实探智元机器人落地工厂：三小时搬800箱，能否打通最后一百米？

“上岗”一个月后，A2-W终于“上播”了。

在富临精工（300432.SZ）位于绵阳的工厂内，第一财经记者看到了正在搬运物料周转箱的智元机器人A2-W。当物料周转箱到达卸货区后，A2-W需要对堆叠起来的物料箱进行识别分拣、导航避障搬运、精准放置等工作。在三个小时的直播中，A2-W完成了搬运800余个周转箱的任务。

机器人进厂，并不是让机器人“动起来”这么简单。从处理复杂产线中的工程难题，到解决关键零部件的一次偶发故障，再到跨工厂部署的能力复用，每一步都考验着算法、本体、系统集成和现场工程的协同配合。在智元机器人的大模型和本体技术之外，一条完整的生态链条正逐步浮出水面：以安努智能为代表的集成部署厂商正在打通机器人落地的“最后一百米”，以富临精工（300432.SZ）为代表的核心零部件厂商正在提供真实场景验证。

智元机器人则在一手铺开“资本盘”的同时，也试图在“成本账”上算出答案。毕竟，最终能穿过资本热潮、算法幻觉和工程鸿沟的，才是真正能落地的机器人。

在富临精工（300432.SZ）产线中上岗的A2-W，是一个单臂拥有七个自由度的轮式通用机器人。第一财经记者注意到，A2-W的末端执行器是一个定制的夹爪，能够帮助其精准地拿起堆叠在卸货区的物料箱。当遇到堆叠紧密的物料箱时，A2-W利用自己的抓夹“挑”开了箱子的一边，好让自己的双手能够同时抓住物料箱的两侧。

物料箱的叠放拥有随机性和不确定性，人工在搬运过程中可以凭经验“下意识”进行判断，对于机器人而言，这一过程则涉及复杂的感知与决策系统。

机器人依靠激光雷达、视觉传感器、六维力传感器等设备进行多模态感知。在对现场环境进行全面“扫描”后，机器人大脑需要识别箱体的歪斜角度、相邻间距等参数，进行相应决策执行。在搬运时，机器人则需识别物料箱的种类，动态调整抓取中心，规划搬运路径，并将不同类别的物料箱准确分类和放置到指定位置。

当记者靠近的时候，A2-W立即停住了所有的动作。“这是出于安全考虑，”富临精工（300432.SZ）工程部主任邓扬解释说，工厂环境中存在许多不确定因素，比如穿梭其间的工作人员和正在作业的叉车等。

不确定性，是A2-W在概念验证阶段所要面临的最大挑战之一。

许多问题只有真正走进工厂才能发现。在实际的生产线中，复杂的光照条件可能干扰机器人的视觉识别与定位。在当前的数字化工厂中，产线周围的机器设备也许会产生电磁干扰，影响机器人的信号传输，导致指令延迟或错误。

智元机器人通用业务部总裁王闯透露，在机器人进厂之前，智元团队已经在实验室中将所有的软件架构和算法方案都跑通了。但如果想要正式上岗，还需解决算法与硬件的深度耦合问题，并确保系统的精度与安全性，这对团队的工程化能力提出了更高要求。

打通最后一百米，行业新角色出现

“在训练算法时，我们用了95%左右的仿真数据，5%左右的现场真机数据。”王闯指出，尽管大量的仿真数据提高了团队的部署效率，但真实工厂的复杂环境仍会带来挑战，需结合现场数据持续优化算法，才能让A2-W应对各种突发状况。

从实验室到工厂，负责机器人实地部署、打通“最后一百米”的新角色正在出现。

今年2月，富临精工（300432.SZ）发布公告宣布公司与智元机器人等相关方签署了《人形机器人应用项目投资合作协议》，各方共同投资设立合资公司实施人形机器人项目。安努智能正是在该背景下诞生。天眼查数据显示，当前富临精工（300432.SZ）、智元方均为安努智能股东。

随着机器人进场，新一轮真机数据不断生成。第一财经记者了解到，在这一批A2-W部署的过程当中，在智元机器人提供的大模型与本体基座之上，安努智能将部署经验“模型化”，构建可复用的小模型模板，并通过在不同工厂的重复调试与微调，提升化机器人在实际环境中的抓取策略、碰撞检测与力控算法成熟度。

随着小模型数量的增长，机器人的原子技能也会越来越熟练。所谓原子技能，就是工程团队将“拆箱、搬运、投放”等核心动作模块化，形成可独立调用的标准能力单元。由于每条产线的布局、路线和节拍各不相同，机器人进入新场景时需要根据实际情况，调整路径规划与动作参数。通过能力模块的拆解与重组，机器人在面对不同工厂、不同工序时具备更高效的适应性和复用性。

工程化是一个琐碎的过程。一位现场的智元工程师告诉记者，就在直播开始前一天晚上的十点，团队发现电源板出现了异常警报。尽管该类问题能够通过机器复位来快速解决，但团队还是决定从头排查，以确保作业稳定性。

“最后发现是一个塑封元件轻微漏气，可能导致散热问题。”他告诉记者，在修复问题后，工程师又让机器人“加班”运行至凌晨一点来验证其稳定性。“工程化的关键在于处理细节，我们必须搞清楚每一次偶发故障背后隐藏的潜在风险。”

安努智能的董事长文宏杰告诉记者，虽然第一批机器人落地部署需要三到四个月，但如果下次到了相似的工厂环境中，部署速度也许可以缩短至三周甚至三个小时。“这取决于环境的相似程度，如果下一家工厂和上一家工厂有80%的环境重合度，那我们只需要针对剩下20%的部分进行数据采集。”

智元铺开资本盘，工厂重算成本账

尽管没有透露具体的落地价格，王闯向记者表示，当前一台A2-W落地的配套价格在几十万左右，“规模越大，每台价格就会越便宜”。多位业内人士告诉记者，一台机器人落地的价格在40万元-80万元左右。

富临精工（300432.SZ）的总工程师向明朗向记者解释，机器人落地的成本不仅仅来自于采购本体的价格。“机器人本身的价格取决于它的配置、性能和采购规模。”向明朗说，机器人一旦进厂，并不是“买来即用、无人管控”，还需要持续地运营维护投入。比如后台技术人员的调度、电力消耗、维修和保养费用。“现在机器人运维岗位也需要更懂技术的工人，在大批量落地前，成本不低。”

根据向明朗估计，在当前的部署场景中，一台机器人可以代替约0.7名人工劳动强度较高的岗位。如果工厂采用两班甚至三班倒制度，相当于一台机器人可在全天候运行下替代掉约1.4名- 2名工人。

机器人不用进食与休息，可实现 “无缝接班”。相比之下，人工即使是轮班，也需安排吃饭、休息等时间段，而机器人通过后台人员分批值守监管，能够确保产线连续不间断运行。向明朗透露，未来比较理想的状态是，一位工作人员可以通过线上平台来管控多台机器人。“绵阳本地的用工成本差不多是每人每年八万元，如果未来一个机器人能够稳定覆盖2个工位左右，成本回收逻辑会比较清晰。”

值得一提的是，安努智能的内部人士向第一财经记者透露，该公司与另一家智元投资企业灵初智能的业务交流比较密切。智元机器人参与了灵初智能的天使轮融资，灵初智能专注于机器人的操作模型和灵巧手的研发。这或许意味着，随着智元机器人通过投资等路径构建起了具身智能生态，其本体产品的商业落地有望获得更强的协同支撑与系统集成能力。

在更多落地场景中获取更多商业订单，或许已经成为了智元机器人当前的主要目标之一。王闯透露，当前双足人形机器人A2和轮式通用机器人A2-W都是智元量产规模比较稳定的产品。

在此之前，智元还投资过数字华夏、首形科技、千觉机器人、灵初智能等十数家机器人产业链公司，并和富临精工（300432.SZ）、蓝思科技（300433.SZ）、卧龙电驱(600580.SH)等零部件厂商展开合作。

“一级市场和二级市场的动作，倘若只落在资本侧，那确实有些‘雷声大、雨点小’。” 中关村物联网产业联盟副秘书长袁帅告诉第一财经记者，通过股权投资等方式建立的生态捆绑关系更为紧密，但最终仍要回归产品本身，真正落到商业化落地和投入产出比上。对于智元机器人而言，资本布局只是手段，产品扎根产业才是目的。

毕竟，真正决定赛道高度的，不是估值数字，而是机器人能否稳稳站上工厂的地面。