人形机器人进厂“打工”热度不减。

　　近期，多家机器人公司官宣签下大单：优必选与上市车企签下超3200万元订单、智元机器人签下数亿元机器人框架订单、智平方计划三年内在惠科工厂部署千台机器人……从汽车制造到半导体显示，多领域制造业订单密集落地。

　　在北京福田康明斯发动机工厂，两台来自北京人形机器人创新中心的具身智能机器人也已进入物料搬运和物料整理岗位试炼，即将于11月正式“上岗”。

　　然而，热潮之下，人形机器人规模化应用仍需突破真实场景适配瓶颈。多位受访者告诉新京报贝壳财经记者，当前人形机器人在工厂多处于“小规模单点试验”阶段，多数时候仅承担搬箱子、上下料等简单辅助任务，尚未实现规模化岗位替代。要从“能用”走向“好用”，机器人还需攻克效率、可靠性、成本等多道关卡。

　　从搬箱子开始，机器人在工厂“苦练”功夫

　　当前，人形机器人在工业场景的应用已逐步拓展，从物料搬运、分拣、上下料，延伸至智能质检、柔性装配等领域，而“搬箱子”这类基础任务仍是其落地的常见起点。

　　多位受访者表示，人形机器人在工厂中的工作内容，一方面取决于工厂需求和机器人与具体场景的匹配度；另一方面，取决于机器人自身的能力，包括机器人是否适配工厂生产节拍，以及稳定性、可靠性、精度等核心指标。

　　福田康明斯工厂智能制造主任工程师黄运保告诉贝壳财经记者，机器人要融入工厂生产，必须满足“稳定安全、适配生产节拍、人员友好、保证质量”等要求。其中，物料搬运这类工人不愿做且易出错的场景，正是机器人适配的领域。

　　除了搬箱子，北京人形机器人创新中心具身智能产业应用组负责人李国镇认为，未来机器人还可以在物料分拣和装配场景中发挥作用。“分拣的物料品类非常多，其实是有一些挑战的，但如果把分拣的范围缩小一些，目前的技术水平也可以达到。而装配场景对灵巧手的操作能力要求非常高，目前整体的技术与硬件水平还存在一定差距。”

　　对于机器人与工厂的合作，双方均认可其核心价值：让机器人进入真实工业场景，既能收集现场工作人员的反馈，在实操中发现并解决问题；也能依托工厂的真实场景与生产数据，为机器人提供训练样本，助力其在“实战”中提升智能与敏捷度。

　　不过，黄运保也坦言，当前机器人在工厂的应用仍处于“大胆想象、小心论证”的阶段，尚未实现大规模落地。核心阻碍在于机器人能力与工厂需求不匹配，若想承担更多任务，还需在续航、负载能力、定位与装配精度、智能化水平等方面实现全面升级。

　　亿元订单频现，人形机器人企业竞速工业场景

　　近期，优必选、智元、智平方等企业接连官宣亿元级、千台级合作，覆盖汽车制造、消费电子、半导体显示等核心制造业，且应用场景从基础搬运向复杂操作延伸。

　　10月16日，智元机器人官宣首批交付的智元精灵G2将率先部署于均胜电子的汽车零部件产线；10月9日，其宣布与全球智能产品ODM头部企业龙旗科技合作，将在消费电子精密制造核心场景部署近千台机器人。据悉，智元精灵G2前期重点应用于平板产线，未来还将在柔性抓取、多工位协同、产线数据联动等环节应用。

　　智元机器人合伙人、具身业务部总裁姚卯青谈道，龙旗科技最大的痛点是用工难题，即人员稳定性不足。由于车间工作枯燥、重复性强，难以吸引年轻人且流动性很大，但如果采用具身机器人执行固定程序，“不会像人一样有情绪，能很好地保证产能和品质的一致性。”

　　姚卯青认为，全尺寸人形机器人用于高负载、持续续航和高节拍作业的概念成分更多，实地调研后便可知道其续航、稳定性和速度难以满足工厂高强度要求，因此并不合适。所以人形机器人先从室内任务明确、简单的场景入手，会更切合实际。

　　“在工业场景落地中，深度替代会经历一个渐进过程，先从辅助性任务如搬运、分拣开始，积累数据和用户信任；然后过渡到半自动化精密操作，如元件插接；最终实现全流程替代，这需要克服技术集成、成本优化和人员培训等挑战。”姚卯青说。

　　智平方创始人兼CEO郭彦东曾公开表示，未来三年的竞争，将是“真实场景闭环”的竞争，即哪家公司的机器人能在更多真实的商业场景中部署、工作，并源源不断地将作业数据反哺给模型、硬件进行迭代优化，哪家公司就能构筑起他人难以超越的护城河。

　　9月11日，智平方宣布在未来三年内，在惠科全球生产基地累计部署超过1000台具身智能机器人，覆盖从仓储物流、上下物料、零部件装配到质检测试等全流程。智平方称，这标志着具身智能机器人首次大规模进入半导体显示产业。

　　东方证券分析认为，随着人形机器人在工业应用逐渐成熟，行业台量的天花板也将打开，预计人形机器人在初期的工业应用市场规模超百万台。

　　超越“单点试验”，人形机器人还要跨过几道坎

　　人形机器人要从工厂“实习生”真正转为“正式员工”，仍需解决软硬件可靠性、成本、量产等难题。

　　在黄运保看来，一方面，机器人本体需要进化，提升智能化水平与硬件性能；另一方面，工厂须具备数字化、智能化基础以适配机器人。研发方和使用方需要通过协作，找到差距所在并弥补。

　　可靠性不足仍是人形机器人的另一大硬伤。光象科技创始人兼CEO张涛指出，传统工业机器人的平均无故障运行时间（MTBF）可达数万至十几万小时，而当前人形机器人远未达到这一水平。张涛表示，这一差距并非单一环节优化就能弥补，需要从硬件设计、软件调试到运维体系全面升级。

　　在场景适配层面，行业还应避免陷入“高自由度误区”。“理论上，20-40个自由度的人形机器人可以像人一样适配多场景，但实际这会导致关节数量增加、成本上升、可靠性下降，即便大规模量产，后续维修与培训成本也会抵消通用性优势。”张涛说。

　　张涛指出，工业落地的目标是效率、成本和质量，具身智能落地工业场景的方向应是“场景化找平衡”，即针对具体的场景选择合理的通用本体形态，形态也未必是人形，“固定工位不需要底盘和双腿，有移动需求时可以考虑人形机器人。”

　　同时，机器人进厂也面临量产制约。有业内人士透露，机器人制造涉及多种定制化零部件，仅关节环节就需经历制模、打磨、中试等流程；当前行业尚处早期，预计明年产能才有望明显改善。智元机器人的姚卯青也印证了这一困境，其透露，智元机器人今年的量产目标是数千台。“量产过程中，供应链保供确实是一个最大的难题，供应商的供应量以及产品良率，都还在爬升过程中。我们迭代很快，两代产品留给供应商去做打样、验证、打磨和迭代的窗口很短。”

　　成本衡量方面，张涛认为，需要以“能提供的价格与对方愿花的钱”为参照物，其举例，车厂场景中，如果机器人仅起辅助作用但无法替代人，车厂可能会选择压价；若能替代车厂扩建时花20万-30万元仍难招到的人，车厂会愿意支付机器人的费用，“目前实现这种替代有挑战，但这件事值得做。”

　　如今，机器人进厂的浪潮已至，但真正实现从单点试验到规模化落地，从搬箱子到全能工，仍需在核心技术上实现跃迁。这不仅是关节、算法、数据的积累，更是场景理解、成本控制与系统协同能力的全面升级。

　　“大胆想象，小心论证”或将成为接下来一段时间内，机器人企业与制造工厂共同面对的现实命题。