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安全带卷收器外壳在智元G2机械臂的抓取下精准放入模具，系统成功率约为99%，强化学习放置成功率99.33%，视觉抓取成功率100%。这些正发生在宁波均胜电子工厂的现实，已成为机器人从展台迈向产线的微小但有力的注脚。
这并非是个例。记者获悉，天奇股份和富士康已计划在未来5年，于富士康汽车生产制造体系内批量部署具身智能机器人，累计落地应用总数不低于2000台。基于产业最新进展，摩根士丹利近日更是将2026年中国人形机器人销量预测直接翻倍，调高至2.8万台。
从单点测试到千台订单，资本与产业正以前所未有的共识，将机器人推上高端制造的主舞台。不过，目前机器人在工厂“干活”到底到什么程度了？业内玩家又在着力解决哪些问题？未来与现实还有多远？
高端制造，必争之地
智元G2的落地场景选择，清晰揭示了当前机器人产业的核心发力方向：汽车零部件、3C电子、半导体等高端精密制造业。
这背后有着深刻的产业逻辑。与家庭等场景相比，工业环境标准化程度更高，任务边界清晰，且对解决劳动力短缺、提升生产效率与一致性有刚性需求，因此成为人形机器人商业化的主战场。
据了解，天奇股份与优必选早在2020年就成立了合资公司无锡优奇智能科技有限公司，双方合作开发基于双足人形机器人的应用解决方案，重点布局物流领域。
在2025年5月，天奇股份又与银河通用成立合资公司无锡天奇银河机器人有限公司，重点推进具身智能机器人在汽车制造、新能源电池等工业制造领域落地应用，攻克具身智能解决方案在工业场景规模化应用落地，同步基于银河通用现有的成熟的无人零售的解决方案及客户需求，推动商业场景的应用落地。
此前1月，智元也官宣称精灵G2落地均胜安全生产线。通过真机强化学习实现小时级快速训练，G2机器人对表面高反光金属物体的高难度三销定位，作业成功率依然可稳定达99.9%以上。
据均普智能-智元联合研发实验室，目前G2“上岗”测试，节拍12秒，比人工快了6秒。2026年，智元精灵G2将持续深耕工业智能部署落地，重点拓展精密制造核心场景，加速推进行业从1到N的规模化部署。
智元机器人相关业务负责人对记者表示，“智元精灵G2机器人在浙江宁波均胜工厂，启动工厂内作业的搭建与调试，开启正式上岗前的产前验证，主要训练任务为卷收器外壳上料，并实现“手-眼-身-网”一体化协同作业。”
均普智能旗下的宁波具身智能机器人创新中心总经理何川对记者透露，“测算的数据出自我司与智元的联合实验室的单工位安全带卷收器上料POC测试，在固定来料、预设光照、限定SKU的条件下，G2实现最快12.97秒节拍（较人工快约30%），强化学习放置成功率99.33%。”
记者了解到，这些效率的提升，几乎在一个月之内就得以实现。“一方面是基于物理仿真平台，可在虚拟环境中完成80%的预训练和测试，大幅降低真机试错成本； 另一方面是小模型带来的敏捷部署优势。”何川解释。
全产线部署，还缺什么？
尽管单点效率令人振奋，但机器人要真正融入整条产线，成为稳定可靠的生产力，仍面临多重系统性挑战。
首当其冲的是 “交付能力”与“出货目标”之间的矛盾。行业在2025年披露了多笔大额订单，但交付迟滞现象较为普遍。
供应链是制约交付的关键一环。核心零部件的生产仍面临瓶颈。例如，有上游供应商因产品迭代快、初期体量不大，往往暂未投资开模，导致部分零件仍需用进口设备进行精细加工，生产效率受限。
其次，是复杂的产线级系统集成难题。何川指出，机器人要大规模部署，必须与制造执行系统（MES）、可编程逻辑控制器（PLC）、安全系统进行深度协同。
以智元G2为例，前述智元业务负责人称，其可连续作业超过8小时，稳定工作7天，D/T损失时间、平均修复时间MTTR和平均无故障工作时间MTBF均已满足要求。
何川也表示，从当前能力水平来看，G2已具备在特定工位、特定任务下进行试点上岗的条件，但距离大规模、跨场景的全面产线部署，仍需要进一步工程验证。“从行业经验看，在任务清晰、工艺相对稳定的场景中，经过数月级别的持续验证与优化，具备逐步进入实际产线的可行性。”
事实上，从工程角度看，工业机器人并不存在疲劳问题，真正需要验证的是长期运行下的稳定性、精度漂移和系统恢复能力。而这也是当下人形机器人公司在工厂落地着力的主要方向。
值得一提的是，在当前工业场景中，G2 并不是依赖单一大模型完成任务，而是采用分层、模块化的底层架构。感知层使用的是经过工业数据训练的视觉与状态感知模型。
而之所以采用所谓的“小模型”，是因为在任务级决策与精细操作环节，结合运动控制算法，引入了真机强化学习策略，用于提升效率和稳定性。这种架构的优势在于：可解释、可调试、可工程化部署，更符合当前工业产线对安全性和可靠性的要求。
何川称，（模型训练好以后）同类工艺、相近设备条件下，策略具备一定的迁移能力；跨工厂、跨产线通常需要结合工装、视觉布局和工艺参数进行再训练或微调。因此，模型具备可复用性，但工业级部署仍然需要一定的场景工程化适配。
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