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。
