机器人进厂“上班”，乐聚智家具身智能从试点验证走向常态化作业

大众网记者 高瑞嵩 青岛报道

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。该方案作为可复制的具身智能实景实训示范项目，标志着人形机器人在汽车制造场景完成从“试点验证”到“常态化作业”的跨越。

今年6月，工业和信息化部、国务院国资委启动人形机器人与具身智能实景实训专项行动，明确到2026年底在代表性场景率先完成应用验证和常态化部署。近日，国家在《关于发展新质生产力的意见》中也提出“加快推进人形机器人等智能终端场景应用，以数智技术改造提升传统产业。”乐聚与兆丰的实践，正处于政策导向与产业需求的交汇点。

“上岗”作业，人形机器人从试点到落地

此前，行业多以单点试点、技术验证为主，可复制的常态化案例较少。在兆丰机电产线，15台机器人在金属丝网框、多工位、上料台交错的狭窄动态环境中完成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。一次上料循环稳定控制在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%。

稳定运行的背后，是一套覆盖开发、部署、使用、数据、安全的可复制体系：技能工具链沉淀30余项标准技能，可像积木一样组合，开发周期从数月缩短到数周；多机调度平台一键同步，部署时间从天级缩短到小时级；一键叫料系统降低操作门槛；作业数据全流程回传；掉落、碰撞、过速检测等安全模块保障连续作业。

边干边采，数据解落地“最后一毫米”

常态化部署的价值不止于上料。15台机器人同步作业，形成规模化并行采集能力。按当前产能测算，单月采集超4万条，并随产线运行持续累积。

数据回流分三个环节：作业即采集，采集与作业同源，无需停机或单独排产；质量检测与分类，建立批次化质量分类与有效性判定机制，抓取失败、小件掉落、摆放偏差等失败数据同样保留、按用途分流；数据反哺模型迭代，持续提升作业成功率。样本均来自真实工业场景，包含实验室与仿真难以复现的异常工况与边缘场景，形成“现场回流—质量检测—模型迭代—成功率提升”的良性循环。

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，丰富工业场景真实机器数据资源，降低全行业研发门槛。

开源赋能，从单一场景走向多元场景

数据持续积累，还将提升机器人的泛化能力。搭配技能开发工具链、多机调度平台和通用灵巧手，同一场景下的标准技能可快速适配不同零件、不同工位；模块化设计无需大规模定制开发，可复制到同产线其他工位、同行业其他场景。

乐聚机器人助理副总裁任广杰表示，要真正覆盖海量制造业场景，仍需产业链上下游大量生态团队联合参与，共同补齐落地全环节的能力拼图。下一步，乐聚将联合更多合作伙伴，持续开源真实机器数据、开发工具链等资源，完善OpenLET社区建设，推动“验证一个、部署一批、带动一片”。

从“单台验证”到“批量复制”，这一示范正为人形机器人工业场景规模化落地探路。