AI 行业落地 | 第43期：机器人进厂，先把一道工序做穿

AI行业落地 · 2026-11-03 · 九羲科技

# AI 行业落地 | 第43期：机器人进厂，先把一道工序做穿
> 广东已有2000多台人形机器人进厂。它们不是来替代整条产线的——先在一道工序上站稳，成功率从70%爬到98%以上，工序才有被改写的可能。
晚上十一点，广东一家电子厂的SMT车间，库前上料工位没有工人。机器人接到工单，核对物料、抓取、放置，再将处理结果回传工厂系统，整个过程无需人工介入¹。

这一期讲的不是机器人展厅，而是一道工序。南方财经11月2日的报道里，广东已有超过2000台人形机器人进驻制造企业，今年全年进厂数量有望突破3000台；今天在广州举行的粤港澳大湾区全球招商大会，也把人工智能列为重点对接方向¹。数字看着热闹，真正值得看的，是机器人进厂之后，第一道工序是怎么站稳的。

一、SMT车间里，一道上料工序是怎么站稳的

1. 背景：要的是一项完整、可追溯的任务，不是一段演示

跨维智能副总裁胡峰对记者说的话，先把标准定下来：“我们希望机器人在工厂承担一项完整、可追溯的生产任务。”以SMT车间承担库前上料作业的机器人为例，它的任务可以拆成四步：接收工单、核对物料、抓住放好、回报结果¹。

这个标准有它的针对性。过去的传统机器人是被编程的，每一步动作都要固定预设，品类一变、工况一变，基本得从头再来一遍，只能“照本宣科”地工作¹。演示可以靠预设，生产不行——生产每天换料、换单，预设跟不上，就只能停下来等人。

2. 机制：工厂系统给任务，机器人自己决定怎么做

这套动作靠工厂系统与机器人两方配合。工厂系统一侧，WMS仓储系统与MES制造执行系统提供物料、工单与生产状态，任务编排将其转为可执行的步骤；机器人一侧，视觉负责判断物料位置、摆放姿态与抓取方式，作业完成后回传结果，形成闭环。超出处理范围的异常，转入预设流程由人工确认¹。

机器人能自己决定怎么做，靠两项能力。一是感知并理解所处的物理环境，实时判断物料的位置、摆放姿态与下一步动作；二是接过“老师傅”的工艺经验——这类经验以往以隐性的方式存在于操作者的判断与动作之中，难以直接编码¹。

接经验的办法写得很具体：机器人与产线老师傅共同拆解操作诀窍、判断逻辑与异常处理经验，通过Dexterity-BEV将操作示范转化为可供模型学习的动作数据；随后将工艺知识输入DexVerse®具身智能引擎，在虚拟环境中经百万次训练，使经验沉淀为模型的“肌肉记忆”¹。老师傅没有被绕过去，恰恰是这条线的起点。

跨维智能DexForce W1 Pro人形机器人（来源：21经济网，跨维智能供图）

*跨维智能DexForce W1 Pro人形机器人（来源：21经济网，跨维智能供图）*

3. 效果：数字先标清楚是谁说的

进厂之后，模型能力还会跟着作业往上走。产线上每一次成功与失败都被记录下来，经清洗标注后回灌模型，形成数据飞轮¹。这一句很关键：越用越好用，不是因为模型出厂就完美，而是因为现场的账被留下来了。

跨维智能向记者提供的数据（公司口径、未经独立验证）是：一套方案运行一段时间后，机器人的自主作业成功率从初期约70%提升到98%以上，异常自恢复能力同步增强；作业节拍逐步收敛到最优水平，单工位效率提升约30%；面对新增的SKU，学习周期也大幅缩短¹。学习周期缩短到多少，报道里没有给数字，这里不补。

部署广度同样是公司口径：跨维的具身智能解决方案已落地50多个行业应用场景，部署2000多个具身智能模型及产品，服务美的、蓝思科技、中国中车、海信等上千家制造企业；今年上半年，人形机器人出货超百台¹。广度说明复制正在发生，证明不了每一道工序都跑出了上料这道工序的账。

二、焊缝面前，合格率从85%到99%以上

1. 背景：先找用人有缺口、AI又能胜任的环节

树根科技市场品牌部负责人张宗概向记者说了一句很实在的话：AI进厂最大的堵点不在技术，而在场景。并非所有场景都迫切地需要AI，企业要找到真正值得投入的环节，比如那些用工存在缺口、AI却能胜任的工作¹。

焊接就是这样一个切口。工程机械、桥梁、船舶用的中厚板高温易变形，焊缝形态各异，传统机械臂难以胜任，只能靠人工；焊接工况恶劣，年轻人不愿从事，熟练焊工平均年龄已超45岁，工艺断层正在显现¹。缺口是真的，难度也是真的，这两样凑在一起，AI才有下手的地方。

2. 机制：看见焊缝，也看见熔池

树根的智能焊接机器人靠视觉和传感器，实时感知焊缝与熔池，并动态调整参数和姿态，实现精准焊接¹。说白了，它不是按固定轨迹把焊枪走完，而是边看边调——焊缝变了，参数跟着变。这一条，和上料机器人“没有预设路径时自己决定怎么做”是同一回事：先看见，再动手。

宁乡重起工厂智能焊接机器人工位（来源：21经济网，树根科技供图）

*宁乡重起工厂智能焊接机器人工位（来源：21经济网，树根科技供图）*

3. 效果：一道工序的账，要算到探伤这一格

在三一起重机臂架产线上，这套机器人已焊接两千多根臂架。报道里提到，单根臂架每平米需承受约2万吨力，对焊接质量要求极高。以往，人工焊接盖面工序的一次探伤合格率约85%，机器人焊接的合格率已连续五个月超过99%¹。

话要说到下一步才完整。技术还在持续攻坚，合格率一旦突破99.99%，就有望取消探伤工序，从根本上革新制造流程¹。注意这个“一旦”：99.99%是目标，不是已经拿到的数字。把目标写成已实现，就把这篇报道读反了。张宗概的判断也留在这里：“AI带来的不是5%、10%的提效，而是有可能把整个生产工序重新改写，这样的提升是跨越式的。”¹这是当事人的判断，供参考，不当结论。

三、三件可抄走的事

一是给机器一个完整任务，外加一条异常兜底。任务拆成接收、核对、抓放、回报四步，每一步都有系统给输入、有结果可回传；超出处理范围的异常，不硬扛，转入预设流程由人工确认。任务不清，机器人只能做演示；兜底不明，现场第一个异常就能把整条线停下来。

二是先做穿一道工序，再谈复制。树根的路径是聚焦单道工艺先行突破，从数据采集、大模型训练到直接控制设备形成闭环，再向外扩散；截至目前，已完成超48个高价值工业场景的落地验证¹。顺序反过来——先铺全厂，再找场景——多半会在“哪个环节值得投”这一步卡住。

三是把成功和失败都留下来，回灌模型。中小企业尤其要听这一句。中国信通院的报告（经报道转引）显示，2025年，在6000多份中小企业样本中，已采用AI的企业里仅4%实现全业务流程嵌入¹。广东2025年出台的人工智能与制造业结合行动方案（2025—2027年）之后，服务商开始给中小企业做轻量化的产品：脱胎于美的的美云智数把十余年数字化转型的经验沉淀为可复用的工业软件产品和咨询服务，推出轻量化、模块化的数字化产品，降低初期投入，并结合企业实际做场景化定制；截至2026年6月，该企业已服务超过2600家行业头部企业¹。对中小企业来说，先拿一个轻量模块把一道工序跑通，比从全流程重构起手，更贴近自己的账。

把工序改写之前

留一个还没完全有答案的问题：成功率爬到98%以上之后，剩下的那2%由谁来接？报道里的答案是预设流程加人工确认。这不是一句客套话——它决定了机器人进厂到底是换了一个工人，还是换了一套分工。同样，焊接合格率要到99.99%才谈得上取消探伤，在那之前，探伤工序还在，成本账也要照实算。

放在这个背景里看，广东这轮AI进厂真正有意思的地方，不在机器人长什么样，而在顺序：先把一道工序的任务、异常、数据回路三件事立起来，效率数字才有地方落脚。顺序对了，机器人进厂才不是展厅里的演示。

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觉然小注

老师傅的手艺，从来不只是一双手。它是先看一眼料，再决定下手轻重的那份次序。机器人进厂学的也是这份次序：看见、判断、动手、回报，错了留下来，下次不再错。

一道工序做穿了，第二道才有章可循。做不穿，铺得再开，也只是一堆各自为政的演示。

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引用与出处

[1] 谭砚文. AI进厂：重写广东制造竞争力公式. 21经济网（南方财经）, 2026-11-02. https://www.21jingji.com/article/20261102/herald/ed4c0dda7eaa8683638cdb50030fdde9.html

[2] 中国信通院报告中关于中小企业AI嵌入比例的数据，经[1]转引，未单独核到原文。