走进浙江兆丰机电股份有限公司三厂区，生产线上有一种不同寻常的“安静忙碌”。

　　弯腰、抓取、起身、放置，近20台人形机器人分布在汽车零部件上料环节，动作连贯，节奏稳定。它们不是演示，而是真正在产线“上班”。

　　上万轮训练 失误率大幅下降

　　2013年启动信息自动化，2018年全面迈入数字化，经过多年数字化技术积累，兆丰已搭建了完善的工厂信息化管控软件、大数据工业互联网平台和算力中心，并实现加工自动化、装配自动化、物流自动化，打通了生产全链路的数据底座。

　　正是这套成熟的软硬件设施，让兆丰有基础进一步探索具身智能体在车间场景的落地。

　　但真正把机器人放进产线，问题才浮出水面。

　　兆丰机电董事长孔爱祥坦言：“我们原本以为场景不算复杂，就像消费、服务场景的机器人，开箱就能投入工作。可放到工业场景里，机器人还需要大量复杂的训练和调试。”

　　于是，兆丰机电与乐聚机器人扎根生产一线，用全链路闭环的方式对机器人进行反复训练。通过上万轮的迭代打磨，不断优化机器人力控算法，让机器人持续自主学习、精准完成抓取动作。

　　改变是实打实的。

　　原来由于人工上下料不及时造成的损耗，现在得到了改善：产线开工率平均提高4%；机器人最开始只能抓取1种零部件，到现在可以抓14 种零件；抓取失误率从80%降到1%。

　　这样的改变，为什么率先发生在上下料环节？

　　离散制造车间存在小件物料上料、取放、工位补料等重复性作业需求，该类作业物料规格小、批量变化快、人工重复劳动强度高，料筐或料盘内物料摆放也不完全规则。传统固定式自动化设备对工装、物料姿态和产线改造要求较高，难以兼顾柔性与经济性，而这恰恰给了人形机器人发挥的空间。

　　在此基础上，团队还做了优化。去掉机器人大量无效动作，延长持续作业时间，单台机器人满电工作从原来的6小时提升到8小时。

　　开放应用场景，打造制造业垂类大模型

　　过去，人们看人形机器人，看的是它跑得多快、跳得多高。进入产业化阶段，焦点发生了变化：机器人能不能稳定完成任务，实现批量制造和规模应用。也就是说，能不能真正自主干活。

　　接下来，兆丰计划与乐聚机器人打造AI“巡检员”。

　　以前，产品生产完要转运到检测中心，依靠各类设备检测尺寸、外观等。可一旦检测设备出现故障，会导致批量产品检测异常，生产端却无法及时知晓，还在继续生产，最终造成大量残次品堆积产生巨大浪费，拉低整体良品率。

　　未来，机器人可以搭载视觉拍照、AI运算，配合传感器与简易量仪，完成多工位、多产品的在线巡检。

　　做巡检所需的配套设备重量轻，机器人只需要来回移动，不需要搬运重物。而且机器人本身并不承担大量算力，它更像一个数据采集终端，把采集到的数据通过兆丰自建的网络系统传输到算力中心。算力中心完成分析计算后，再把判定结果回传给机器人，告诉它产品是否合格、产线是否需要停机。

　　这样一来，机器人不用反复搬运重物，能耗下降，作业时间延长。机器人在划定好的区域内巡检，即使不小心摔倒，也不会伤到人员，有效降低安全事故。

　　在落地推进的过程中，兆丰也将向全球开放真实的生产场景，并联合高校和行业头部企业，持续优化迭代数据与算法，共享行业训练数据，打造面向制造业的垂类大模型。

　　目前，兆丰已经构建了具身智能机器人核心精密零部件、本体制造、场景训练、数据增值+后端开发、垂类模型“五位一体”产业链，孔爱祥说：“我们愿意把积累的经验与行业分享，为具身智能体在工业场景的应用贡献一份力量。”

　　从单点设备自动化，迈向生产环节自主感知、自主协同的新阶段，兆丰的车间里，一场关于“新员工”的实验，还在持续进化。

　　记者/周珂 高潞平

　　通讯员/范青春

　　资料/区融媒体中心

　　编辑/楼丹瑜

　　责编/徐寒

　　终审/肖中扬 祝春

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