在2026年7月17日至20日于上海举办的2026世界人工智能大会上，均普智能展示了全球首条多机器人协同汽车BMS精密装配量产中试产线，全面呈现了新能源汽车BMS控制器从零部件到成品的精密装配流程。该产线可视为一个可直接落地复制的无人化超自动化工厂解决方案样本。
受限于展位面积，现场仅展示了产线的核心单元，部署了3台G2机器人进行动态演示。然而，这一缩略版完整复刻了原厂产线的调度、力控装配与视觉感知核心技术，三台机器人同步联动，实现全程无需人工干预。
在真实工厂环境中，该标准化产线原生部署了6台G2系列轮式具身智能机器人，覆盖物料转运、精密装配、贴标装箱、料架堆放以及全产线智能巡检和预测性维护等全部工序。6台机器人分工明确，由产线PLC统一全局调度，支持7×24小时全链路无人化连续量产。
均普智能负责人透露，目前行业大多数具身智能方案仍停留在实验室样机阶段，而他们的方案已落地真实工业产线并稳定运行。产线核心是自研的“贾维斯工业套件（JIK）”工具链平台，通过局域网连接产线设备与上位机，实现多机器人节拍动态匹配与防碰撞协同。
这套方案究竟解决了传统产线的哪些痛点？以本次落地的汽车电池管理装备实体产线为例，其成功攻克了传统产线的两大“老大难”问题。
技术难点：高反光物料识别与亚毫米级精度装配
第一个难题是高反光物料的精准识别。传统视觉系统在光线变化或物料摆放偏移时，识别精度显著下降。均普智能自研的PIAB算法内置专属识别模型，即使现场光线变化或物料偏移，也能实时精准识别并完成抓取。第二个难题是亚毫米级的高精度放置需求。他们采用强化学习RL算法，满足了设备1毫米以内、亚毫米级的装配精度，这在传统产线上几乎无法实现。
此外，多台机器人协同作业的技术门槛在于空间与信息交互层面的实时通信。多台机器人可能在同一工作台交叉作业，每台机器人不仅需识别自身状态，还需实时同步其他机器人的运行动作。设备间信息交互与通信实时性，是该技术的关键门槛。
均普人工智能与人形机器人研究院总经理何川表示，下一阶段，公司将集中核心研发团队资源，在自研底层开发工具链、垂类工艺算法模型及多模态大模型上展开突破性的落地研发与测试。同时，结合生态上下游产业链的技术资源，拓展机器人在实际工业场景的应用与部署范围。一方面，为更多工业生态合作伙伴提供底层开发平台环境与能力；另一方面，也期望通过广泛合作，快速迭代自研平台和算法工具包。
