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4月14日,龍旗科技南昌平板制造工廠開啟長達8小時的真實產線作業直播,兩臺智元具身智能機器人精靈G2以“正式員工”身份,在平板電腦產線上連續作業。據悉,這也是全球首個具身智能工業產線規模化落地。
“成功率100%、故障率0%,每小時可完成310件產品。”這場面向全球的“云監工”交出的理想答卷,實證了具身智能從“能動”到“能用”的關鍵跨越。今年第三季度,智元將在工廠內部署100臺機器人,并向汽車制造、半導體、能源等更廣泛的工業場景復制。
零失誤是進廠前提
從流水線上抓取待測平板,精準放入測試柜內,檢測完成后再把合格品放回流水線進入下一步,而不良品則進入回收線等待收走。
這便是精靈G2的工作,負責平板電腦MMIT(多媒體集成測試)工站的上下料。
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機器人進產線上下料作業。
聽上去不復雜,但龍旗科技機器人業務部總經理李龍卻說,這是一個嚴絲合縫的精密操作。傳統機械臂靠固定坐標,放進去就是“死的坐標值”,平板一旦放歪了,機械臂就會報錯,而精靈G2依靠力矩傳感器和視覺感知,能感知產品是否到位,像人一樣靈活調整,“要么擺正了再拿,要么直接斜著拿然后正著放進去”。
為了到生產線“打工”,機器人歷經4個多月的培訓:先用數字孿生1:1復刻生產線,完成90%的研發測試,再進工廠副產線調試,適應真實光照、信號環境,“并線”前利用主產線閑時做一周連續壓測,至少8小時不停線才獲準上線。
“并線”是一個關鍵門檻。李龍直言:并線就是正常生產的一部分,不能因為機器人導致產線中斷,“這是不可接受的”。作為一家大型消費電子代工企業,龍旗科技的要求很明確:100%成功,不能失敗,7天連續工作,不能停機。
智元合伙人、具身業務部總裁姚卯青回憶,去年9月,雙方成立聯合攻關小組,最初機器人完成一項作業需要100多秒。經過4個月迭代,如今已穩定在20秒左右,還可24小時連續作業。
直播數據顯示,兩臺精靈G2連續8小時生產作業,連續執行2283次精密上下料,成功率100%、故障率0%,每小時可完成310件產品。
不是替代是協同
記者在現場看到,在精靈G2的工位旁邊,還有一條人工檢測產線。
工人在十多米長的產線上來回走動,一人負責一個工位,不停轉身查看后方哪個測試柜彈出,再把平板插進去,大約20秒轉一圈,一分鐘轉上幾圈,尋找空閑的測試柜,每天至少一兩萬步。
“怪不得我看工位上都沒有胖子,幾個小時轉下來我可能會暈。”上海人工智能行業協會秘書長鐘俊浩看到真實生產線后感慨道。
除了工人辛勞問題之外,還有管理難題。
姚卯青告訴記者,人是生產環節里最不可控的因素,“人會出錯,受情緒和體力影響,生產良率也會隨之波動。”記者還聽說,這類工位人員流動性高,年輕人通常堅持不到3個月,新員工又要重新培訓,人力的隱性成本居高不下。
“機器人不存在這些問題,先期的預訓練之后,產線上的一致性和穩定性有保障。”直播也印證了姚卯青的看法,除了每次換電的4分鐘外,精靈G2幾乎隨時待命,偶爾停下來“休息”并非偷懶,而是在等待生產線上游的來料。“目前生產線的節奏,還不需要機器人滿負荷運行。”一名生產線調試人員說。
那么,為什么不用更成熟的機械臂?
“機械臂和機器人不是替代,而是協同關系。”李龍介紹,機械臂在固定生產流程上很成熟,生產效率可以用“可怕”來形容,但多媒體集成測試工作的操作范圍有十多米,需要來回移動,不同測試項目需要不同放置動作,產品型號還可能變化,機器人反而更適合這樣的柔性生產線。
“精靈G2有全向底盤、可折疊升降下肢、三向轉動腰部和雙臂協同,能覆蓋這類非標準工位。”姚卯青表示,特別是手機、平板等3C產品迭代快,換一款產品,傳統自動化產線可能需要上百萬元的改裝成本,但是機器人無需定制產線,場景切換最快15分鐘,重新訓練不超過4小時,設備復用率95%。他還提到,機器人學單個新技能可在一小時內達到99%以上成功率,當前的平板生產線切換到手機生產線,簡單重新訓練就能上崗。
中國信通院最新報告顯示,在工業制造、物流倉儲、醫療康養和商業服務等場景,具身智能將成為生產工具,推動行業向智能化、柔性化轉型。其中,工廠與物流是機器人最先規模化應用的場景,工業滲透率有望突破15%。
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8小時直播成功率100%。
超百臺機器人今年進廠
盡管直播展示的效果不錯,但龍旗科技和智元都沒有回避機器人的“不可能”難題。
首先是作業節拍的差距。人工完成一項作業大約十幾秒,機器人也做到了接近水平,但“還有差異”,節拍越短,生產效率越高,機器人目前的作業節拍“不具備經濟價值”。同時,通信偶爾會出現信號干擾和數據丟失問題,李龍說得很實在:“要說一點問題沒有,沒人會相信,畢竟這是機器人第一次連續大規模運行。”
此外,姚卯青還認為,目前最大的難點不是單一技術問題,而是整個產業鏈的協同配合。對于正常運行的工廠來說,引入機器人意味著額外投入研發和運維資源來配合。“這不是所有客戶都愿意主動承擔的。”他認為,機器人廠商需要把機器人進工廠的門檻做得更低,盡可能接近“開箱即用”的狀態。
“在我們原本認為有挑戰性的精密裝備環節,機器人換個‘手’就能輕松擰緊小螺絲,但理線這一容易忽視的環節卻成了難題。”李龍介紹道,手機背板內部連接眾多傳感器,需要用到極其細小的電線。這一工序通常需要多人協作,一人負責插好傳感器,一人套上模具,另一人則需手持鑷子小心翼翼地將電線嵌入模具的縫隙中。“這根線又軟又細,以機器人目前的技術水平,短期內還難以勝任。”
“機器人本體能力還在發展中,上游零部件的精度,比如伺服器的響應速度、軸心的對準度等,都直接影響末端操作的質量。另外,具身智能泛化能力仍然不足,機器人進入新場景還需要預訓練和部署調試,離‘直接下工廠干活’還有相當距離。”鐘俊浩認為,只有當機器人對物理世界有全局性的認知,才能做到“具體場景下的適度糾偏”。
“樂觀來看,不少人將當下機器人比作GPT-2或GPT-3時代,但GPT-2已能輸出連貫答案,而當前具身智能遠未達到這種水平。我認為,當前機器人更像是2018年的谷歌BERT模型。”姚卯青認為,若參照BERT到ChatGPT約四年的演進節奏,機器人進工廠的“GPT時刻”預計在2030年到來,初步可用或需等到2028年。
在姚卯青看來,今年,具身智能將邁入“可并線、可穩定、可批量、可復制”的工業級常態化部署階段,計劃今年第三季度將部署規模擴大至100臺,并加速向汽車制造、半導體、能源等更廣泛的工業場景復制。而龍旗科技則將繼續逐個攻克機器人進產線的卡點,交付運維后再移步下一個場景。李龍對此展望道:“希望明年一打開視頻全是機器人,人去做更高價值的工作。”
原標題:《上海機器人批量進廠,8小時不間斷“打工”,拐點時刻或要等4年》
欄目主編:李曄
來源:作者:解放日報 查睿
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