熊蓉认为人形机器人从演示到产线存在哪些主要差距?
熊蓉指出四个主要差距:一是工厂环境长期可靠运行的稳定性,突发异常情况下模型易失败;二是泛化能力不足,往往一试一训;三是操作精度多在厘米到毫米级,工业需亚毫米级,力触感知欠缺;四是执行效率偏低,感知推理决策控制回路耗时较长。

作者丨吴思梦 编辑丨岑 峰
浙江人形机器人创新中心首席科学家熊蓉在2026世界机器人大会上表示,人形机器人进工厂已迈过从展示到生产的门槛,但落地仍面临可靠性、泛化、精度和效率四大挑战。团队通过视觉力触融合表征、世界模型协同进化等技术,在3C、服装、物流、汽车装配等场景实现规模化应用,并签约百台级和2000台订单,效率已达人工的80%。
熊蓉指出四个主要差距:一是工厂环境长期可靠运行的稳定性,突发异常情况下模型易失败;二是泛化能力不足,往往一试一训;三是操作精度多在厘米到毫米级,工业需亚毫米级,力触感知欠缺;四是执行效率偏低,感知推理决策控制回路耗时较长。
已在3C电子领域签约百台级订单,服装领域签约2000台订单,还应用于汽车装配、服装柔性面料抓取、透明液体精准分液、物流拆垛码垛、柔性屏撕膜贴膜等场景。
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