深圳人形机器人正涌入车厂申宝策略。
6月7日，深圳机器人公司智平方与东风柳州汽车有限公司正式签署战略合作协议，根据协议，搭载智平方全域全身VLA（GOVLA）大模型的通用智能机器人——AlphaBot 2（爱宝）将首次进驻东风柳汽汽车工厂。
这并非智平方机器人首次“进厂打工”，此前公司已跟某国际头部车企和吉利科技达成合作。
智平方公司方面向界面新闻记者表示，此次合作的突破性在于，国产具身大模型首次获得汽车制造全场景验证，机器人将在上下料、拖拽料车、贴挡风玻璃标签、收纳保护布等多个场景执行智能化作业，覆盖质量检测、装配作业、物流转运、工厂运维等关键制造环节。
东风柳汽汽车工厂中的智平方机器人 图片来源：智平方
在汽车制造领域，冲压、焊接、涂装环节已实现了80%-90%的自动化率；但在总装环节，大部分工作依旧需要人力解决，其中不可避免地包含部分重复性重体力劳动、对人体有害的劳动工种，机器人可以在其中发挥作用。
申宝策略
图片来源：智平方
智平方创始人兼首席执行官郭彦东此前接受界面新闻采访时表示，公司机器人聚焦室内、高度柔性的服务场景，“比如车厂总装线，场内物流、分拣上料、末端装配，柔性程度极高，就是适合机器人干的。”与此同时，车厂也对机器人提出柔性足够高、学东西足够快、交付足够稳定的需求。
值得指出，人形机器人与车厂的合作正值汽车产业智能化转型的关键节点。成立于1954年的东风柳汽是东风汽车集团旗下国有全资控股企业。作为东风集团的商用车生产基地、乘用车生产基地、自主品牌研发基地和东南亚出口基地，这家公司目前正加速推进电动化、智能化、高端化转型升级。根据规划，东风柳汽将与智平方共同探索具身大模型在汽车制造全方位场景的首次深度应用。
来自深圳的人形机器人正加速赶去打工路上：今年1月，乐聚机器人将第100台全尺寸人形机器人交付北汽越野车，该公司的人形机器人已揽获蔚来汽车、北汽越野车、江苏亨通等企业；优必选主要瞄准搬运、分拣、智拣环节，Walker S系列已进入吉利汽车、比亚迪、富士康、顺丰等工厂实训；众擎机器人计划未来两年在搬运、物流等场景落地，明年交付3000台机器人。
郭彦东认为，具身智能领域颠覆性的变化来自大模型，“大模型最核心的作用是让机器人有常识，学任务很快，可以通过远程快速学习新任务。这是这一代机器人的不同之处，它有点像学徒。”
智平方是国内最早专注机器人大脑的具身智能厂商，提出并系统性研发端到端VLA技术范式。今年4月申宝策略，这家公司发布了全球首个自主研发的GOVLA大模型。常规的VLA大模型只是输出机械臂动作，而GOVLA大模型首次提出输出全身控制和移动轨迹，让机器人实现从“固定工位”到“全域行动”。
更强的大脑也让机器人具备多场景工作的可能性。智平方提供的视频显示，爱宝机器人在东风柳汽工厂可以完成上下料、拖拽料车、车门质检与贴保护布等环节。此外，机器人可依托其多模态感知能力，实时监控环境温度、设备异响等参数，替代人工高危巡查，以及操作扫码枪快速识别物料条形码。
从人工智能能力角度而言，从基本对话到复杂推理，到2-3级借助工具、4级自我学习、5级群体智能，行业已经形成了明确的路径共识。眼下，计算能力已经转化为人工智能能力，但更重要的是，如何尽快将人工智能能力转化为生产力。
经过2023年和2024年的技术飞跃，2025年人形机器人产业的核心问题是落地。B端是率先规模化的市场，其中工业被视为最快带来创收的场景。
而机器人率先进厂的一个原因还在于，机器人的真实训练场也来自工厂，数字化、智能化程度高的工厂能够反哺机器人行业，对后者进行训练。
人形机器人要成为真正的“打工人”，还要跨过不少门槛，数据就是重要的一环。
在人工智能领域， AIGC应用大规模落地的阻碍因素之一在于通用大模型还不够智能，因此很多AI应用需要大量行业数据去训练垂类模型或直接调试。搭载了大模型的人形机器人也面临相似困境，需要大量行业数据来优化算法能力，进而提升机器人的理解、交互、操作能力。
以优必选Walker S Lite为例，这台机器人在2024年7月进入极氪工厂进行搬运物料的“实习”，但实训中机器人动作很慢，还需要扫描贴在料箱托盘上的二维码辅助定位，作业效率只相当于人工的20%。如何让人形机器人自行规划路线、加快动作速率，并在高温下长时段持续作业，都需要积累大量应用数据。
优必选CBO谭旻认为，解决这些问题，需要前期大量的数据采集、整理、清洗等工作，不仅需要时间去介入，也要有提供数据的场景进行实训，“接下来行业竞争的关键，还要看哪一家人形机器人公司拥有最多的工业领域的生产数据。”
这种情况下，跟客户一起开发，而不是单纯卖机器给客户，成为厂商的解决方案。智平方方面表示，通过东风柳汽提供的全方位场景，可以构建起驱动技术持续进化的“数据闭环”飞轮。机器人在东风柳汽工厂的全方位、高复杂度场景作业，将源源不断地产生海量、高价值的真实场景操作数据，从而精准反哺模型迭代、加速性能提升与泛化进化、强化场景化落地壁垒。
“基于真实数据的学习和优化，可以加速爱宝在工业环境中的性能提升（如效率、精度、鲁棒性）和泛化能力（适应新场景、新任务）的进化；而持续输入GOVLA大模型，能使其更精准理解工业环境的复杂性、任务的细微差别和操作中的长尾问题。”智平方方面提及，在研发层面，智平方和东风柳汽将优先在移动运输机器人、车载机器人等领域展开协同创新。
郭彦东提出，通用智能机器人的商业化应用应该从半结构化环境向非结构化环境演进，从最初的开发者场景到工业服务，再到公共服务，最后是家庭服务，分成L0-1，L2，L2+和L4四个级别，对应的AI能力要求是低、中等、中等偏高和高级。其中，工业服务在当下有最高的商业价值，而公共服务蕴含最高的增长潜力。
“工业高度柔性场景是人工智能机器人一个很好的切入点，这是我们的第一阶段。接下来申宝策略，我们开始在公共服务场景进行交付，预计第三季度就能在机场见到我们的机器人工作。”郭彦东告诉界面新闻。
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