小米人形机器人近期在工厂实习中交出了一份亮眼的新成绩单。经过四个月的持续迭代优化，该机器人在自攻螺母上件工位的双侧作业成功率已从90.2%提升至98%，距离人工操作合格率仅差1个百分点。此外，机器人还解锁了两项全新技能：中控台侧盖板分拣排布与料箱折叠回收，这两道工序的作业成功率均突破90%。

特别值得关注的是，中控台侧盖板分拣工位是业内首次在整车工厂实现柔性工件长时间连续稳定作业的案例。两周前，美国人形机器人企业Figure旗下的Figure 03机型刚在宝马工厂完成复杂零部件物流分拣，一度被视为工业人形机器人的能力标杆。而如今，小米成为现阶段唯一一家在真实量产工厂落地同等高难度作业场景的机器人厂商。

能力比肩Figure 03，首次实现柔性工件的长时作业

面向复杂零件排序场景，机器人作业能力面临不小挑战——在真实产线环境中，机器人需同时完成认知理解、精细操作和全身协调运动。从小米官方披露的视频来看，在汽车工厂的复杂工况下，小米机器人相较于Figure 03在多个方面展现出差异化优势。

首先是柔性工件的长时作业能力。汽车中控盖板多为非刚性材质，尺寸大且形状不规则，这对机器人拿取动作提出极高要求。小米机器人不仅出色完成了任务，还展示了比Figure 03更持久的稳定性：小米公布了连续15分钟不间断的完整视频作业记录，这在汽车工厂复杂工况下尚属首次。

其次是极高的拟人度。一方面，技术团队基于机器人末端感知能力，开发了面向环境交互的“主动柔顺策略”。当插入物料失败时，小米机器人不会按预设程序重复动作，而是感知阻力后自主微调姿态，反复试探以适配现场实际工况。另一方面，机器人在动作逻辑上也更加贴近熟练产业工人。例如，在中控台侧盖板排序工站，机器人需从料箱中取出指定盖板，并准确放入对面料架车的料格中。若需身体前倾抓取远端盖板，机器人会主动用手扶着料箱边缘，充分调动全身自由度并保持身体平衡。

再比如，在操作大尺寸物体时，手部位姿的细微变化可能对最终放置位置产生明显影响。小米机器人借助仿生灵巧手的本体感知能力，对盖板在手中的姿态进行类人精细调整，从而提高放置过程的效率与稳定性。总体而言，小米对人形机器人在汽车工厂的“实习标准”不仅要求胜任连续性工作，还需具备“遇到问题自己想办法”的自主应对能力。

解锁多机协同、接入工厂系统，小米机器人打开未来想象空间

当前，“机器人进厂”究竟有多难始终是行业焦点。今年1月，马斯克在公开采访中罕见“降调”，坦言特斯拉旗下Optimus机器人还无法在工厂里承担真正有用的生产工作。而小米机器人在汽车工厂的最新进展则展现出令人振奋的进步：机器人不仅能够胜任重复性工作，还体现出极强的泛化能力。例如，4个月前小米机器人还只停留在自攻螺母工站“站桩干活”，如今已可覆盖盖板排序和料箱折叠。每个新工站的技术挑战完全不同，小米机器人却很好验证了其能力可跨场景迁移，绝非仅“做好一件事”。

过去行业普遍存在一种刻板印象：国内开发的人形机器人基本用于各类表演，无法转化为实际生产力。而小米机器人进厂则证明，在这个问题上，我们不仅能做，甚至可以做得更好。

值得注意的一点是，在小米官方披露的视频中，已出现多机器人协作作业场景。在料箱折叠回收工站中，料箱由一台机器人放置到另一台机器人面前，再由后者完成“折叠回收”动作。这种多机器人单元之间的动作协调与节拍匹配，目前在人形机器人的公开落地案例中尚属罕见。

“自建工厂+自研机器人”的组合优势，也催生了机器人在工厂部署的未来想象空间。现代工厂本身就是一套庞大的自动化与数字化系统，当机器人接入工厂系统后，可直接获取生产任务及物料信息。例如，在盖板排序过程中，机器人无需读取纸质物料单，即可从系统中获得所需盖板及对应料格编号；在料箱折叠工站中，不同机器人之间也可通过系统同步作业状态，从而提升协同效率。

在短短4个月内，从单一工站到多工站，从“能干活”到“会配合”，小米用实践证明：国产人形机器人能够扎根产线、解决真实问题，也为未来具身智能落地产业提供了可借鉴范本。