分揀物料,、搬運料箱、精密裝配……近日,，記者走進吉利汽車位于浙江寧波的極氪5G智慧工廠,，只見數(shù)十臺人形機器人——Walker S1,，分布于總裝車間,、儀表區(qū)、質(zhì)檢區(qū)及車門裝配區(qū)等多個復(fù)雜場景,，成功實現(xiàn)分揀,、搬運和精密裝配等多任務(wù)協(xié)同作業(yè)。
記者從研發(fā)制造Walker S1的深圳市優(yōu)必選科技股份有限公司（簡稱“優(yōu)必選”）公司獲悉,，這是其開展的首例多臺,、多場景、多任務(wù)人形機器人協(xié)同實訓(xùn),，希望借此探索建立面向多任務(wù)工業(yè)場景的通用人形機器人群體作業(yè)解決方案,，推動人形機器人從單機自主向群體智能進化。
近幾年,，伴隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,，中外多家科技公司紛紛將人形機器人引入汽車生產(chǎn)領(lǐng)域。比如,，美國的Apptronik公司生產(chǎn)的Apollo人形機器人已經(jīng)進入了梅賽德斯-奔馳的生產(chǎn)線,，而Figure01人形機器人則進入了寶馬在美國斯帕坦堡的工廠……
目前比亞迪、富士康,、順豐,、北汽新能源等多家行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)和優(yōu)必選達成合作，優(yōu)必選自主研發(fā)的工業(yè)人形機器人Walker S系列已成功進入全球多家車廠,，并完成了第一階段的單機自主智能實訓(xùn),。
“我們創(chuàng)新的人形機器人群腦網(wǎng)絡(luò)（BrainNet）架構(gòu)與智能網(wǎng)聯(lián)中樞（IoH）架構(gòu)，為群體智能軟硬件協(xié)同提供了可落地的技術(shù)路徑,?！眱?yōu)必選副總裁、研究院院長焦繼超介紹,，為探索通過群體行為與外部物理環(huán)境密集交互進化出的高階具身智能,，優(yōu)必選在內(nèi)部立項了一個具身智能研究項目，這一項目基于超級大腦+智能小腦基本構(gòu)想,，并將大腦的功能盡可能多地下放小腦,，這就有了優(yōu)必選Walker S1搭載的群腦網(wǎng)絡(luò),。
群體智能的技術(shù)攻關(guān)，是人形機器人在制造業(yè)場景規(guī)?；渴鸬谋亟?jīng)之路,。焦繼超介紹，在優(yōu)必選的群腦網(wǎng)絡(luò)中,，超級大腦基于多模態(tài)具身推理大模型,，進行多尺度模型協(xié)同及云邊端認知拓撲，負責(zé)高級語義理解,、推理決策,、潛在異常監(jiān)測，重點突破了智能混合決策技術(shù),，實現(xiàn)了復(fù)雜產(chǎn)線級任務(wù)的高維決策,；智能小腦則是基于Transformer架構(gòu)的感知+操作+運動端側(cè)小模型，研發(fā)跨場域融合感知技術(shù)和多機協(xié)同控制技術(shù),，實現(xiàn)高效且精確的決策控制,，同時支持多機并行分布式學(xué)習(xí)，加速人形機器人的技能生成與遷移,。
值得注意的是,，上面提到的超級大腦還用到了優(yōu)必選基于DeepSeek-R1深度推理技術(shù)研發(fā)的人形機器人多模態(tài)具身推理大模型?！按钶d這一具身推理大模型的Walker S1通過在多個車廠一線實訓(xùn)任務(wù)積累,，可以構(gòu)建億級高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù)集，這樣真實場景中積累的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是如今人形機器人迭代進化最為欠缺的,?！苯估^超說。
據(jù)介紹,，正是有了這樣群腦網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),、高質(zhì)量數(shù)據(jù)積累、機器人技能迭代,，再輔以人形智能網(wǎng)聯(lián)中樞Internet of Humanoids?。↖oH），將單臺人形機器人自主執(zhí)行的任務(wù)范疇擴大到多臺機器人配合完成的產(chǎn)線級柔性需求,，這才有了Walker S1在極氪5G智慧工廠展現(xiàn)出的多維度多場景的群體智能能力,。
人形機器人被設(shè)計用于執(zhí)行從簡單物流到復(fù)雜裝配的任務(wù)，緩解熟練工人短缺的壓力并提高生產(chǎn)質(zhì)量,。但當(dāng)前人形機器人在技術(shù)成熟度,、成本控制、安全性以及人機協(xié)作等方面仍面臨顯著挑戰(zhàn),，對于人形機器人進入工業(yè)制造領(lǐng)域的做法,，一些專家也仍持懷疑態(tài)度,。
波士頓動力公司的創(chuàng)始人雷伯特就明確表示，他并不看好這種人形機器人在工業(yè)制造中的前景,。他認為,，汽車制造是傳統(tǒng)機器人公司的優(yōu)勢領(lǐng)域，焊接,、裝配,、噴涂和搬運等機器人已經(jīng)在產(chǎn)線上扮演著重要角色。相比之下,，人形機器人在產(chǎn)線上的作用有限,，只能算是“吉祥物”；法國國家技術(shù)學(xué)院院士,、蒙彼利埃大學(xué)教授Abderrahmane Kheddar認為,，盡管機器人在制造業(yè)中能夠提升效率和生產(chǎn)質(zhì)量,，但人形機器人的優(yōu)勢尚未完全展現(xiàn)出來,。
盡管國際知名投資機構(gòu)高盛預(yù)測，2035年人形機器人全球市場規(guī)模將高達380億美元,，但目前人形機器人還無法真正像人類一樣工作,。未來的發(fā)展還需要更多研究和探索。焦繼超表示,，在復(fù)雜場景下,，群體智能通過分布式個體的動態(tài)交互與協(xié)同，涌現(xiàn)出超越單一能力的全局智慧,，能夠幫助人形機器人高效決策與自適應(yīng)優(yōu)化,，突破跨場景跨任務(wù)的大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用，這一突破不僅為人形機器人在智能制造中的規(guī)?；瘧?yīng)用提供了參考范式,，也將推進新型工業(yè)化從“半柔性制造”向“全柔性智造”范式躍遷。
