来源：中国汽车报

当人形机器人在展台上流畅地完成咖啡拉花、弹奏钢琴时，掌声与聚光灯总是如约而至。但很少有人追问：脱下“表演服”，走进轰鸣的总装车间，面对一颗扭矩要求严苛的螺栓、一根材质柔软的线束，它们是否还能从容不迫？

2026年世界机器人大会的一场分论坛上，这个略带“冒犯”的问题，意外引发全场热烈讨论。台下坐着的不只是观摩者，更有执掌整车及零部件厂商、机器人公司与AI大模型企业的数十位产业决策者。他们齐聚于此，直面一个关乎产业未来的现实考题——当智能汽车与人形机器人加速交汇，展台上的酷炫距离产线上的靠谱究竟有多远？

这场由中关村京津冀新能源汽车协同发展促进会主办的“智造现场·具身智能的工业试炼”主题论坛，没有回避尴尬，也无意粉饰坦途。尽管AI热潮涌动，车企跨界布局声势浩大，但双方都心知肚明：车机融合的“蜜月期”里，真正的硬仗才刚刚开始。

产业同源，协同赋能

近年来，多家汽车企业高调宣布加大具身智能机器人的投入与研发力度，它们做出这项决策的理由是什么？中关村京津冀新能源汽车协同发展促进会会长张夕勇提到，智能网联新能源汽车与具身智能机器人，二者具有“技术同源、产业同根、价值同向”的底层共性，融合发展的本质就是把汽车产业成熟的制造能力、供应链能力和场景资源，转化为具身智能机器人产业发展的现实支撑。

技术同源是车企跨界最直接的底气。智能汽车与人形机器人在底层技术上均依赖“感知—决策—执行”的三层架构，自动驾驶的传感器融合、路径规划、运动控制等算法，与人形机器人的环境感知、动作规划、具身智能控制技术路径高度趋同。两者关键零部件共享电池、电机、电控等核心硬件，软件架构高度互通，核心零部件复用率约70%。

产业同根则体现在供应链的高度复用上。汽车产业构建的精密制造与供应链体系，成为车企入局机器人赛道的“天然护城河”。公开资料显示，依托国内成熟的汽车产业链，国产人形机器人整机物料成本约为海外非中国供应链方案的1/3。核心部件层面，伺服电机借助新能源汽车已验证的规模化制造体系，无框力矩电机采购成本仅为传统工业机器人专用伺服方案的1/3至1/2；谐波减速器国产产品相对进口方案采购成本可降低约40%，降本效果显著。

二者同属高端智能终端，在研发攻关、量产组织、供应链配套和人才储备上高度重合，都遵循前期高研发投入、规模化量产后实现高价值产出的发展规律。

“汽车产业可为具身智能机器人提供广阔的市场空间和发展资源，为其铺就一条从技术突破到商业放量的快车道。发展具身智能机器人，应用场景为王，技术为本，政策扶持是推手。”张夕勇说。

汽车产业既是智能机器人最大的试验场与应用场景，也是其能力底座。充分用好新能源汽车供应链体系与海量场景价值，能够为机器人技术验证、产品迭代提供土壤，实现汽车产业与机器人产业双向赋能。汽车制造中大量劳动密集、传统自动化设备难以适配的非标准化工序，恰恰是人形机器人发挥价值的优质舞台。将汽车工业的制造经验与供应链能力迁移至机器人领域，可有效缩短国产机器人产业化周期。

理想路径，现实瓶颈

汽车制造一直是工业自动化的标杆。冲压车间基本无人化，焊接、涂装车间自动化率分别达99%和80%以上。然而，总装车间至今仍是自动化难以攻克的“最后一公里”，自动化率普遍在40%以下。

车企竞相加码具身智能，为何效果远非立竿见影？中汽工程创新中心总工程师沈绍嵘指出，总装车间自动化推进困难，源于多重现实约束：一是零部件种类繁杂，装配工艺精细度要求高；二是作业场景多元、空间复杂，车辆内外各位置均存在装配作业，工人操作姿态多变；三是当下车型迭代频繁，多车型混线生产已成常态，对产线柔性能力提出严苛要求；四是生产现场不确定性高，来料质量波动、工位工艺调整、突发状况出现，对现场感知、即时判断与灵活处置能力要求极高。传统自动化设备难以适配总装车间高度复杂、动态变化的生产环境，大量工序依旧高度依赖人工完成。

理论上，人形机器人与总装车间的痛点高度匹配。依托人形手臂、灵巧手、双足或轮式移动机构、仿人躯干，人形机器人可以复刻人的作业姿态，适配复杂零件与多变作业空间的装配需求。同时，凭借高水平的具身智能，人形机器人有潜力应对多车型柔性生产，对物流状态、来料缺陷、产线突发故障做出实时判断，为破解总装自动化困局提供理想路径。“从技术原理上看，汽车整车总装场景，是人形机器人非常重要的应用落脚点。”沈绍嵘说。

然而，理想方案与产业现实之间仍横亘着明显差距，现阶段人形机器人尚无法完全胜任总装车间的复杂工业作业。沈绍嵘表示，当前行业亟待攻克三大核心挑战：其一，复杂精细化操作能力，需满足汽车总装各类精细装配工序的严苛要求；其二，智能响应能力，面对产线工艺与车型的频繁变更，现有机器人从场景采集、建模到工艺落地的周期过长，一旦工况调整，整套流程便需重复开展，难以适配汽车制造业快速迭代的生产节奏；其三，工业级可靠性，须兼顾生产现场对稳定性与耐久性的严格标准。沈绍嵘强调：“这些挑战难度不小，也正是人形机器人走向工业大规模应用必须翻越的关口。”

沈绍嵘认为，人形机器人走进汽车制造，并非简单的设备替换，而是技术、工艺与产线的系统性磨合。汽车总装场景既为人形机器人提出了严苛考题，也提供了不可替代的工业试炼“土壤”。通过产学研用多方协同，以真实生产需求牵引技术迭代，补齐操作精度、智能响应与可靠性短板，人形机器人有望突破当前瓶颈，打开广阔的工业应用空间。

企业试水，产线“练兵”

在论坛上，与会嘉宾不约而同用多个案例描绘了人形机器人在汽车产线上的应用图景。中国一汽立足自身整车制造车间，走“自研+产线”实景验证的落地路线，将总装、焊接车间变为人形机器人的试验田。红旗繁荣工厂已落地基于大模型的零件抓取放置、后悬架螺栓缺陷检测，缺陷检测率达99.99%，检测节拍仅1.8秒，实现质量数据全数字化追溯。一汽自研的轮臂式工业人形机器人，搭载VLA大模型，具备环境感知、柔性抓取、螺栓拧紧等能力，已在总装车间完成玻璃水壶拣选配送、后悬架螺栓拧紧，在焊接车间开展焊件上料作业。

广汽集团则将整车制造与车规级品控的积累迁移至机器人赛道，通过孵化慧仑科技推进人形机器人的产品化与产线落地。广汽GoMate Mini轮足式人形机器人从设计之初便充分考虑工业现场工况，采用可变轮足构型，兼顾移动效率与越障能力，依托整车工厂完成多轮迭代优化。目前，近50台设备已部署在多个项目中，最长单项目连续稳定运行12个月，累计巡检里程6.3万公里，完成10余万次异常处置，等效替代20余人基础岗位工作量。

在广汽自有生产基地，人形机器人主要承担产线设备巡检、物料分拣转运、辅助装配等工作。轮足构型适配工厂内部复杂地面环境，规避了双足机器人步态不稳定、功耗高的短板，优先落地对于动作精度要求适中、但移动范围大的岗位。

论坛现场，记者向与会嘉宾抛出一个问题：人类的外形是进化的结果，综合来看堪称进化最优解，但人形在产线的诸多工序中并不占优势，为何仍要强调“人形”？

多位与会嘉宾回应，人形机器人在产线应用已形成通俗说法，但在实际落地中，企业会根据具体需求进行相应调整。广汽便是例证，坚持“能力优先于外形”思路，不盲目追求完全人形外观，而是围绕产线真实需求确定机器人构型。与此同时，广汽正规划建设万台级人形机器人标准化产线，为后续规模化应用做好制造能力储备。

海纳川副总裁徐斌则提出，零部件企业入局机器人，首要优势来自场景、制造能力与车规验证体系的复用，而非从头整机造机器人。海纳川拥有大量零部件装配产线，大量劳动密集、非标准化工序，既可做人形机器人的应用试验场景，也能在产线试用中产出宝贵的工业数据，用于机器人模型训练优化。

紧接着，记者提出第二个问题：当前人形机器人在产线的应用场景范围有限，究竟该用通用模型，还是专用模型？

对此，与会嘉宾并无统一答案，但普遍共识是：既不能单纯依赖通用大模型直接上岗，也不能完全封闭只做专用模型。当下主流务实的路线是“通用基座模型+产线垂类微调+工业机理规则兜底”的混合架构，短期依靠垂类专用能力保障产线可靠性，长期依托通用基座完成跨工位、跨车型的能力迁移迭代。