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文汇 13小时前

拒绝“表演式进厂”!睿尔曼联合重点实验室为行业提供“真实部署”样本

机器人走到风冷热装机前,热装机启动加热程序,刀柄受热后内孔膨胀,机器人将旧刀具取出;待新刀具装入刀柄后,热装机切换至冷却模式,刀柄收缩将刀具紧紧夹持。这些都是在实验室中难以模拟的真实物理交互,而在真实产线上,这些却是机器人的必备技能。

上海经信委在 " 开局起步‘十五五’ " 专场新闻发布会上明确宣布了人形机器人产业规模化落地的重磅目标:力争到 " 十五五 " 末,推动 10 万台人形机器人进工厂,规上工业企业智能体应用普及率超过 80%。同一天印发的《上海市支持先进制造业转型升级三年行动方案(2026 — 2028 年)》也明确提出,加速人形机器人等创新产品突破产业规模化发展瓶颈。政策强力催化之下,工业制造场景正成为人形机器人从 " 单点突破 " 迈向 " 场景规模化渗透 " 的第一战场。

睿尔曼 RealBOT 轮式人形机器人近日在重点实验室的实验车间完成一场精密加工真实作业,以一次真实、全流程的部署,回应了 " 机器人到底能否在工厂里真干活 " 的行业命题。

拒绝 " 表演式进厂 ":政策催化与真实部署同步推进

当前,不少机器人 " 进厂 " 仍停留在短期展示、预设轨迹、专人维护的 " 表演式打工 " 阶段——机器人只在特定时段、特定光照、特定工位下运行,一旦环境变化或任务调整便无法适应。

睿尔曼此次在重点实验室的部署,从三个维度上区别于这一模式:

一是真实环境部署:机器人被长期安置在真实的车间环境中,面对机床热变形、刀具磨损、切屑干扰、环境振动等不可预知的物理变量。这种部署方式要求机器人具备真正的环境适应能力。

二是不依赖预设轨迹:机器人没有固定轨迹,也不需要工程师现场编程每一动作。通过 GLN 远程作业网络,操作员在常州数采中心远程指挥,机器人在实验车间实时作业执行,实现 " 边干边学、越用越懂 "。

三是具备规模化复制能力:睿尔曼 AUTRON 奥创产线,关节模组年产能突破 10 万台并正向百万级迈进。这意味着此次部署并非孤例,而是可以批量复制的模式——从一台机器人的 " 真干活 " 到百万级关节模组交付,睿尔曼为 " 机器人真实进厂 " 提供了制造底座。

数据积累与制造底座:让真实部署成为常态

在实验室的真实作业中,睿尔曼机器人完整执行了以下精密加工工序:更换刀具,机器人在真实操作中,需要感知温度变化、夹持力的大小以及装刀到位的位置反馈。之后,机器人来到加工中心前,完成机床清理、上料加工、启动程序、监控切削状态等一系列操作。加工完成后,机器人又将加工好的零件从机床上取下,平稳地运送至几何量测量实验室。

机器人按照预设流程将零件放置在测量工位上,至此从换刀、加工到检测的全流程均完成。这一系列动作的背后,是 GLN 将操作员的操作能力实时、低延迟地映射到机器人身上,同时机器人自身具备环境感知和自主决策能力,能够在复杂多变的车间环境中稳定作业。更重要的是,每一次真实作业都在为睿尔曼的 " 数采中心 2.0" 贡献高质量数据。

睿尔曼此次在实验室的真实部署,从产线替代的实际作业出发,以 GLN 远程作业网络和奥创产线为支撑,为行业提供了一个可参考的 " 实干派 " 样本。未来,睿尔曼将继续与产学研机构深度合作,推动具身智能在智能制造等领域的规模化落地,加速实现机器人服务人类社会的愿景。

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