CyberRobo，是CyberDaily 人形机器人专栏
最近这段时间，汽车工厂里又多了一些新面孔。
在上汽通用别克至境 E7 的电池产线上，一个叫「能仔 1 号」的人形机器人已经开始跟着节拍工作。它不再停留在演示或者测试阶段，而是进入了每天都要跑节奏、讲效率的量产环境里。
这一步，可能比很多人想象的要来得更快一些。
先看它在做什么
「能仔 1 号」负责的是电芯抓取和上料，这在电池生产里属于基础但关键的环节。人工操作要面对带电环境，对熟练度和稳定性都有要求；传统自动化设备虽然成熟，但工位固定，占地大，对来料一致性要求高，一旦条件变化，调整成本也不低。
这台由智元机器人参与研发的 A2-W 轮式人形机器人，处理问题的方式更接近人工操作。它通过视觉识别电芯位置，自己规划抓取路径，再用双臂配合完成动作，过程中会根据受力情况做细微调整。值得一提，智元刚刚下线了第10000台人形机器人，A2-W是其中一个成员。
在产线环境下，它能把定位精度控制在 ±0.1 毫米，单件节拍大约 2 秒，占地面积也明显小于传统自动化工位。这些能力叠加在一起，才让它可以稳定地嵌入现有产线，而不用对整条线做大规模改造。
它的出现，更像是在原有自动化体系里填补了一块空白。
产投一线的默契
这么看，上汽集团引入人形机器人是必然的，在过去几年，其进行长足的布局。
2023 年，上汽集团开始系统梳理人形机器人在制造端的可能性，从自家工厂的真实需求出发，一点点去找合适的切入点。同一年，上汽金控开始更积极地布局相关企业，把投资和产业需求放在同一链路上考虑。
到 2024 年，三方开始真正坐到一起，把问题拆开来看：哪些工位适合尝试，哪些场景暂时不具备条件。团队前后梳理了上百个工位、数十个应用场景，反复测试、调整，累计接近上千次迭代，最后才把落点放在电池电芯这一环。
整个过程没有刻意追求速度，更像是在找一个能长期运行的解决方案，并以此为基石，为人形机器人进化，真实数据采集-模型能力的增强，产线升级而铺路。
更多实习期的人形机器人
「能仔 1 号」上岗之后，工厂里也开始出现更多还在「训练期」的机器人。
不久前，银河通用具身智能重载机器人Galbot S1，依托其强大的运动和双臂负载50公斤的能力，目前已进驻上汽延锋工厂进行实际装配测试，以及打磨模型在不同任务之间切换的能力。
开普勒机器人的 K2「大黄蜂」则更多出现在物流工厂，承担物料搬运、上下料、巡检这些工作。
K2 的节奏更贴近工厂班次，它可以在一小时内完成充电，然后连续运行八小时，双臂负载能力也更强，适合处理大尺寸或不规则部件。现在它还在做场景验证，离主线量产还有一段距离，但已经从实验环境走进了真实工厂。
可以把它理解为另一类路径,先把体力型任务做扎实，再逐步向更精细的环节延伸。
与此同时，一些更长期的准备，上汽集团也在同步推进。
在轮式人形机器人逐步落地的基础上，上汽内部已经开始测试双足形态，主要考虑的是更复杂的地形和生产环境，比如跨区域移动、非结构化空间作业等。这部分短期内未必直接进入主线，但会影响后面的应用边界。
智元远征A2双足人形机器人
上汽的人形机器人朋友圈
从投入来看，这条线也在持续加码。通过上汽金控，上汽在相关领域的投资已经超过 8 亿元，覆盖机器人本体、触觉传感器、行星滚柱丝杠等多个环节。
在本体上，除了智元机器人和银河通用，上汽还投资了延松动力（专注高动态运动控制的双足机器人）、自变量机器人（零售及细分场景）、逐际动力（物流）、它石智航（工业线束整理）、乐聚（堆码垛等工业场景）等多家企业。在零部件领域，诺仕机器人的行星滚柱丝杠技术可以直接复用汽车领域的技术积累。
图源@上海汽车报天天看
这些投资企业大多聚焦汽车制造的痛点场景，比如物料搬运、精密装配、线束整理等。通过产投联动，它们未来有望逐步在上汽内部完成测试和落地，从「实习生」转为「正式工」。
新的阶段
从更大的背景来看，人形机器人正在接近一个应用密度开始提升的阶段。
像摩根士丹利这样的机构已经给出过比较激进的预测：未来几年，中国市场的出货量会持续上升（2026 同比增长 133%，达到 2.8 万台，到 2035 年有望增至 260 万台。）
汽车制造被反复提到，一个原因是这里本身就对精度、稳定性和规模有很高要求，另一个原因是车企在电驱、控制、传感等方面的积累，可以直接迁移一部分到机器人上，以及在渠道与后市场，有着人形机器人应用的广阔天地。
所以现在看到的变化，不仅是工厂多了一台设备，而是执行方式也发生改变，原本依赖固定工位和标准动作的环节，开始引入更灵活的执行单元；一些需要经验判断的步骤，也在逐渐被机器分担。正如照黄仁勋所言，未来所有移动的，都可以机器人替代。
回到「能仔 1 号」本身，它的工作内容没有改变生产流程，也没有打乱既有节奏。
它先是切入重要的一段工序，然后稳定地重复执行。
但当这样的节点开始增多，工厂的组织协同方式也会慢慢发生变化。哪些环节需要完全标准化，哪些可以留出弹性（人机协作），新的系统会一点点重新分配。
现在还只是开头。
接下来会有更多实习生进入产线，继续测试、调整，然后在合适的时机留下来。
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