文章核心观点 - 人形机器人产业正从单点测试迈向规模化部署，资本与产业共识空前，高端精密制造业成为商业化主战场 [1] - 以智元G2为代表的机器人已在特定工业场景（如汽车零部件）实现高成功率（如99.33%）与效率提升（如节拍快30%），证明了技术可行性 [1][3][4] - 尽管单点效率显著，但机器人要实现全产线大规模部署仍面临供应链瓶颈、系统集成复杂性和长期稳定性验证等系统性挑战 [5][6][7] 行业商业化进展与预测 - 摩根士丹利将2026年中国人形机器人销量预测翻倍，调高至2.8万台 [1] - 天奇股份与富士康计划未来5年在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 [1] - 行业在2025年披露了多笔大额订单，但普遍存在交付迟滞现象 [6] 核心应用场景与产业逻辑 - 当前机器人产业核心发力方向为汽车零部件、3C电子、半导体等高端精密制造业 [3] - 工业环境标准化程度高、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，成为人形机器人商业化主战场 [3] - 天奇股份与优必选、银河通用成立合资公司，重点布局物流、汽车制造、新能源电池及商业零售等领域的机器人应用落地 [3] 技术性能与效率提升实例 - 智元G2机器人在均胜电子工厂进行安全带卷收器外壳上料，系统成功率约99%，强化学习放置成功率99.33%，视觉抓取成功率100% [1] - 在单工位POC测试中，G2实现最快12.97秒节拍，较人工快约30% [4] - 通过物理仿真平台，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，结合小模型实现敏捷部署，效率提升在一个月内实现 [4] - G2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均已满足产线要求 [7] 大规模部署面临的挑战 - 供应链是制约交付的关键一环，核心零部件生产面临瓶颈，部分零件因迭代快、初期体量小仍需进口设备精细加工，生产效率受限 [7] - 复杂的产线级系统集成是难题，机器人需与制造执行系统、可编程逻辑控制器、安全系统进行深度协同 [7] - 从单点试点到大规模、跨场景全面部署，仍需数月级别的持续工程验证与优化，以验证长期运行下的稳定性、精度漂移和系统恢复能力 [7] 技术架构与工程化特点 - G2采用分层、模块化的底层架构，感知层使用经工业数据训练的视觉与状态感知模型，任务级决策与精细操作结合运动控制算法与真机强化学习策略 [8] - 该架构优势在于可解释、可调试、可工程化部署，更符合工业产线对安全性和可靠性的要求 [8] - 训练好的策略在同类工艺、相近设备条件下具备一定迁移能力，但跨工厂、跨产线部署仍需结合具体条件进行再训练或微调，工业级部署需要场景工程化适配 [8]