在 2026 世界人工智能大会上，具身智能依旧是全场核心热门赛道。不少企业依托人形机器人高动态动作表演博取大众关注，小米机器人仿生操控负责人游洋威则以《进厂手记》为主题，分享人形机器人进驻自有工厂产线的实战落地经验。
游洋威深耕机器人运动控制算法十年，完整见证行业从传统控制方案转向大模型驱动的具身智能新范式。其团队全流程自研、工厂实地验证的研发路径，也代表国内具身智能产业摆脱概念演示、转向产业价值落地的务实发展趋势。
现阶段人形机器人分化出两条截然不同的研发路线。其一主打高速、高爆发力动作展示，被业内称作 “运动员型” 机器人；其二聚焦真实生产场景，在本体结构、电机、能耗层面平衡负载、续航与作业成本。两种路线设计逻辑差异显著，动态表演类机器人视觉效果突出，但能效、适配性难以满足工厂连续作业需求。
小米团队从研发初期便确立落地优先的核心目标，不做仅适用于展厅演示的产品，全部技术研发围绕工业生产需求展开。
大模型为人形机器人带来更强环境理解、自然语言解析、任务拆解能力，但行业普遍存在技术短板：负责顶层决策的智能 “大脑”，与实现精准稳定动作的运动 “小脑” 难以深度协同。底层运动控制依赖仿真强化学习训练，大模型与运动控制系统的联动机制、多维度数据融合方案仍无成熟标准，这也是机器人从 “看懂指令” 升级为 “稳定干活” 的关键突破口，大脑小脑一体化协同成为小米核心攻坚方向。
真实工业产线是检验机器人综合性能的核心载体。目前小米人形机器人已在自有汽车工厂落地多个工位试点，其中螺柱上工序成熟度最高：机器人自动抓取配件并完成汽车后底板螺柱装配，经过多轮迭代，工位作业成功率由 90% 提升至 98%，持续向量产标准靠拢。
除螺柱上件外，车标贴装、盖板分拣、柔性料箱折叠等难度各异的工序均完成试点部署。料箱折叠工序对指尖力控、双臂协同、作业节拍要求严苛，当前机器人可不间断连续作业，效率优于零基础工人，距离熟练技工仍存在提升空间。
仿真环境算法表现无法直接复刻至实体工厂，真实生产环境充满变量：物料摆放偏移、配件形态差异、各类突发故障，都对机器人环境适应性、运行稳定性提出极高标准。工业场景严苛的成功率、生产效率、设备耐用性要求，倒逼团队同步优化算法、硬件结构与调度系统。
对比传统固定式工业机械臂，人形机器人最大核心优势是生产柔性。传统机械臂部署调试周期长，产线更换产品改造成本高；人形机器人可直接适配人工工位，无需大规模产线改造，设备替换便捷，全新工序仅少量数据微调即可投产，适配当下制造业多品类、小批量生产趋势。同时工厂真实作业数据反向优化机器人本体设计，结合工位负载、操作空间优化硬件参数，剔除多余冗余结构设计，形成场景驱动技术迭代的正向循环。
高质量物理交互数据稀缺，是制约具身智能规模化普及的核心阻碍。工厂无法停工专门采集训练数据，搭建专属测试场景成本高昂，低成本获取足量实景数据是全行业共同难题。
小米团队的解决方案是打造高泛化基础模型，赋予机器人通用基础作业能力，全新工位仅需少量实景数据微调即可适配，类比工人岗前短期培训即可上岗新岗位。针对行业 “千万级交互数据实现技术突破” 的观点，研发负责人表示该预期偏乐观，但海量真实场景数据积累仍是长期发展必经之路。人形机器人任务、环境复杂程度远超自动驾驶，行业尚未明确数据临界阈值，仍需持续线下场景沉淀。
开源生态成为缓解数据缺口的关键抓手，单一企业难以独立支撑全行业技术迭代，开源数据集、基础模型能够降低初创团队研发门槛。小米近期开源 Xiaomi-Robotics-U0 具身生成模型，依靠生成式 AI 扩充场景样本，以低成本丰富数据多样性，助力整个行业突破数据壁垒。
游洋威将当前国内人形机器人产业对标自动驾驶 L2 发展阶段：机器人可在人工监护下完成标准化作业，完全无人自主作业暂无法实现，整体产业仍处于发展早期。
针对市场热议的量产元年、行业泡沫等话题，其认为具身智能产业长期发展空间广阔，可赋能各行各业，人才与资源投入具备持续性，短期市场热度波动无法改变长期上行趋势。落地节奏层面，工业场景环境规整、安全规范清晰、约束条件可控，会率先完成规模化商用；家庭消费场景环境杂乱、长尾任务繁多、安全标准严苛，商业化落地周期将大幅拉长。
小米差异化竞争力来自全产业链协同优势：自研硬件供应链、自主大模型技术、自有实体工厂三位一体，打通 “技术研发 — 产线实地验证 — 场景数据反哺优化” 完整闭环，也是工业场景试点快速落地的核心支撑。
从实验室行走调试到多工位稳定投产，人形机器人产业化依靠持续线下场景打磨稳步推进。当行业研发重心逐步脱离展厅表演、转向实体产业需求，具身智能将深度赋能制造业智能化升级，持续释放实体经济价值。
