科技日报记者 马爱平
近日，乐聚机器人与兆丰机电在浙江联合发布“具身智能+汽车零部件上料解决方案”，15台人形机器人在兆丰机电汽车零部件产线投入常态化运行。这是业界首个可复制的具身智能实景实训示范项目。
在兆丰机电产线，15台人形机器人在金属丝网框、多工位、上料台交错的狭窄复杂动态环境中，完成10余个动作序列，稳定抓取内径80至120毫米的小型零件，打通“预备—取料—转运—上料”全流程。目前，完成一次上料循环的时间稳定控制在40秒以内，可适配工厂15个工位、覆盖10余种零件，上料成功率稳定在98%，已在现场连续无故障运行超过2个月，累计运行约1000小时，协助生产超过6万个零部件。
据乐聚机器人相关负责人介绍，该方案稳定运行的背后，是一套覆盖开发、部署、使用、数据、安全等环节的可复制体系。技能开发工具链把上料技能拆分为30余个基础模块，可像拼积木一样组合，不需要编写底层代码，开发周期从数月缩短到数周；多机调度平台可将标准技能一键同步到多台设备，部署时间从天级缩短到小时级；一键叫料系统降低工人操作门槛，可同时启动多台设备；现场作业数据全流程回传，降低数据采集成本，提高真实机器数据质量；零件掉落、碰撞、过速检测等安全管理模块，保障机器人可靠、连续作业。
上述负责人介绍，15台人形机器人在兆丰产线同步作业，形成规模化并行数据采集能力，按当前数据产能测算，单月采集超过4万条，并随产线运行持续累积。机器人交付后能够持续进化，越用越“聪明”。这套数据回流体系分为三个环节，一是作业即采集，采集与作业同源；二是质量检测与分类，按用途分流，建立批次化质量分类与有效性判定机制；三是数据反哺模型迭代，持续提升作业成功率。
据悉，双方已将“汽车行业零部件上料真机作业回流数据集”捐赠纳入开放原子开源基金会OpenLET社区，用于丰富工业场景真实机器数据资源，降低全行业研发门槛，助力更多科研团队和企业开展具身智能模型训练。
（受访者供图）
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