把一个箱子从A点转运到B点，人可能只需搬起、放下，但对具身机器人，这涉及目标识别、轨迹规划等复杂程序，需本体、算法等精密配合。

单从搬运场景看，具身智能场景落地要花“大力气”。具身智能进厂“实训”近两年，其在工厂中究竟能胜任何种工作，又能达到何种水平，背后的“经济账”能否算得过来？

7月9日，智元机器人联合富临精工、安努智能举行全球首次通用具身机器人工业现场常态化直播，答案更清晰。上证报记者走进富临精工四川绵阳工厂，实探智元A2-W“上岗”情况。

“智元A2-W在富临工厂实现常态化作业、规模化使用，意义在于满足场景需求，创造产业价值。”富临精工副董事长李鹏程评价道。

搬运场景节拍约为40秒

走进工厂，可见“同事”智元A2-W忙碌身影。面对料箱，A2-W迅速下移上半身，伸出双臂，带动关节翻转，稳稳搬起料箱，转身走向目的地并放下。

直播中，A2-W完成两班制、单班搬运800余个周转箱任务，作业直播3小时零失误，展现稳定作业能力。

“A2-W超出期望，有纠错和抗干扰能力，面对异常情况不中断，能连续作业，且感知避障能力保障安全性。”富临精工工程中心主任邓扬评价道。

邓扬介绍，此前富临精工转运靠人力，劳动强度大，频次高，对人力不友好，且人工转运可能出错。机器人则可通过扫码识别物体，保证成功率。

不过，与工人相比，机器人工作效率有待提升。邓扬坦言，目前A2-W在搬运场景节拍约为40秒，人的节拍在30秒—35秒。

具身智能落地的“不可能三角”

提及人形机器人在工业场景落地，绕不开的问题是已有成熟工业机器人，人形机器人“用武之地”何在？智元机器人通用业务部总裁王闯表示，具身智能有“不可能三角”：泛化性、节拍与成功率。智元第一步是约束泛化性，聚焦转运场景。

在约束条件下，智元选择优化节拍和成功率。王闯透露，今年4月，A2-W在实验室测转运成功率已达99.9%。

为何选择转运场景，王闯介绍，团队尝试不少场景，最后发现上下料箱是相对合适的落地场景。一方面，传统复合机器人在这方面做得不够好，工厂中仍有不少工人在搬运料箱。另一方面，面对突发异常情况，具身智能能灵活变通。

具身智能另一优势在于培训成本更低。训练成熟后其标准化程度、一致性较高，不需要每一台都单独训练。

产业协同

助推“技术可行”走向“经济可行”

从产业链分工看，具身智能行业可划分为本体、算法、数据三个核心环节。在智元机器人、富临精工、安努智能此次合作中，智元主要在本体和算法领域提供基础性支撑。安努智能负责收集实际场景数据，并以此数据反向定义模型。富临精工开放场景，是产业生态的积极参与者。

以A2-W为例，其22个自由度意味着22个关节，关节也是机器人的主要成本。富临精工在2024年进行了4轮关节迭代，性能提升一倍有余。富临精工团队目前粗略计算，应用A2-W预计三年内可以“回本”。

（文章来源：上海证券报）