蔚来人形机器人造车落地:构建自动化闭环,分阶段推进

艾媒咨询|2022年度中国机器人行业发展专题研究报告

在供给侧和需求侧的双重推动下,中国机器人市场发展前景广阔。iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示,2022年机器人行业市场规模将达1712.4亿元,同比增长31.0%。2027年市场规模有望接近6000亿元。机器人赛道的火热也吸引了不同领域的玩家入局,在多元化企业布局的影响下,机器人的

艾媒咨询|2022年度中国机器人行业发展专题研究报告 精品决策

多种预测认为,制造业将是人形机器人最早落地的场景。部分预测甚至乐观地认为,早至2024年年底,大量人形机器人就将走进工厂,走进流水线。

与此同时,对人形机器人是否能完全——或至少部分替代人类工人,外界仍然存在质疑:一是对其机械运动、具身智能以及可靠性等能力的质疑,二是事关其经济性。

尽管人形机器人应用前景依然存在变数,但部分企业已经开始了人形机器人造车探索。

近日,在上海青浦智能谷产业园爱仕达公司举行的“2024年中国人形机器人生态大会”上,国内首批尝试将人形机器人应用于汽车制造领域的探索者,蔚来汽车智造工程人形机器人负责人乙鹏,向外界展示了汽车制造与人形机器人对接的“可能性”。

人形机器人切入

“通过传统的汽车领域的工业自动化已经很难解决汽车智能制造下的需求。但对于人形机器人来说,它是一种具有人类形体,且具有具身智能的一体化工具,在汽车制造危险作业的替代上、自动化上,有比较大的应用潜力。”乙鹏指出。

他认为,对于当前全球造车人力成本水涨船高的问题,“人形机器人造车”也提供了一种解题思路,“我们相信,人形机器人规模化应用,能够促进汽车行业智能化、全球化和低碳化的转型。”

作为蔚来汽车智能制造领域的负责人,乙鹏透露,基于对于人形机器人本身的思考和认识,蔚来汽车在2023年组建了一个人形机器人“战队”。

“我们主要关注人形机器人的底层技术,包括算法,动态感知,大模型,并进行了一些研究。同时,我们推动人形机器人在汽车制造领域的应用和推广。”乙鹏表示。

蔚来汽车在“人形机器人造车”上主要进行了两个尝试,一是将类人机械臂固定于狭小空间内,利用5G、视觉算法等进行多任务作业,二是人形机器人的部分定项质检等。

据媒体此前报道,由国内人形机器人头部企业优必选定制的工业版人形机器人WalkS,目前已经进入蔚来汽车制造工厂“实训”。其具体工作包括门锁质检、安全带检测、车灯盖板质检、贴车标等。

“我们主要完成了人形机器人跟我们生产制造系统工具融合,同时也利用这个人形机器人搭载视觉感知器,对车辆外观进行采集,利用算法对图像进行质量判断,实现整车检查的功能。”乙鹏透露。

自动化闭环

蔚来与优必选并非唯一瞄准人形机器人在汽车制造领域率先应用的“搭子”。

今年1月,炙手可热的海外人形机器人独角兽公司 Figure AI 与宝马汽车签订了合作协议,前者将在宝马南卡罗来纳洲工厂“分阶段部署”人形机器人,以融入宝马汽车制造流程。

在乙鹏看来,有了人形机器人的参与,原本不可避免需要人类参与的汽车制造流水线,未来有望实现完整全工业自动化闭环。

在蔚来汽车智能制造团队的构想中,当前汽车制造若按自动化协作方式拆分,可以分为“专机专用”、“一机多用”、“多机协同”以及“通用作业”四类。

其中,“专机专用”适配工种包括零件分装、小空间装配、物料拣选搬运等;“一机多用”包括堵盖安装、螺栓预拧紧固等;“多机协同”包括设备巡检、异常电池处理等;而“通用设备”则包括设备操作、人机协同辅助、模块刷写、玻璃底涂、底盘仰头作业和质量检查等。

而若对当下人形机器人技术进行拆分重组,又能创造一系列包括固定机械臂、轮式移动机械臂,四足机器人,双足机器人等工业人形机器人品种,并通过互相之间的协作,来满足上述作业需求。

当然,为了满足以上机器人的开发和能力提升,技术能力的支持与提升十分重要,这些技术包括伺服驱动、末端工具、机器视觉、SLAM导航、人机交互、运动控制、操作系统以及人形机器人自主决策能力等。 

分阶段实现

罗马非一日建成。

对于人形机器人在汽车制造,甚至是更广泛的工业制造领域的应用,乙鹏认为仍需“分阶段讨论”。

他表示:“我们认为人形机器人在汽车智造领域的商用化过程,其实也是我们人形机器人从导入期到成长期的过程。从应用视角来看,这个过程分三个阶段,第一是场景驱动;第二是效率驱动;第三是成本驱动。”

“场景驱动主要面向工业制造中的结构化环境。这个阶段主要目的是希望挖掘一些典型场景,找到应用的突破点,提供机会帮助人形机器人快速迭代。随着技术的不断发展,我们将进入到效率驱动的阶段,我们更多聚焦人形机器人的系统作业能力,应用方面则更多关注人形机器人在真实业务中缔造的真实价值。”

至于从效率驱动阶段过渡至成本驱动阶段,乙鹏认为,届时人形机器人的整体采用规模,包括具身智能水平,将起到决定性影响。

具体到场景的挖掘和选择上,乙鹏指出,希望能同时兼顾业务价值以及技术成熟度,通过在一些小的场景上的成功,积累信心,争取大的突破。

“我们把总装进行了梳理,按照业务价值,结合人形机器人关键技术,如AI,多模态控制等进行分类,再对所有人工作业场景的优先级进行排序。”乙鹏分享到:“在汽车制造中,场景优先级比较靠前的,包括物流搬运环节,零件装配,还有质量检查。”

他还表示,汽车制造是发展人形机器人具身智能的绝佳平台。    

“汽车制造业工业数智化非常好,其海量的数字化数据可以帮助构建大模型或帮助具身智能的开发;其次汽车制造是工业制造的明珠,其场景非常丰富,且工艺通用性高,可以向下兼容到其它工业制造领域,所谓‘一行通、百行通’;最后,人形机器人在汽车制造领域的应用具有天生的泛化优势,一家企业的应用经验也可以推广到其它企业。”乙鹏强调。

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