实探龙旗工厂：机器人怎么“打螺丝”？

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（来源：观察者网）

位于江西南昌的龙旗科技量产工厂里，八台智元精灵G2机器人正与产线工人并肩作业，完成平板电脑质检工段的全流程任务。

观察者网近日来到工厂实地探访，看到这些轮式双臂机器人将平板送入测试柜进行多媒体界面测试、音频测试、辐射杂散发射测试和耦合测试，完成后再取出放置到下一工位，全程与生产节拍同步。

这是全球首个3C电子产线质检工段全覆盖的具身智能机器人作业直播，从6月23日持续至28日，每日8点到19点运行。

工厂看似流畅的“打螺丝”背后，是具身智能产业开始走向工业场景的缩影。

机器人上岗，从搬运到质检

其实，早在4月，龙旗工厂就进行了8小时的真实产线作业直播，验证了连续作业能力。彼时的机器人仅在MMIT测试工站（多媒体集成测试）进行作业，主要执行上下料这一个特定环节的操作。

而在这次直播中，机器人集群完整覆盖了整条平板量产质检工段。除了MMIT测试外，还独立完成了多媒体界面测试、音频测试、辐射杂散发射测试和耦合测试等多道高精度检测任务。

在产线上，机器人的工作内容并不复杂，却极其考验稳定性和精度。智元Genie业务部部署态项目负责人杨树开对观察者网介绍，每台机器人承担的是产品中转与测试柜送料的工作，放置精度需要控制在1到2毫米范围内，通过强化学习模型实时反馈调整，确保每次放置到位。

机器人通过MES系统串联产线全流程，良品与不良品分通道流转，良品通过机构进入下一环节，不良品则返回到外侧皮带上等待人工复检。

杨树开说，机器人的作业节拍实际上比前端人工上料更快，有时会出现机器人等待新品料的情况。

这说明，产能的瓶颈并不在机器人环节。

这八台机器人搭载国产硅基算力芯片，单次换电可续航4小时，本体采用轮式设计而非双足。智元Genie业务部项目总监艾文对观察者网解释，在长时间作业和对定位精度要求高的场景中，人形双足需要实时校准定位精度，很难达到毫米级别，轮式反而是更好的选择。

龙旗科技机器人业务部副总经理、制造工艺CTO张龙也强调，传统自动化设备刚性很强，产线换型周期很长，很难适配多品类平板混线检测的需求，精灵G2凭借高柔性操作能力可无缝承接多道差异化检测工序。

机器人正在填补的，是一个持续存在的用工缺口。

张龙对观察者网坦言，龙旗工厂目前约七八千人，但每年招聘人员却达两到三万人，员工平均在职周期只有三四个月，培训成本却需要15天。

同时，龙旗也在尝试让年轻员工从重复劳动中转向机器人运维等更具技术含量的岗位。

实验室到产线的“九九八十一”

机器人的上岗之路远没有直播画面看起来那样轻松。艾文回顾了智元与龙旗从去年10月宣布合作到今年6月直播之间的漫长打磨过程。他说，最大的意外来自机器人行业与工业生产之间的标准认知差异，工厂的故障率容忍标准、生产节拍要求、系统接口设计，双方都需要一一拉齐。

比如工厂可以接受每天十分钟左右的故障时间，但这十分钟内可能发生二三十次轻微故障、每次都能快速恢复，这种标准放到汽车供应链体系里就完全不能接受。

张龙也补充了另一个技术细节，在实验室里测试了数百小时都没有问题的机器人，一部署到真实产线就开始出现各种“怪病”。产线的电磁环境远比实验室复杂，多台设备、手机信号产生干扰，机器人之间也需要协同配合，这种场景复制与信号通讯的问题只能靠实际跑量才能发现。

他表示，机器人的万级小时连续运转是工业级达标的起点，验证电机的寿命、设备的稳定性、运控的稳定性，只有达到这个量级才能论证机器人在半年以内连续生产的稳定性。

从4月到6月，龙旗与智元经历了三个月的持续测试打磨。

张龙对观察者网表示，在此期间，机器人与工人形成了“人机互作”的工作模式，当条件或指标出现波动时，可以随时把机器人停下来由人工接管。这种模式给了双方一个安全的缓冲带，但也说明机器人在真实生产环境中尚未达到百分之百的自主稳定。

龙旗采用了分阶段推进的策略，先在上海实验室搭建系统，然后在产线旁搭建与真实环境一致的副产线进行压力测试，达到要求的通过率和稳定性后才部署到真实产线。即便如此，部署到真实产线后仍然需要一段时间稳定爬坡。

成本、技能与替换的前沿

尽管直播展示了机器人连续作业的能力，但客观来说，距离真正的大规模部署仍有距离。

首先是硬件的成熟度问题。当前灵巧手的成本仍然较高、使用寿命有限，还没有成为通用的方案。杨树开对观察者网说，如果灵巧手成本能降到一千元左右、使用寿命达到一万甚至十万小时以上，才能成为一个比较通用的方案。目前的机械臂末端夹具是根据平板尺寸专门设计的，并非完全通用的解决方案。

在精密装配等更复杂的场景中，机器人尚未涉足，龙旗工厂前端的组装环节仍然需要人工介入，杨树开坦诚表示，这一部分“还不成熟”。

其次，机器人的通用性和跨场景复用能力仍有局限。当前八台机器人完成的是质检工段的单一任务，要实现跨产线快速迁移，需要借助智元的一站式开发平台大幅降低适配周期。艾文对观察者网表示，今年更多还是聚焦单一场景、单一任务快速扩大规模，积累经验和数据，明年下半年才可能从单一任务转向多任务。

第三是成本与时间问题。机器人部署的具体成本在行业还没真正突破规模效应瓶颈时必然高昂，工厂在计算投入产出比，虽然有业内人士提到两到三年可以收回成本，但这显然需要万台级的连续稳定运转来验证。

张龙对观察者网明确表示，即使达到万级小时的稳定性，也不等于可以大规模部署，部署还要看产品需求和订单波动状况。

小结

总体来看，智元执着于让机器人进厂打工是其一体三智战略落地的必然选择，也是其1+5+N业务版图扩张的基石。

所谓一体三智包含本体、运动智能、作业智能和交互智能四个协同维度，其中作业智能是提供劳动生产力创造商业价值的核心。

在智元的图景中，工厂环境提供高节拍高精度长周期连续作业的严苛场景，是检验作业智能从实验室概念转化为可量化业务结果的唯一验证场。只有在工厂里机器人才能真正验证其干活能力，将节拍成功率UPH等指标转化为客户认可的生产力结果。

从这个角度看，智元认为，工厂中的人机协同以及机器与MES系统测试设备的信息交互也为交互智能提供了更复杂的工业级应用场景。因此进厂打工系统性地锤炼了一体三智四层能力，使其从会动跃迁到会干活。

此外，从智元提出的1+5+N战略看，工业制造是最重要的行业之一。通过与龙旗等头部企业深度合作智元成功落地全球首个3C产线全覆盖案例形成了可复制可量产的工业解决方案样板，这是后续向汽车半导体能源等行业复制的基础。

1+5+N的核心在于通过规模复制和数据飞轮实现商业闭环。只有通过工业场景的规模化部署才能产生海量真实高价值的部署态数据。

智元的图景中，这些数据是驱动数据飞轮高速旋转的燃料，能让模型越用越聪明泛化能力越来越强，从而以更低成本更快速度适配到N个细分场景，最终形成部署产生数据数据提升能力能力促进更多部署的正向飞轮。

所以，智元执着于进厂打工是通过解决工业界最硬的骨头来构建难以复制的技术护城河，并启动从能干活到能赚钱的商业跨越。

机器人正在成为产线上的正式员工，但要真正成为智能制造时代不可或缺的劳动力单元，还需要时间、数据和产业链的持续进化。这不仅是技术突破的问题，更是系统架构的问题，而系统的问题，往往没有一蹴而就的答案。