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具身智能“进厂打工”过时了?上海首发“厂一代”人形机器人,能靠下意识干活

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都说2025年是具身智能规模应用的元年。过去一年,人形机器人频频亮相各种演出、展览、运动会,但曾被专家们看好的“大量进厂打工”局面仍未出现。面对真实工业场景,能稳定作业、产生实际价值的“数字劳动力”依然稀缺。

在这一背景下,上海作为工业机器人重镇,正在尝试一条新的具身智能演进路径。日前,上海机器人领军企业新时达发布业内首款工规级具身智能机器人,以及他们面对具身智能“堵点”所形成的思考。与众多初创企业相比,老牌机器人公司的起步看似稍晚,但凭借多年积累的工业底蕴和智造基因,或许可率先打造出“为工业而生”的人形机器人,实现关键的“临门一脚”。


“工规门槛”从可用到可靠

具身智能行业正面临有些尴尬的悖论:很多机器人可以在实验室里搬箱子、拧螺丝、叠衣服,可一旦进入嘈杂、忙乱,且稳定性要求极高的工厂车间,便会显得“水土不服”。

如何让具身智能告别摆拍、作秀?在新时达首席执行官刘长文看来,工业场景无疑是具身智能落地最有价值的第一站,但目前人形或类人形机器人普遍未能满足工业领域“高速、高精、高可靠”的基本要求。为此,新时达提出并定义了“工规级”这一核心门槛,从底层硬件到控制系统进行全方位布局,让人形机器人从“可用”到“可靠耐用”。


此次发布的SYNDA R1是一款全尺寸人形机器人,身高1.78米,臂展2.05米,有24个自由度,可完成正负180度转身——这一“身材”使其能很好地契合标准工位;它拥有一双11个自由度的灵巧手,单臂最大负载12千克,能以毫米级精度完成抽拉、插拔、拧紧、提起、对接等操作,未来还可适配各种工业级工具;通过零半径转弯的四轮底盘,多个激光和超声波雷达,R1可自由穿梭于生产线的狭窄通道。

通过自研,新时达在智控系统和总线架构上形成了全套方案,较之一般的人形机器人,其同步精度从毫秒级提升到纳秒级,响应更快、稳定性更优,可做到“眼到手到”“知行合一”,就像是用“下意识”来工作。

底层场景驱动化解“进厂难”

兼具创新与务实——这是上海市智能制造协会秘书长高璇给予R1的评价。在她看来,这样的机器人诞生于上海绝非偶然,背后是上海打造世界级智能制造产业集群的决心与实力。

就像移动互联网的崛起离不开智能手机,但不能只靠手机;具身智能的发展除了机器人,背后的数据、场景、生态,可能是化解“进厂难”更关键的突破口,而这些是兼具深厚工业底蕴和“智造”基因的上海的优势。

目前,具身大模型大多在受限环境中训练,缺乏大规模、高质量的真实工业交互数据。而新时达恰恰拥有最真实的工业土壤,可在底层实现“场景驱动”。更重要的是,随着海尔集团2025年战略入股新时达,旗下国内最具影响力的工业互联网平台“卡奥斯”与新时达实现业务对接,一方面使机器人可深度融入智能制造系统,从“单点智能”升级到“工厂智能”;另一方面,新时达由此可将海尔产业链的160多个工厂作为“天然测试场”。而上海正是“卡奥斯”非常重要的创新核心与生态枢纽。


“生于工厂,用于工厂”的模式,使得并未抢到具身智能“第一波关注”的企业,也有机会后来居上。根据新时达展示的视频,R1机器人不仅可以自如地在车间里搬运物料箱、分拣零件、装配产品,甚至在遭遇停电时,还可自主前往配电箱查看,并操作设备恢复供电。

“真正的智能体一定根植于物理世界。”刘长文透露,除了海尔产业链,公司的具身机器人已和多个汽车、3C电子、仓储物流代表性企业合作,挺进制造业“深水区”。随着实操数据的积累,他们将打造一个高频、刚需的“技能库”,对接给机器人后,就能在复杂的新场景中实现快速落地。

瞄准交付求解规模落地

要真正达成“规模化落地”,实现“大批量进厂”,具身智能行业还需解决交付能力不足的问题。实际上,过去几年,该行业涌现出无数企业,但能实现“千台级”交付的案例依然是凤毛麟角。凭借上海以及长三角的配套能力,人形机器人的“交付难题”并非遥不可及。

规模化交付,考验的是企业的综合制造与供应链能力。作为上海市首批标杆性智能工厂、工信部智能制造示范工厂,新时达以“机器人造机器人”的智能制造模式,年产万台工业机器人。这背后是成熟的供应链管理、生产工艺,以及严格的质量控制体系——本质上,这既是核心技术壁垒,也是量产底气。


此次随R1一起发布的,还有新时达全栈自研、并连同供应链伙伴一起制造的高性能机器人关节模组,独特的设计使其扭矩提高20%,拥有出色的散热性能,整体却减重5千克斤。基于这一核心器件、软硬件能力及供应链,新时达目前已形成全套具身智能产品体系规划,双足人形机器人预计很快就将问世。

正如刘长文所说:“这不是把机器人搬进工厂,而是从工厂里成长起来的机器人。”目前,国内工业机器人年产量虽已超过25万台,但渗透率不足15%。这意味着,只要根植实体经济,紧密贴合制造业需求,人形机器人“进厂打工”的想象空间非常广阔,上海完全有机会在全球智能制造版图中留下重要印记。

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