要點:
隨着機器人技朮的不斷進步，人形機器人逐漸從單一的任務執行者轉變為群體協作的智能體，這不僅為工業領域帶來全新的解決方案，也為機器人與人類的互動打開了更廣闊的可能性。
繼上周美國人形機器人企業Figure放出了機器人之間互相傳遞物品的視頻，本周中國大批量人形機器人進入了吉利公司旗下智能電動汽車品牌的5G智慧工廠“極氪工廠”進行協同工作。
近日，優必選在極氪工廠開展人形機器人協同實訓，探索建立面向多任務工業場景的通用人形機器人群體作業解決方案。該公司稱，這項多台、多場景、多任務的人形機器人協同實訓為“全球首例”，旨在探索建立面向多任務工業場景的通用人形機器人群體作業解決方案，推動工業人形機器人從單機自主向群體智能進化。
極氪工廠：全球首例群體智能協同
深圳市優必選科技有限公司成立於2012年，是一家集人工智能和人形機器人研發、平台軟件開發運用及產品銷售為一體的全球性高科技創新企業。2012年，優必選開始研發、設計機器人。2014年，成功研發并生產首款小型機器人Alpha。2017年，優必選發布商用機器人產品及解決方案。2018年，發布第一代人形機器人walker。2019年，發布第二代walker機器人。2021年，發布新一代walker X機器人。2024年10月，優必選發布了Walker S1，并已進入汽車工廠實訓。
在此之前，優必選的Walker S1機器人已經進入極氪工廠，但當時它們只能各自完成獨立的任務，比如一個機器人單獨搬運箱子，兩個機器人無法協同工作。而最近，優必選的人形機器人在極氪5G智慧工廠的實訓中迎來了升級，最顯著的變化就是一個關鍵詞：群體智能協同。
在極氪工廠內，優必選的Walker S1機器人可執行協同分揀、協同搬運和精密裝配三大任務，恰好解決了人類工作中的几個痛點：重復性勞動、體力勞動和高精度工作，而人形機器人在這些方面的效率可能更高。
在協同分揀環節，優必選Walker S1通過跨場域視覺感知技朮，實現了動態目標的連續感知與跟蹤。機器人群體通過協作搆建全局地圖，實現“群建群享”，相當於使得機器人之間的視野互通。此外，基於多模態推理大模型的智能混合決策技朮，結合語義VSLAM導航與靈巧操作需求，機器人能夠動態分配任務，實現端云結合的群體智能決策。
在協同搬運場景中，優必選通過多機協同控制技朮，搆建了聯合規划控制系統，實現了軌跡規划、負載識別與柔順控制的多機協同，確保機器人在搬運過程中能夠動態調整姿態和力度，顯著提高了搬運大尺寸和大負載工件的穩定性。
而在精密裝配環節，Walker S1能夠應對小尺寸、易變形的柔軟薄膜物體。憑借優必選的人形機器人觸覺五指靈巧手和高精度感知與自適應控制技朮，機器人能夠動態調整抓取力度與姿態，確保薄膜物體在裝配過程中不受損、不偏移。
在實訓過程中，Walker S1只需一鍵啟動，便可在非結搆化復雜環境中自主作業。通過自研的語義VSLAM算法，Walker S1能夠自主搆建并更新工作環境地圖，并根據地圖信息實時做出決策。這種方式不僅排除了光照、物體、人車移動等外界環境變化帶來的干擾，還能使Walker S1在執行任務時自動避障并自主選擇路徑，無需預設路線或人工復位，確保任務的連續性。
當Walker S1到達指定物料區后，通過端到端的模仿學習，它與拖掛牽引機器人協作執行末端物流分揀任務。它能夠通過視覺精准識別料箱并將其搬運至料車。如果物料區缺少所需的料箱，或者料箱中沒有物料，Walker S1能夠即時將信息反饋給物流系統，并自主前往下一個工作位置繼續執行任務，無需等待人工干預和決策。
作為為工業場景應用研發的人形機器人，Walker S1重點解決了車廠實訓中遇到的三大重要挑戰：在光照和環境變化下的視覺定位、在動態高負載情況下的運動控制算法，以及在高負載長時間工作條件下的關節散熱問題，從而確保其在工業應用場景中能夠穩定高效地執行工作任務。
目前，優必選已與東風柳汽、吉利汽車、一汽-大眾青島分公司、奧迪一汽、比亞迪、北汽新能源、富士康、順丰等多家行業領軍企業建立了合作關系。其自主研發的工業人形機器人Walker S系列也已成功進入全球多個車企，并完成了首階段的單機自主智能實訓。隨着實訓2.0階段的啟動，優必選計划拓展更多合作伙伴的工廠，全面推動多機協同實訓的落地，并進一步深入探索人形機器人在工業場景中的大規模應用。
在自然界中，蜜蜂、螞蟻和鳥群的集體行為證明了凱文·凱利所說的“群體智慧”，群體有時能在緊密聯系中展現出非凡的智慧。那么現在，當機器人逐步向具身智能發展時，是否也具備群體智能？優必選給出了他們的探索答案。
群腦網絡：推動群體智能工業場景
工業場景通常具有作業工種多樣、需要多個部門或人員協同的復雜特徵。要讓機器人替代人工，它們必須適應各種作業場景，并能進行協同配合。過去，單機機器人主要完成固定的單一任務，在協同工作和泛化能力方面存在明顯不足。而優必選選擇以人形機器人集群為物理載體，探索通過群體行為與外部物理環境的密切互動，從而進化出高階的具身智能。
此次發布，優必選提出了人形機器人群腦網絡/BrainNet軟件架搆，并設計了人形智能網聯中樞/Internet of Humanoids，簡稱IoH。
具體來說，群腦網絡/BrainNet架搆由云端協同的推理型節點和技能型節點靈活連接，搆成了群體維度下的超級大腦與智能小腦。超級大腦基於多模態具身推理大模型，重點攻克智能混合決策技朮，能夠實現復雜產線任務的高維決策。而智能小腦則基於Transformer模型，創新研發了跨場域融合感知技朮和多機協同控制技朮，支持多機并行分布式學習，加速技能的生成與遷移。
此外，該大模型依托於Walker S系列在多個車廠一線實訓任務中積累的億級高質量工業數據集進行訓練與優化，增加了多模態特性，并基於RAG/檢索增強生成技朮，快速訓練專業工種。這一過程中，機器人在多個工位的決策能力與泛化能力得到了顯著提升，為人形機器人在工業場景中的大規模應用提供了強有力的支持。
值得關注的是，優必選研發的人形機器人多模態推理大模型是基於DeepSeek-R1深度推理技朮，讓人形機器人具備類似人類常識的推理能力，支持多台人形機器人之間復雜任務的高效拆解、調度與協同。在優必選看來，未來在復雜場景下，群體智能通過分布式個體的動態交互與協同，涌現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優化，突破跨場景跨任務的大規模商業化應用。
這些技朮突破將單台人形機器人的任務擴展到由多台機器人協同完成的產線級柔性需求，實現了多維度、多場景的群體智能。這使得人形機器人能夠在復雜的工業環境中高效協作。當機器人之間形成組織與協調時，它們展現出了“群體智慧”。
優必選相關負責人表示，“在復雜場景下，群體智能通過分布式個體的動態交互與協同，能夠涌現出超越單一能力的全局智慧。這使得人形機器人能夠高效決策與自適應優化，突破跨場景與跨任務的大規模商業化應用。”這一突破不僅為人形機器人在智能制造中的規模化應用提供了參考范式，也將推動新型工業化從“半柔性制造”向“全柔性智造”的范式躍遷。
走進汽車工廠：智能協作的商業化突破
實際上，人形機器人早已走進汽車工廠“打工”。早在几年前，特斯拉創始人馬斯克發布的Optimus機器人計划進駐特斯拉超級工廠，替代部分人工。而在全球范圍內，Apptronik、波士頓動力、傅利葉、智元機器人等知名企業的產品也已進入汽車工廠進行應用。比如，正洽談15億美元融資的Figure，其搭載Helix端到端VLA模型的Figure 02機器人已經在物流廠進行快遞分揀，并且去年已進駐寶馬工廠進行應用實驗。可以說，在眾多工業場景中，汽車工廠可能是人形機器人商業化應用最為成功的落地場景之一。
而在中國，傅利葉的GR-1機器人已進入上汽通用金橋豪華車工廠和奧特能超級工廠進行實訓，承擔帶電高壓零部件安裝、高精度操作等任務。智元機器人的遠徵A1在比亞迪工廠參與了外觀檢測、底槃裝配等工作，而小米機器人公司計划在未來參與小米汽車工廠的生產。
機器人與汽車行業之間呈現天然的共生關系，兩者在技朮復用和供應鏈管理上的高度契合，使得機器人逐漸進入車企生產。對於機器人來說，進入車廠不僅能在高維復雜的工業場景中學習真實數據，還能提升智能并替代高昂人工成本，從而推動汽車生產的革新。
從這個角度來看，機器人和車企正在共同成長。人形機器人頻繁進入汽車工廠，既得益於汽車行業的技朮復用，也因為機器人能在這種半開放的工業場景中獲得真實的數據以便提升自身能力。然而，隨着人形機器人真正進入工業場景，必然要面臨效率問題。
人形機器人在工業場景中面臨諸多不便，對“人形”的執着或許是影響效率的最大障礙。未來，人形機器人有望進入更加細分和動態的行業，如服務業等場景中，這些行業需求靈活且開放，人形機器人將更貼近人類社會學習。
令人欣喜的是，優必選的群腦網絡使得其人形機器人更像人類，通過組織協作為機器人連接起某種關系網絡，這種網絡正是人類社會交往的關鍵保障。我們期待，機器人能夠學習更多關於人類的東西，進一步提升與人類共存的能力。
在人形機器人逐漸在汽車工廠展現出強大協同作業能力的同時，它們也在不斷向更加復雜、多樣的工業場景擴展。這不僅僅是機器人技朮的突破，更是工業智能化進程的一大步。從單機作業到群體智能，機器人的進化正在重新定義工業生產的效率與靈活性。
未來，隨着技朮的進一步成熟和多場景應用的深入，機器人將不僅僅是替代勞動的工具，更是協同創新、提升生產力的關鍵力量。無論是為傳統制造業帶來新的活力，還是為智能制造開啟新的篇章，機器人與人類社會的共生關系無疑將成為推動未來工業發展的核心驅動力。
