雷军透露小米机器人已在汽车工厂实习，成果咋样？

在3月2日的那天下午，一则有关雷军的消息，使得科技圈变得沸腾起来，那便是小米机器人已然在汽车工厂开始上岗实习。当绝大多数的人依旧还在对人形机器人能不能站稳这件事情展开讨论的时候，小米的机器人却已经在生产线上专注地拧了一下午螺母，并且其成功率还超过了九成。

机器人进厂拧螺母

在位于北京亦庄的小米汽车工厂当中，有着一个总装车间，于这个车间里，有一台双足人形机器人，它正于自攻螺母工位上处在一种忙碌的状态。此机器人已经持续工作了长达三小时的时间，进而完成了双侧同时进行安装自攻螺母这样一项任务，其成功率为百分之九十点二，并且完成单个作业节拍的最快用时为七十六秒。当前这种情况已全然不是属于实验室里的展示，而是切实处于真实生产线上的实战。

此工位承担着汽车一体化压铸后地板的自攻螺母安装职责，机器人要在自动送钉设备内精确抓取螺母，接着把螺母放置到定位工装上，借助滑台输送以及自攻工位的自动定位来完善整套拧紧步骤，且整个进程紧密相连，任何一个环节碰到问题均可会致使生产线停止运转。

比拧螺丝更难的事

自攻螺母安装之时难度超乎想象，螺母内侧存在花键结构，每次抓取螺母，其在手中姿态并不固定，这给精准放置造成极大妨碍，此外定位销轴带有磁吸力，机器人放置螺母时会遭受拉扯干扰，稍有轻微偏差便无法装入。

视觉遮挡同样属严重难题，于实际工厂当中，光照出现变化以及局部发生遮挡之事频繁出现，单依赖眼睛去瞧难以准确定位螺母与手指真实的接触情形以及状况，如果只是纯粹依靠触觉，又极有可能被手指间偶然出现的接触给予误导，机器人得要在多种干扰状况里作出正确无误的判断。

从实验室到生产线的鸿沟

在市面上，有着不少关于机器人的演示视频，然而，真正能够进入工厂去干活的，那可是少之又少。在实验室当中，可以通过一万次的失败才换来一次成功，可在工厂里面，却要求一万次任务每一次都必须成功。这，就是机器人行业特别难以跨越过去的坎，也就是生产节拍以及合格率。

小米机器人此次要攻克的便是此核心瓶颈，于自攻螺母工站，它得持续保持稳定方可运作，不允许发生任何微小失误，产线节拍为76秒，这之中每次操作皆需严格卡在这个特定时间点予以完结，不论是操作快那么点滴还是慢些许都是不符合要求的，这便是严格的规定所在。

大模型让机器人更聪明

米家为达成稳定作业之目的，运用了端至端数据驱动的控制办法。于通用VLA基座模型——0之上，结合强化学习之技术手段，借助该手段令机器能够迅速适配各异工况，并且得以从真实物理环境形成的交互经验里持续开展学习活动。

经由统一动作空间设计以及跨本体数据预训练得此VLA模型，其强化了机器人于操作任务理解、空间感知还有动作执行层面的能力，简言之，乃是让机器人更明晰该如何进行特定活动，手部应当放置于何处，以及用力的程度该是怎样。

多模态感知与全身控制

在感知这一层面上，小米融汇了视觉方面信息、触觉方面信息以及关节本体感知方面等诸多模态的信息。比如说在去抓取螺母这个行为的时候，眼睛看到了相应位置，手指感觉到了接触状况，关节感知到了力度情形，将多重这样的信息进行综合判断，极大程度地降低了状态误判的概率。

就全身运动的把控方面，他们选择运用了优化控制跟强化学习相整合的架构。优化控制器是依据二次规划方式，单次求解所耗费的时间不到1毫秒，且还能够同一时间满足平衡、安全以及任务等多种条件限制。再者说，强化学习控制器是借助大规模的仿真训练，使得机器人能够学会在极端受干扰的情况下维持平衡。

规模化应用仍需突破

雷军讲了出来，表示自攻螺母上件工站仅仅是小米人形机器人朝着汽车制造场景规模化应用所跨出的头一步，在此之后还得去应对移动操作任务期间的全身高效协同这一状况，以及凭借灵巧手来提高作业效率等重要技术方面的挑战。

当下，小米于其他典型工站持续开展实际部署以及验证工作，且正稳步予以推进。由实验室直至工厂，从演示迈向实战，此次小米机器人所拧进的并非仅仅是螺母，实则堪称是人形机器人产业化进程中的阔大行进。

你认为机器人进入工厂开展劳作，会率先抢占哪些工作岗位呢？欢迎于评论区域分享你的见解，点赞并进行转发以使更多的人目睹到中国机器人的发展进步。