会看会想会干活 智元机器人开启全球首个物流端到端自主作业直播
2025-07-29 12:44:23

WAIC现场,一个“特殊”的物流站吸引了全场关注。

没有物流工作人员的挥汗如雨和往返走动,而是只有一台通体白色的人形机器人正灵活安静地进行快递的分拣工作——将工作台上的衣服整理好,逐一送上传送带,衣物将被送至下一环节进行分拣作业。

这一“无人”物流作业不仅吸引了会场宾客驻足观看,同时也正在通过直播的方式,让全世界看见。7月27日,国内具身智能头部企业智元机器人与智能物流核心部件、机器人核心部件、具身智能机器人及无人物流系统提供商德马科技,首次公开展示全球首例真正由真实数据驱动的端到端具身智能机器人物流作业,并同步开启现场直播。

2025 WAIC现场,观众正在围观智元机器人的精灵G1进行物流作业

从实验室到仓储车间,数据是关键

当下,具身智能机器人正在加速从实验室走向真实应用场景,但是面对复杂的真实环境作业,许多机器人的表现并不能让人感到满意,不仅错误频出,也未能有效提升作业效率。

机器人表现“生疏”的原因也很简单,因为在具身智能体系中,机器人的“智能”并非依赖传统的刚性编程或远程指令,而是通过对海量、高质、持续更新的真实作业数据进行深度学习与迭代进化而来。从抓取、搬运到拆包、码垛,每一次动作轨迹都会转化为力觉、视觉、触觉等多维度信号,进入云端或边缘端的模型进行再学习,进而优化下一秒的决策与执行。可以说,“熟能生巧”的道理,机器人也同样需要遵守。

如何才能让机器人成为“熟练工”?答案就藏在持续、闭环、场景化的真实数据流里,其正是机器人从“机械执行工具”迈向“智能决策伙伴”的核心“养料”。一方面,数据规模决定了机器人对复杂环境的泛化边界,通过学习在不同类型物流仓库环境中采集的千万级抓取-放置轨迹,机器人内置的大模型能够掌握不同的地形、光照、箱体尺寸、堆叠方式等经验,使机器人在面对从未见过的窄巷道、异形包装等场景时能够快速生成可行策略,无需重新编程。

另一方面,数据多样性则为机器人赋予了执行多样化任务能力,不同的任务数据可以通过打散重组,让机器人学会自主拆解任务,自己完成。此外,数据闭环相当于给机器人量身定制了一本“错题集”,真实部署后,机器人的每一次作业异常都会自动回传云端,通过强化学习,24小时内即可生成新版模型,让机器人大模型实现与时俱进,常用常新。

仓储物流:机器人的最佳“培训班”

机器人从实验室走向真实场景,不能“一蹴而就”直接“上强度”,而是需要脚踏实地,逐渐提升能力以适应更复杂场景。这就需要一个难度适中,能够提供大量数据帮助机器人“升级”的“练兵场”。

物流场景完美符合了上述要求,在大型电商仓库/快递分拣中心,大量货物的处理工序强度大、重复性高,但精度要求适中,与具身智能机器人当前技术水平完美匹配。对基于数据驱动的人形机器人来说,物流场景能够进一步凸显其柔性与泛化优势,适配调试时间更快,操作更简单,具身智能机器人能够灵活适配物流全链路的多样化需求。

此次智元机器人与德马科技的公开直播含金量满满,作业过程中,G1需要识别衣服的颜色、标签等视觉信息,确保包裹标签朝上进入下一环节。对于带包装的衣物这类抓取过程中容易形变、且具有光滑表面的柔性物体,精灵G1也能轻松应对。

智元机器人正在进行分拣衣物包裹工作

整个直播作业流程中,精灵G1始终展现出极强的稳定性、准确性和作业效率。不仅让全球看见中国具身智能技术与产业应用的领先地位,也足以称得上全球范围内,具身智能从实验室走向产业的里程碑事件,其不仅标志着通用具身机器人迈入规模化商用物流场景,更将为行业的创新发展注入强劲动能。

依托智元机器人行业领先的“一体三智”架构,智元打造的具身智能机器人具备高度自主性与环境适应能力,这些“智能伙伴”将以更高效、更灵活的表现创造人机共生的光明前景,随着智元机器人在机器人本体与作业、交互、运动智能协同领域的持续深耕,以及与德马、百事可乐等不同领域合作伙伴的深度联动,具身智能技术必将在更广泛的应用场景中释放潜力。

来源:消费日报