机器人已直连小米汽车工厂的生产管理系统。接入系统后，机器人可以直接获取生产任务及物料信息，构成一套庞大的自动化与数字化系统。在盖板排序过程中，机器人无需再去读纸质物料单，就能从系统里直接拿到所需盖板和对应料格编号；料箱折叠工站里，不同机器人之间也能通过系统同步作业状态，协同效率因此得到提升。针对作业过程中可能出现的危险或不可逆失效，系统还保留了远程干预机制，必要时工作人员可以及时接管机器人。这种系统性的工程能力，是一般机器人无法企及的。

行业对标，与Figure03并驾齐驱

今年1月，马斯克在特斯拉财报电话会议上承认，擎天柱还没法在工厂里承担真正有用的生产工作。这揭示了机器人进厂打工的极高难度。目前，只有少数团队真正跨过了这道门槛。

美国机器人独角兽Figure是其中之一。6月，Figure旗下的Figure03，在宝马工厂实现了复杂零件物流排序场景，能同时完成认知理解、精细操作和动态行走的全身协调，被视为目前公开工业环境里人形机器人在认知、灵巧操作、全身控制这三项综合能力上的最高水平。

Figure03公开展示后仅两周，小米机器人就在中控台侧盖板排序和料箱折叠回收这两个工站，做到了同一个难度级别。在多个方面，小米机器人展现的能力与Figure03并驾齐驱，甚至在某些环节效率更高。

具身智能走向真正生产力

小米机器人现在做到的这两个工站，是从最单一工位向外扩展的第一步。从一个工站到多个工站，从能干活到会配合，小米机器人正持续探索机器人在汽车制造领域的更多落地场景。

机器人要全面适应复杂的工厂作业，单靠一次性的突破远远不够，需要长期的技术积累和反复的工程验证。团队下一步将围绕高自由度仿生灵巧手、复杂操作能力和更多工站应用，持续推进研发与实践。

小米用实打实的工厂部署证明，人形机器人已经可以成为生产线上的可靠同事，不再只是实验室里的演示品。自攻螺母98%的成功率、中控台侧盖板排序和料箱折叠回收各90%的成功率、柔性工件的长时作业能力，这几点串在一起，就是小米机器人这半年的成绩单。具身智能这场竞赛，真正决定胜负的，是谁能把这些能力搬到产线上，变成实打实、能被工厂验收的生产力。

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