鄭雪雄攝
"> 工業(yè)人形機(jī)器人在開展“群體智能”協(xié)同實訓(xùn)。
鄭雪雄攝
本報深圳3月3日電（記者程遠(yuǎn)州）記者從深圳市優(yōu)必選科技有限公司獲悉，近日，優(yōu)必選在極氪5G智慧工廠開展多臺、多場景、多任務(wù)的人形機(jī)器人協(xié)同實訓(xùn)，探索建立面向多任務(wù)工業(yè)場景的通用人形機(jī)器人群體作業(yè)解決方案，推動工業(yè)人形機(jī)器人從單機(jī)自主向群體智能進(jìn)化。
分揀物料、搬運料箱、精密裝配……工廠里，數(shù)十臺人形機(jī)器人分布在總裝車間、SPS儀表區(qū)、質(zhì)檢區(qū)及車門裝配區(qū)等多個作業(yè)場景，開展多任務(wù)協(xié)同作業(yè)。這是優(yōu)必選自主研發(fā)的工業(yè)人形機(jī)器人Walker S系列在東風(fēng)柳汽、吉利汽車、奧迪一汽、比亞迪等多家企業(yè)的生產(chǎn)車間里完成單機(jī)自主智能實訓(xùn)后，應(yīng)用群體智能技術(shù)展開協(xié)同實訓(xùn)的場景。
群體智能技術(shù)攻關(guān)，是實現(xiàn)人形機(jī)器人工業(yè)場景規(guī)模化應(yīng)用的必經(jīng)之路。在此次實訓(xùn)中，優(yōu)必選以人形機(jī)器人集群為物理載體，探索通過群體行為與外部物理環(huán)境密集交互而進(jìn)化出的高階具身智能。為此，優(yōu)必選創(chuàng)新性地提出了人形機(jī)器人群腦網(wǎng)絡(luò)（BrainNet）軟件架構(gòu)，并設(shè)計人形智能網(wǎng)聯(lián)中樞（Internet of Humanoids），為群體智能的軟硬件實現(xiàn)提供了可借鑒路徑。
該人形機(jī)器人多模態(tài)推理大模型基于DeepSeek-R1深度推理技術(shù)，讓人形機(jī)器人具備類似人類常識的推理能力，支持多臺人形機(jī)器人之間復(fù)雜任務(wù)的高效拆解、調(diào)度與協(xié)同；依托在多個車廠一線實訓(xùn)任務(wù)中積累的億級工業(yè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)，增加多模態(tài)特性，并基于檢索增強生成（RAG）技術(shù)快速訓(xùn)練專業(yè)工種，提升機(jī)器人在多種工位的決策能力與泛化能力，為人形機(jī)器人在工業(yè)場景中的規(guī)模化應(yīng)用提供有力支撐。
在協(xié)同分揀工作中，人形機(jī)器人應(yīng)用跨場域純視覺感知技術(shù)與智能混合決策技術(shù)，實現(xiàn)動態(tài)目標(biāo)的跨場域連續(xù)感知與跟蹤，機(jī)器人群體協(xié)作構(gòu)建全局地圖并實現(xiàn)“群建群享”，并動態(tài)分配云端大腦與本地大腦的任務(wù)分工，實現(xiàn)“端云結(jié)合”的群體智能決策。在協(xié)同搬運場景中，優(yōu)必選構(gòu)建了聯(lián)合規(guī)劃控制系統(tǒng)，實現(xiàn)軌跡規(guī)劃、負(fù)載辨識與柔順控制的多機(jī)協(xié)同，確保機(jī)器人在搬運過程中能夠動態(tài)調(diào)整姿態(tài)與力度，顯著提升搬運大尺寸及大負(fù)載工件的穩(wěn)定性。在精密裝配場景中，人形機(jī)器人面對小尺寸且易變形的柔軟薄膜物體，通過高精度感知與自適應(yīng)控制技術(shù)，動態(tài)調(diào)整抓取力度與姿態(tài)，確保薄膜物體在裝配過程中無損傷、無偏移。
優(yōu)必選相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，在復(fù)雜場景下，群體智能通過分布式個體的動態(tài)交互與協(xié)同，涌現(xiàn)出超越單一能力的全局智慧，能夠幫助人形機(jī)器人高效決策與自適應(yīng)優(yōu)化，突破跨場景跨任務(wù)的大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用。這一突破不僅為人形機(jī)器人在智能制造中的規(guī)模化應(yīng)用提供了參考范式，也將推進(jìn)新型工業(yè)化從“半柔性制造”向“全柔性智造”的范式躍遷。