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“加快推动人形机器人在汽车行业创新应用”高端研讨会在上海嘉定召开
时间：2024-09-07 09:32:00
来源：上电科Robot
作者：小R
8月22日，由中国电动汽车百人会主办，中国机械工业联合会机器人分会协办，上海国际汽车城（集团）有限公司、汽车产业供应链协同创新中心（S100）、车百智库汽车产业研究院共同承办的“加快推动人形机器人在汽车行业创新应用”高端研讨会，暨百人会2024年第14期（总第97期）高端研讨会，在上海嘉定顺利召开。研讨会由百人会副秘书长师建华主持。
应邀参加本次研讨会的嘉宾包括中国机械工业联合会机器人分会副秘书长雷蕾、上海国际汽车城（集团）有限公司党委副书记、总经理潘晓红、上海机器人产业技术研究院副院长田劲松，以及来自同济大学和上海汽检等高校和行业机构，来自东风、蔚来、上汽、智己、小米等汽车企业，还有来自埃斯顿酷卓、遨博智能科技、立得空间、敏实集团、零束、纳芯微、地平线、汇川、隆锦、上海悦科、阿瑞斯动力、联通、华数、广州数控的机器人与ICT产业链的企业，共50余位专家和代表。与会代表围绕人形机器人在汽车行业创新及应用，以及人形机器人规模化落地模式及产业发展生态两个方面进行深入的研讨。
01 人形机器人加快与汽车行业融合发展
人形机器人是人工智能发展的必然趋势。人形机器人是具身智能的典型代表，通过超配硬件和持续的OTA升级，未来可以进一步实现与脑机、元宇宙技术融合。大模型应用在人形机器人也将成为长期焦点。对比新能源汽车的发展，它仍处于0~1的导入期，商业化进展处于初期。当前车企、机器人和人工智能企业深入参与此次变革，利用好各自既有的技术、资源、场景以及降本增效的优势，可以加快推动人形机器人产业发展，也提升机器人产业的整体水平。
与会嘉宾表示，人形机器人的新技术发展，将会推动机器人产业的整体发展进程，包括AI、5G、云计算、人造肌肉、液态金属、关节零部件等关键组成。
人形机器人加快在汽车智能制造中发展。汽车和零部件生产一直是工业机器人使用量较大的场景，占到总量的1/3，尽管国内汽车制造的冲压涂环节已经实现了一定程度的自动化，但总装环节的机器人应用率在“四大工艺”中占比仅约3%，工厂流水线长期面临人员不足且在职操作员体验不佳、生产过程数字化程度不高、难以支持更高级的智能化决策等困难。人形机器人有望补充既有传统工业机器人和协作机器人尚未覆盖的场景，进一步提高汽车行业的机器人密度，进展较快的车企和机器人企业，已经开始在工厂实训，覆盖视觉质量检测、物料搬运、使用工具操作等智能化逐级提升的场景着手探索实践。另外，人形机器人可以拓展到店内销售服务、充电服务、个人消费领域，创造新的价值。
人形机器人尚未形成统一的形态。与会嘉宾认为，随着行业应用场景的推进，或将形成不同形态的具身智能产品，对于部分场景，是否可以优先考虑轮式与机械臂结合的形式，实现关键技术研发，逐渐向通用人形机器人发展。
02 推动规模化应用过程中，还需要处理好标准、安全、数据、人才等诸多挑战
人形机器人产业链尚不成熟。首先，一些机器人公司重点在开发通用人形机器人，也更关注双足而非灵巧手的关节开发，对于集成特定应用的系统集成商更少，会延缓产品的开发进程。其次，由于缺少行业标准和检测认证，当前人形机器人的标准仍处于研制或立项状态，仍不足以指导其在汽车行业广泛应用。
汽车行业应用中，人形机器人的安全性和稳定性有待验证。当前人形机器人身高约1.5-1.7米，如果出现倾倒或者故障，如何保障生产线的人员安全是一个关键问题，需要界定好机器与人的工作边界，明确责任和权利，以减少人工智能可能带来的偏见和歧视。
人形机器人仍需要面临数据集和算力不足、长尾场景等一系列技术不成熟的问题。一方面，人形机器人的大模型训练仍需要依赖高质量的数据集，如果应用到特定的汽车制造和商业服务中，还需要该垂直领域的数据集。同时，配套的工具链、垂直领域的训练平台仍在开发。另一方面，如何将算力系统集成到小型化和轻量化的人形机器人中。最后，对于非常边缘或非常规的场景，目前尚无有效的解决方法，这在实际产线中可能会发生故障而停产，从而带来更大的经济损失。
缺乏具备机器人和汽车行业的跨学科人才。人形机器人应用到汽车行业，需要既懂汽车制造业务，同时又能掌握人形机器人技术，实现业务需求和技术方案的有效匹配。
03 加快人形机器人规模化发展的建议
构建汽车产业和机器人产业的融合发展生态。利用好各自产业的技术、资源、场景和供应链管理优势，聚焦汽车行业中的实际问题，结合多种合作模式，完善产业链建设，实现软件和硬件结合的即插即用的行业解决方案，实现跨学科人才培养，加快推动人形机器人发展。
加快共性技术研发和标准制定。围绕共性技术的研发和创新，以及兼容跨行业技术和标准的推进，加快研发应用工具链，制定人形机器人满足行业应用的标准，形成对应的标检认体系。
提高汽车行业应用稳定性和安全性。与汽车行业不同应用场景的深度结合，通过应用场景的扩展，逐渐实现批量化，通过降本增效，实现更大规模的商业应用。
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