經過整整一個季度的產線實戰打磨，小米機器人在核心裝配工位的作業成功率已飆升至98%。
7月15日消息，小米集團創始人雷軍在社交平臺上披露了旗下人形機器人進駐小米汽車工廠“實習”的最新進展。經過整整一個季度的產線實戰打磨，小米機器人在核心裝配工位的作業成功率已飆升至98%，距離熟練工人99%的合格率僅差1個百分點。這一階段性成果標志著小米人形機器人正從實驗室走向真實制造場景，邁出了具身智能在工業領域落地的關鍵一步。
攻克精細裝配難題，成功率逼近人工
今年年初，小米機器人以“實習生”身份入駐位于北京亦莊的小米汽車智能工廠，首個任務便是承擔總裝車間自攻螺母上件工站的雙側作業。這看似簡單的“打螺絲”實則是出了名的精細活：自攻螺母內側帶有花鍵，每次抓取姿態不固定，且螺母本身帶有磁吸干擾，對機器人的視覺識別、力控反饋和精準對位能力提出了極高要求。
小米機器人 圖源：小米技術微博
“經過一個季度的努力，自攻螺母上件工站雙側作業成功率已提升至98%，與人工作業合格率比，差1%正式‘轉正’。”雷軍表示。從初期的90.2%到如今的98%，這近8個百分點的提升，背后是機器人團隊在視覺識別算法、力控系統以及雙臂協同策略上的無數次迭代。目前，該機器人已能完全匹配產線節拍，實現連續數小時的穩定自主作業。
解鎖新崗位，首次實現柔性工件長時作業
在穩固單一工位表現的同時，小米機器人已開始“身兼數職”，進一步拓展至總裝車間物流區的新場景。雷軍介紹，機器人目前已開啟中控臺側蓋板排序和料箱折疊回收兩項新任務，且成功率均達到了90%。
“機器人進廠工作，最難的就是大尺寸、不規則、柔性工件的長時間穩定作業。”雷軍強調。中控臺側蓋板具備大尺寸、不規則及柔性特征，抓取與放置全程對機器人的全身運動控制、雙手協同及主動柔順策略提出了嚴苛挑戰。面對卡滯或鉤掛，機器人不再依賴預設腳本，而是通過末端力感知自主微調姿態，完成落料。這標志著小米機器人首次在汽車工廠實現了柔性工件的長時連續作業。
此外，在料箱折疊回收工站，機器人展現了細膩的指端觸覺感知與雙臂協同能力。通過精準摳開拉環、雙臂配合折疊及多機協同推送，整套物流回收流程實現了穩定自動化運行。
深度融入數字化系統，從“能干活”到“會配合”
現代化工廠是一套龐大的自動化與數字化系統，小米機器人已深度接入其中。在作業過程中，機器人無需讀取紙質物料單，即可直接從工廠系統中獲取生產任務及物料編號；多臺機器人之間也能通過系統同步作業狀態，自動匹配生產節拍，實現動作互不沖突。同時，系統保留了遠程干預通道，在遇到異常工況時，工作人員可及時接管，規避產線停機風險。
不過，當前產品存在的優化短板。比如在折疊料箱第二面時，機器人目前還需要額外轉動箱體對準卡扣，而熟練工人通常可憑經驗直接盲摳。隨著后續高自由度仿生靈巧手的升級，團隊將嘗試挑戰這一操作技巧，進一步提升作業效率。
從單一工序到多機協同，持續拓寬落地邊界
從一個工站到多個工站，從單一工序運轉到多機協同配合，小米機器人正持續探索在汽車制造領域的應用邊界。雷軍表示，人形機器人工業落地是一項長期工程，現階段取得的成果離不開真實產線的反復工程驗證。
未來，小米的研發重心將聚焦于高自由度仿生靈巧手、復雜柔性物料操作算法等核心技術，并計劃在整車工廠內增設更多測試工位。通過構建全流程的機器人應用體系，小米正不斷拓寬人形機器人在智能制造領域的落地邊界，為應對制造業用工缺口、提升生產效率提供更具想象力的解決方案。
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