未来三年，人形机器人能在工厂里干什么？
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央视财经 2026-09-05 21:16 北京 “我们今天特别列举了六个场景。三年之后，机器人能否胜任？” 《对话》节目现场，总台主持人陈伟鸿抛出这个问题。来自机器人、汽车、物流、制鞋等领域的嘉宾，给出了各自的判断。 重复搬运， 高票通过 ； 高温等恶劣环境作业， 全票通过 ； 精密装配和狭窄空间取料， 多数看好 ； 多品种、小批量生产，现场却 只有一位嘉宾投下赞成票 。 一边是技术进步的速度，一边是工厂运行的尺度。 制造者关注机器人最终能够做到什么，使用者则关心它现在能否稳定、经济地完成任务。 两种判断之间的距离，正是人形机器人从实验室走向生产线必须跨越的距离。 4分钟对50分钟，谁赢了？ 《对话》把一场人机比赛放进了真实的工厂场景。 第一轮搬运空箱 ， 外景主持人田尹男用了4分钟，人形机器人“小Y”用了近50分钟。 第二轮，每只箱子中放入约10公斤重物 。 田尹男的用时增加到12分钟，中途不得不停下来喘气；小Y仍用了约50分钟，速度没有明显变化。 单看计时结果，人类连续获胜。陈伟鸿在现场追问， “既然机器人搬箱子的速度比人慢这么多，为什么还要让它进入工厂？” 优必选科技创始人、董事会主席兼CEO周剑给出的答案是，持续搬运重物意味着反复弯腰、抓取和放置，长期从事这类工作，对人的身体并不友好。 机器人目前的速度可能不快，但随着重量增加、工作时间延长，它持续作业的优势会逐渐显现 。 东风柳州汽车有限公司总经理助理、制造管理部部长彭作林用了一个形象的比喻： 人更像百米赛跑选手，机器人更像马拉松选手。 短时间比赛，人当然更快；但 机器人可以长期、稳定地完成重复工作，速度和输出不会因为疲劳而衰减 。 由此来看，评价机器人在工业场景中的表现，既要看单次作业速度，也要考察它在整个班次中的节拍、精度、故障率和安全性。 工厂最终看重的，是机器人能否长期可靠运行。 从重复搬运到柔性生产 未来三年会走多远？ 《对话》现场的判断，呈现出一条较为清晰的落地路径。 重复搬运和恶劣环境作业最被看好 ，是因为这两类任务目标明确、流程相对固定，同时对连续作业和生产安全有较高要求。 这意味着， 未来三年，人形机器人可能率先进入高强度、高重复、高风险且相对标准化的岗位 。 率先成熟的，将是在特定工位上通过安全关、可靠性关和成本关的 “专岗机器人” ，距离无所不能的“万能机器人”仍有一段路要走。 相比之下，精密装配、随机瑕疵判断和狭窄空间取料的难度更高。机器人不仅要识别物体，还要判断位置、尺寸和状态，随后调动手臂、躯干和关节完成操作。一旦物料发生歪斜、遮挡或堆叠，系统还需要根据现场变化重新规划动作。 周剑在节目中坦言，这些任务既考验机器人的“大脑”，也考验它的“身体”。视觉识别、全身协调控制以及未来的力觉、触觉反馈，都必须跟上。特别是在分拣等对生产节拍要求较高的环节，机器人既要抓得准，也要逐步达到接近人的操作速度。 现场讨论最多的一项，是多品种、小批量生产。 周剑是现场唯一看好这一场景的人。他认为，传统机械臂一旦固定在特定工位，往往只能完成单一任务。人形机器人如果具备足够强的泛化能力，就可以学习不同产品、不同工艺的数据，在多个任务之间切换。 巨一集团有限公司董事长、温州市鞋革行业协会会长潘建中则从制鞋业的实际情况出发，提出了不同判断。 鞋类产品款式多、变化快，今年和明年的流行趋势可能完全不同，男鞋、女鞋以及不同款式之间也存在明显差异。如果每更换一款产品，都要重新采集数据、训练模型、验证流程，那么机器人可能还没有学会，订单就已经生产完毕，产品的市场周期也已经过去。 双方分歧的背后，是机器人产业必须面对的数据难题。 汽车装配、物流分拣、鞋类加工都有各自的材料、工艺、节拍和质量标准。掌握一种动作的机器人，往往还需要重新训练，才能进入另一个行业。 未来三年，产业竞争将围绕机器人本体性能、真实场景、高质量数据和工业经验展开 。 谁能把老师傅的经验转化为机器人可以学习和复用的能力，谁就更有可能率先实现规模化落地。 人形机器人可能由此形成一条渐进式成长路线：从规则环境走向半开放环境，从单一任务走向多任务协同，再逐步获得适应小批量、快变化生产的能力。 工厂既是机器人的应用场所，也将成为机器人的训练场。 为什么是“人形”？ 答案藏在工厂和供应链里 节目中，陈伟鸿还问了一个关键问题： 现代工厂已经拥有成熟的流水线和机械臂，为什么还要研发人形机器人？ 传统机械臂擅长焊接、喷涂等位置固定、动作明确的工作，可以把一项任务做到极高的速度和精度，但它通常很难离开固定工位。 人形机器人的价值，在于对现有生产环境的兼容。 今天的工厂、通道、工作台和工具，大多按照人的身体设计。机器人具备接近人的身体结构，就有可能在不彻底改造产线的情况下，使用现有工具、穿行于现有空间，并在多个工位之间移动。 因此，