Zusammenfassung:
Das „erste Jahr“, in dem humanoide Roboter in Fabriken arbeiten, wurde mehrfach angekündigt, aber nur wenige Menschen haben alle wirklichen Schwierigkeiten aufgelistet: Die Erfolgsquote muss über 99 % liegen, das Tempo darf die Produktionslinie nicht behindern, die ununterbrochene Arbeitslebensdauer einer geschickten Hand beträgt nur wenige Wochen und die Datenlücke beträgt das Hundertfache. Von der Laborverifizierung über praktische Schulungen, normale Bereitstellung, groß angelegte Replikation bis hin zum kommerziellen geschlossenen Kreislauf gibt es fünf Schritte – wo ist die schnellste Charge der Branche geblieben?
Mit dieser Frage im Hinterkopf
Ein Reporter von „Kechuangban Daily“ betrat kürzlich die Motorenfabrik von Foton Cummins in Changping, Peking – hier läuft einer der ersten humanoiden Roboter, die die Fabrik in China betreten haben
; Vorher und nachher führten Reporter auch auf der gerade zu Ende gegangenen World Robot Conference (WRC) 2026 und den Second World Humanoid Robot Games zahlreiche intensive Interviews. Die Fabrikhalle und die beiden Treffen ergeben zusammen eine viel ehrlichere Antwort als die Erzählung vom „Ersten Jahr“. Heutzutage ist „Arbeitsfähigkeit“ gelöst, „Jeden Tag arbeiten“ hat gerade erst begonnen und „Abrechnen können“ ist noch nicht erreicht. In den fünf Schritten vom Labor zum kommerziellen geschlossenen Kreislauf verbrachte Chinas schnellste Robotergruppe ein ganzes Jahr. Sie haben die zweite Stufe geschafft und klopfen an die Tür der dritten Stufe.
„Neue Arbeiter“ in einer Motorenfabrik
In der Fabrik von Foton Cummins wurden AGV-Wagen bereits in großem Umfang eingesetzt und die Zylinderblöcke und Köpfe werden per Laser-SLAM-Navigation transportiert. Doch der eigentliche Schwachpunkt liegt auf dem „letzten Meter“: Es gab noch nie eine ausgereifte, flexible Lösung für das Heben und Transportieren von Materialien vom Anhänger zum Materialregal. Herkömmliche Spezialmaschinen müssen beim Wechsel einer Materialkiste den Greifer wechseln. Für das Depalettieren, Umsetzen und Regalieren sind mehrere Geräte erforderlich, um die Arbeit aufzuteilen. Was den Sortenvielfalt- und Kleinserienproduktionslinien am meisten fehlt, ist die Flexibilität. Es wird berichtet, dass dies der Hauptgrund ist, warum die Fabrik humanoide und Radarmroboter wählt.
Der Reporter von „Kechuangban Daily“ erfuhr aus der Szene:
Jetzt werden der zweibeinige Roboter Tiangong 2.0 und der Radarmroboter Tianyi 2.0 des Beijing Humanoid Robot Innovation Center fast ein Jahr lang in der Fabrik getestet.
Sie sind auch die ersten humanoiden Roboter in China, die die Fabrik direkt vom Veranstaltungsort des Sporttreffens betreten: Foton Cummins schlug beim ersten Sporttreffen zwei große industrielle Testszenarien für die Materialhandhabung sowie die Materialsortierung von Einlass- und Auslassventilen vor. Nach dem Spiel haben die beiden Seiten schnell angedockt und umgesetzt.Bei der Auswahl der Pekinger Zahlen hat die Fabrik ihre Hausaufgaben gemacht. Laut Huang Yunbao, dem zuständigen Verantwortlichen von Foton Cummins, sagte er dem Reporter des Science and Technology Innovation Board Daily, dass die Fabrik während der vorläufigen Recherche die öffentlichen Parameter, Stabilitäts- und Zuverlässigkeitsdaten von Figure durchgegangen sei und auch vorläufige Kommunikation mit inländischen First-Line-Intelligence-Unternehmen geführt habe. Schließlich entschied man sich für das Beijing Humanoid Robot Innovation Center aufgrund der passenden Szene, der Zusammenarbeit und der Möglichkeiten zur Umsetzungsförderung.
Die oben genannte verantwortliche Person gab an, dass die beiden Roboter autonom und ohne jegliche Anpassung arbeiten. Der Hauptkörper wird immer noch in der Laborversion verwendet, und je nach Arbeitsbedingungen werden nur zwei Sätze Endklemmen entwickelt – die schmale Klemme eignet sich für den engen Laderaum mit nur zwei bis drei Zentimetern Abstand zwischen Materialkasten und Rahmen, und die Hakenklemme hat eine stärkere Belastung und kann Materialkästen von mehr als 15 Kilogramm abdecken.
Das aktuelle Ziel ist die Handhabung von Materialien mit einem Gewicht von 2 bis 5 Kilogramm und soll in Zukunft schrittweise auf mehr als zehn Kilogramm ausgeweitet werden.
Die eigentlichen Testfragen kamen aus der alten Fabrik selbst: Die Materialregale, die drei bis fünf Jahre im Einsatz waren, waren deformiert und geneigt, und die erhöhten Strukturen auf dem Anhänger lösten das Laserradar aus, um Hindernissen auszuweichen; Die verformten Materialregale mussten vorübergehend mit einer „Box-Schiebefunktion“ ausgestattet werden, um sicherzustellen, dass die Materialboxen vollständig an ihren Platz zurückgebracht wurden. Diese technischen Details, die im Labor nicht simuliert werden können, werden vom F&E-Personal vor Ort nach und nach ausgefeilt. Heutzutage benötigt Tianyi 2.0 weniger als vier Minuten, um sechs Wendekartons ins Regal zu stellen, und Tiangong 2.0 benötigt weniger als eineinhalb Minuten, um einen Karton zu bewegen. Der Rhythmus hat sich zunächst an den Rhythmus der Produktionslinie angepasst. Der Verantwortliche für Pekings humanoide Industrieanwendung erklärte einem Reporter des Science and Technology Innovation Board Daily, dass die Kartons zerbrechliche Motorteile enthielten und die Priorität des Roboters „stabil“ und nicht „schnell“ sei.
All dies wird durch die Zusammenarbeit zwischen den großen und kleinen Gehirnen der verkörperten Intelligenzplattform „Huisi Kaiwu“ unterstützt: Das verkörperte Gehirn vervollständigt Aufgabenverständnis, Zerlegung und Anordnung auf der Grundlage großer Modelle und generiert vollständige Aufgabenverknüpfungen; Das verkörperte Kleinhirn ist für die Ausführung jedes einzelnen Schritts der Handlung verantwortlich.
Es versteht sich, dass die intuitivste Änderung, wenn es um die Szene geht, darin besteht, dass „kein Einlernen erforderlich ist“ – es besteht keine Notwendigkeit, die Behälter und Frachtorte einzeln zu programmieren. Es gibt nur einen Beobachtungspunkt für den Stapel. Mithilfe der Kopfkamera erfasst der Roboter die Gesamtsituation und der Algorithmus wählt selbstständig die passenden Behälter zum Greifen und Umsetzen aus. Bevor ein neues Szenario implementiert wird, können Sie auch zunächst das Weltmodell für Simulationstests verwenden und erst dann in die Szene einsteigen, wenn die Erfolgsquote den Standard erreicht, wodurch der Debugging-Zyklus verkürzt wird. Verschiedene an der Foton Cummins-Produktionslinie gesammelte Arbeitsbedingungen für Materialkisten werden zur Verallgemeinerungsschulung an die Plattform zurückgegeben, und nachfolgende neue Fabriken können mithilfe von Low-Code-Methoden schnell angepasst werden – dies ist ein wesentlicher Bestandteil der „replizierbaren Erfahrung“.
Nach Ansicht von Huang Yunbao besteht der Hauptwert von Robotern, die in die Fabrik eintreten, nicht darin, Arbeitskräfte zu ersetzen, sondern darin, ergonomische Probleme zu lösen – die Arbeiter von der schweren Arbeit des Bückens und Hebens von Materialien an hohen Positionen zu befreien;
In Bezug auf Branchenengpässe fällt sein Urteil relativ gelassen aus:
Akkulaufzeit, Auslastung und Positionierungsgenauigkeit sind drei schwierige Hürden. Zum jetzigen Zeitpunkt sind Roboter nur für Positionen mit geringem Rhythmusdruck und geringen Anforderungen an die Lastgenauigkeit geeignet und können einen Arbeiter nicht vollständig ersetzen.
Er hat nur neun Ratschläge für seine Kollegen: Laufen Sie schnell in kleinen Schritten, stellen Sie sich mutig vor und suchen Sie sorgfältig nach Bestätigung.Die Zusammenarbeit zwischen den beiden Parteien wird immer weiter vertieft. Es wird berichtet, dass zusätzlich zu den bestehenden Handhabungsstationen viele Szenen im Inneren der Fabrik eröffnet werden sollen; Foton Cummins baut die „Zukunftsstationen“ der Branche, bei denen humanoide Roboter ein wichtiger Bestandteil sind.
Wenn man „das Betreten der Fabrik“ in fünf Schritte unterteilt – Laborverifizierung, Praxistraining, normale Bereitstellung, groß angelegte Replikation und kommerzieller geschlossener Kreislauf – sind die beiden Foton Cummins-Roboter seit fast einem Jahr unterwegs und stehen an der Schwelle vom zweiten zum dritten Schritt. Dies ist bereits einer der schnellsten Fortschritte im Land.
Als er über seine Gedanken darüber sprach, dass humanoide Roboter „Fabriken betreten, um dort zu arbeiten“, sagte Huang Yunbao gegenüber Reportern: „Die Zukunft ist bereits da.“
Der Karneval des Outputs, der große Test der Umsetzung
Kürzlich fanden zwei Branchenkonferenzen nacheinander statt: Die Second World Humanoid Robot Games gingen zu Ende, 2.056 Roboter absolvierten alle Wettbewerbe und die industrielle Montage- und Verladestation wurde zur Hauptattraktion; Auf der Weltroboterkonferenz 2026 brachten 373 Unternehmen 311 neue Produkte auf den Markt, und die industrielle humanoide Szenariolösung wurde zum absoluten Protagonisten. Die technologischen Iterationen am Wettbewerbsort und an den Ständen nähern sich schnell den Null-Fehler-Toleranz-Anforderungen realer Produktionslinien an.
Aber in den ersten drei Quartalen des Jahres 2025 stammen mehr als 70 % des Umsatzes von Yushu Technology mit humanoiden Robotern aus wissenschaftlicher Forschung und Bildung, während industrielle Anwendungen nur 9 % ausmachen.
„Es gibt immer noch eine kleine Anzahl humanoider Roboter, die tatsächlich in Fabriken arbeiten, und eine große Anzahl von Robotern befindet sich noch in der Phase der praktischen Ausbildung, der Prozessüberprüfung und des Versuchsbetriebs in kleinen Chargen.“
Xi Yue, Mitbegründer von Xingdong Era, gab in einem Interview mit einem Reporter des Science and Technology Innovation Board Daily während der WRC ebenfalls zu: „Der Einsatz in großen Mengen und in großen Mengen in industriellen Szenarien ist immer noch relativ selten und die gesamte Branche befindet sich noch in diesem Prozess.“Ji Chao, Gründer von Lingdong GM, äußerte sich sehr konkret zu den Kriterien für das „Betreten der Fabrik“: Die Anforderungen an Roboter in Industrieszenarien bestehen nicht darin, ob sie auf einmal 100 % des menschlichen Niveaus erreichen können, sondern ob sie über einen bestimmten Zeitraum hinweg von 30 % auf 60 % oder 80 % des menschlichen Niveaus ansteigen und schließlich an bestimmten Standardarbeitsplätzen das menschliche Niveau übertreffen können – und diese Fähigkeit kann bei 100 Robotern wiederverwendet werden.
Eine Person, die für den Head-Embodied-Enterprise-Algorithmus verantwortlich ist, sagte einem Reporter des Science and Technology Innovation Board Daily, dass die oben genannten fünf Schritte tatsächlich in drei einfachere Sätze vereinfacht werden können: Antworten Sie vom ersten bis zum zweiten Schritt: „Können Sie arbeiten?“; Antworten Sie im dritten Schritt: „Können Sie jeden Tag arbeiten?“; Antworten Sie im vierten und fünften Schritt: „Kann die Arbeit als Credit angerechnet werden?“ Betrachten Sie die Branche im August 2026 anhand dieses Maßstabs: Die überwiegende Mehrheit der verkörperten Unternehmen befindet sich noch im ersten Schritt; führende Unternehmen stecken kollektiv zwischen dem zweiten und dritten Schritt fest – „kann funktionieren“ ist bewiesen, und „funktioniert jeden Tag“ ist bewiesen; Im vierten Schritt sind gerade sporadische Signale aufgetaucht, und den fünften Schritt hat noch niemand geschafft.
Zusätzlich zu Foton Cummins gibt es zwei Beispiele, die es wert sind, aufgenommen zu werden.
Im Juni dieses Jahres kam auch der Schwerlastroboter Galbot S1 von Galaxy General nach Ningde: Seine Arme tragen 50 Kilogramm und halten 8 Stunden lang, zuständig für Materialhandhabung und Kommissionierung. Seit die Abnahme im März abgeschlossen wurde, läuft der Galbot S1 seit etwa drei Monaten rund um die Uhr auf der Massenproduktionslinie in Ningde.
Zhiyuans 8 Genie G2 waren an 6 aufeinanderfolgenden Tagen im Werk in Nanchang online und wurden 10 Stunden am Tag live übertragen. Berichten zufolge führten acht Roboter während der sechs Tage dauernden Live-Übertragung in der Longqi-Fabrik mehr als 64.000 Operationen durch, mit einer Missionserfolgsquote von 99,99 %.
Wenn man die drei Fälle zusammenfügt, wird die Position auf dem Fortschrittsbalken klar: Foton Cummins hat „den zweiten Schritt seit einem Jahr abgeschlossen und klopft an die Tür des dritten Schritts“ – der Roboter hat keine Probleme mit der Arbeit, aber er befindet sich noch auf der Teststrecke und ist noch nicht in die formelle Einrichtung der Produktionslinie eingetreten; Der dreimonatige 7x24-Betrieb von Galaxy General in Ningde und der 105-tägige Betrieb von Zhiyuan in Longqi sind die einzigen beiden Demonstrationen des „dritten Schritts“ in der Branche, aber es handelt sich immer noch nur um eine einzige Produktionslinie und einen einzigen Abschnitt.
Ein Reporter des „Science and Technology Innovation Board Daily“ stellte fest, dass die Signale des vierten Schritts in diesem Jahr nur sporadisch aufgetaucht sind: Zhiyuan expandierte im dritten Quartal erheblich, Figure vergrößerte sich im Laufe des Jahres von 40 Einheiten auf 200 Einheiten, und Suzhou Boyin Hechuang erhielt von Dijie Industrial einen strategischen Kaufvertrag für fast 2.000 Einheiten – Bestellungen und Expansion sind Auftakt zur Skalenreplikation, nicht die Skalenreplikation selbst. Was den fünften Schritt betrifft, so beherrscht noch niemand den geschlossenen Geschäftskreislauf.
Ein Reporter des Science and Technology Innovation Board Daily erfuhr von mehreren Praktikern der verkörperten Intelligenz, dass der Großteil der Kosten im Aktuatorsystem liegt. Eine Demontage anhand des Tesla Optimus zeigte, dass Gelenkmodule und geschickte Hände zusammen fast die Hälfte der Kosten der gesamten Maschine ausmachen. Auf die Leitspindel entfallen 67 % der Kosten des Linearantriebs, auf den sechsdimensionalen Drehmomentsensor 66,7 % der Sensorkosten und auf die geschickte Hand etwa 14 % der Gesamtkosten der Maschine.
Der Vorsitzende von Zhongke Huiling, Zhang Zhengtao, sagte unverblümt, dass geschickte Hände „teuer und instabil“ seien: Eine einzelne taktile geschickte Hand mit hohem Freiheitsgrad wird für mehr als 100.000 Yuan verkauft, und ihre industrielle Dauerbetriebslebensdauer beträgt nur wenige Wochen bis zwei oder drei Monate. Auf dem Weg der Kostensenkung besteht die Antwort des Yushu-Gründers Wang Auch die inländische Substitution funktioniert – die Lokalisierungsrate von Oberschwingungsreduzierern hat 60–70 % erreicht, und der Preis ist 30–50 % niedriger als im Ausland.
Das industrielle Gehirn hinter Robotern
Welchen Schritt Sie in die Fabrik gehen, hängt zur einen Hälfte von der Zuverlässigkeit des Körpers und zur anderen Hälfte vom „Gehirn“ ab. In diesem Jahr wurden die Sparten der Branche in der Brain-Route auf den Tisch gelegt.
Der Vertreter der universellen Fraktion ist der Pekinger Humanoide. Auf dieser WRC wurde das vereinheitlichte verkörperte Intelligenzmodell Pelican-Unify veröffentlicht, das visuelles Sprachverständnis, Bewegungssteuerung und Weltmodell in denselben Satz von Darstellungen integriert, und behauptet, den geschlossenen Regelkreis „Verstehen-Begründung-Probe-Ausführung“ geöffnet zu haben, der erfolgreich auf der realen Tianyi-Maschine ausgeführt wurde. Außerdem wurde die offizielle kommerzielle Nutzung des verkörperten Gehirnmodells Pelican-VL 2.0 angekündigt und es als das erste groß angelegte verkörperte Modell in China bezeichnet, das bei der Cyberspace Administration registriert wurde. Die Generalisierungsfähigkeit der Foton Cummins-Produktionslinie „ohne Unterricht“ ist die direkte Umsetzung dieser Full-Stack-Technologie in industriellen Szenarien.
Auch das pragmatische Weltmodell nimmt Gestalt an. UBTECH hat das Basismodell Thinker, das Weltmodell Thinker-WM und das mobile Modell Thinker-VLA in einer einzigen Chip-Steuerplatine integriert. Tan Min, Chief Brand Officer von UBTECH, sagte einem Reporter des Science and Technology Innovation Board Daily, dass das Unternehmen nicht direkt ein verallgemeinertes universelles Weltmodell erstellt, sondern zunächst den industriellen Bereich tiefgreifend kultiviert, was ein bisschen wie ein Puzzle ist – nach der Landung in hundert verschiedenen Arbeitsplätzen wird sich die Fähigkeit des Roboters, den physischen Raum, Betriebsanweisungen und Prozesse zu verstehen, von schwach zu stark ändern. Der unabhängige variable Roboter setzt auf das weltweit einheitliche End-to-End-Modell WALL-B. Der Weg ist ganz einfach: Verwenden Sie ein universell intelligenteres Gehirn, anstatt teurere Hardware-Gehäuse zu stapeln, um komplexere industrielle Aufgaben zu erledigen.
Auf diesem Weg der „universellen Basis + Post-Szenario-Training“ sind auch stärker fokussierte vertikale Akteure aufgetaucht.
Boyin Hechuang in Suzhou wurde 2025 gemeinsam von Galaxy General und Boyuan Capital von Bosch gegründet. Das selbst entwickelte Bolt-Modell strebt keine Universalität an, sondern bietet nur vertikales Training in den beiden Hauptszenarien der industriellen Fertigung und Logistik. In Suzhou wurde ein echtes Maschinendatenerfassungszentrum eingerichtet, um die anspruchsvollsten Arbeitsstationen in der Produktionslinie nachzubilden und vollständige Betriebsablaufdaten mit Force-Feedback zu sammeln – ein „professioneller Kurs“ mit Industrieszenarien, der den „allgemeinen Kurs“ allgemeiner Modelle ergänzt.
Es wird berichtet, dass die Dateninfrastruktur „Galaxy Star Brain“ AstraBrain und „Galaxy Star Data“ von Galaxy General die grundlegende Unterstützung für Boyin Hechuangs Fähigkeit bietet, vertikale Modelle für Industrieszenarien zu erstellen. Für Boyin Hechuang stellt Galaxy General die gemeinsame Unterstützung des zugrunde liegenden verkörperten großen Modells und der Dateninfrastruktur bereit. Boyin Hechuang übersetzt diese zugrunde liegenden Fähigkeiten weiter in Implementierungsfähigkeiten für die Fertigungsindustrie, die es verkörperten intelligenten Robotern ermöglichen, wirklich in den Arbeitsplatz einzudringen und sich an den Rhythmus und den Produktionsprozess anzupassen.
Abgesehen von der Aufregung gibt es auch eine ruhige Erinnerung. Zhao Xing, Assistenzprofessor am Interdisziplinären Informationsinstitut der Tsinghua-Universität, sagte es direkt während der WRC: „Was Fabriken wollen, ist keine Produktlogik auf Demonstrationsniveau, sondern die Gewissheit, dass sie auf einer echten Produktionslinie stabil laufen kann.“ Das Wort Gewissheit ist das Todesurteil für die Hälfte des universellen Narrativs – die Fehlertoleranzrate der Fabrik wird auf der Grundlage des Ausfalls der Linienabschaltung berechnet.
Drei Schwellenwerte ohne Abkürzungen
Wenn man die Meinungen aller Parteien zusammenfasst, ist die Schwelle zum „Betreten der Fabrik“ tatsächlich sehr klar und jede davon ist schwieriger als die andere. Schauen wir uns zunächst die Frage an, die vor der Schwelle liegt – das Szenario.
Zhang Tao, Gründer und CEO von Light Image Technology, gab einem Reporter des Science and Technology Innovation Board Daily eine scharfe Analyse: „Warum bewegen alle Kisten? Im Wesentlichen liegt das daran, dass sie nichts Schwierigeres tun können.“ Der Gründer, der an der Fakultät für Fahrzeugtechnik der Tsinghua-Universität geboren wurde, machte mit seinem Unternehmen zunächst Halt im Automobilbau, der höchste Anforderungen an Rhythmus, Präzision und Zuverlässigkeit stellt. Der Grund besteht darin, Robotern „echte Produktivität“ zu ermöglichen, anstatt Demonstrationen durchzuführen. Transportieren, Be- und Entladen, Sortieren, Stopfen und Qualitätsprüfung – die aktuelle Umsetzungsszene ist in der Tat stark auf solche „umständlichen Aufgaben“ konzentriert.
Das erste ist die Erfolgsquote. Jiao Jichao, Vizepräsident von UBTECH, urteilte, dass Industrieszenarien im Allgemeinen eine Erfolgsquote von mehr als 99 % erfordern und einige strengere Szenarien eine Genauigkeit von 100 % erfordern. Han Zheng, CEO von Sudu Technology, hat einen höheren Anspruch: Die Erfolgsquote nach einer einzigen Ausführung oder begrenzten Fehlerkorrektur sollte 99 % oder sogar 99,9 % erreichen, sonst wird es schwierig, in die Produktionslinie zu gelangen.
Der zweite Weg ist Rhythmus und Lebensdauer. „Es gibt Produktionsrhythmen vor und nach dem Industriestandort. Der vorherige Prozess lieferte ein Teil in 15 Sekunden. Sie können den Vorgang nicht in 30 Sekunden abschließen. Wenn sich die Position, Haltung und Beleuchtung des Teils ändern, können Sie nicht sofort herunterfahren.“ Ji Chao glaubt.
Der Reporter von „Science and Technology Innovation Board Daily“ bemerkte, dass das Problem der Lebensdauer in weiteren Einzelheiten verborgen liegt: Die Lebensdauer geschickter Hände bei Dauerbetrieb wird in Wochen gemessen; In der Ausstellungshalle der WRC-Konferenz wurden viele Roboter, die Arbeitsvorführungen durchführten, nach Dauerbetrieb offensichtlich heiß. Einige Stände mussten die Dauer der Demonstrationen begrenzen und die Vorführungen zu festen Zeiten anordnen. Die in diesen Ausstellungshallen aufgewendete Sorgfalt wird im Werk einzeln in die Kosten eingerechnet.
Die Projektbereitstellung steigert auch den Erfahrungswert der Branche. Der Rhythmus, den Tan Min den Reportern vorgibt, lautet: Für ein ausgereiftes Standardszenario sind „Kartierung, Navigation, Positionierung und Prozesskonfiguration am ersten Tag abgeschlossen, Debugging und Beobachtung werden am zweiten Tag durchgeführt, und das Personal kann den Standort in zwei bis drei Tagen verlassen.“ Die neue Anpassungsaufgabe dauert nur zwei bis drei Wochen – sofern die Simulationsverifizierung ausreichend ist, „wird die Simulation erst vor Ort sein, wenn der Simulationsgrad mehr als 90 % erreicht. Der Arbeitsaufwand für die Definition der SOP in der frühen Phase der Simulation ist größer als das Debugging vor Ort.“
Der dritte Kanal sind Daten. Früher glaubten einige Leute in der Branche, dass die betrieblichen Fähigkeiten das größte „steckengebliebene“ Glied in der Branche seien: Wie man die von Robotern in der Simulationsumgebung erlernten Fähigkeiten ohne Abweichung auf die reale Produktionslinie übertragen kann, ist ein anerkanntes Problem in der Branche – nicht die Entfernung von „einem Kilometer“, sondern die Genauigkeit von „innerhalb eines Millimeters“. Der Schwerpunkt dieses Problems liegt auf punktgenauen Daten. Es besteht ein erheblicher Mangel an effektiven Daten für tatsächliche Arbeitsszenarien und die Kosten für die Erhebung sind zu hoch. Die Lösung von JD.com besteht darin, Daten als Infrastruktur aufzubauen. Zheng Xiaodan, Leiter des Retail-Embodied-Intelligence-Geschäfts von JD.com, gab zuvor bekannt, dass JD.com plant, innerhalb von zwei Jahren den weltweit größten Datensatz für reale Szenarien aufzubauen und mehr als 10 Millionen Stunden realer Daten zu sammeln.
Die drei Schwellenwerte haben eines gemeinsam: Es gibt keine Abkürzungen. Die Erfolgsquote wird immer wieder durch den realen Maschinenbetrieb bestimmt, der Rhythmus und die Lebensdauer werden durch Hardware-Iteration erreicht und die Daten werden stundenweise erfasst – das ist das volle Gewicht des Satzes „Übergang von der Demonstrationsverifizierung zum Normalbetrieb“.
Was das Konto betrifft, um das sich die Branche am meisten Sorgen macht, besteht eine offensichtliche Veränderung darin, dass die Kunden beginnen, ihre Konten zu begleichen. „Früher wurde bei POC und Datenerfassung für Kunden nicht mehr auf den Preis geachtet; jetzt sind immer mehr Kunden bereit, echte Gespräche zu führen, insbesondere bei Szenarien, in denen die Möglichkeit eines Einsatzes in kleinem Maßstab besteht – sie berechnen ihren ROI.“ sagte Xi Yue. Er setzte drei klare Signale für das „Durchlaufen von PMF (Product Market Match)“: ob es echte Bedürfnisse befriedigt, ob es Batch-Rückkäufe gibt und ob das Wirtschaftsmodell durchläuft. „Erst wenn alle drei erfüllt sind, spricht man von Durchlaufen.“
Aber es gibt auch unterschiedliche Stimmen. Tan Min sagte, dass humanoide Roboter eine langfristige Technologie seien und führende Unternehmen eher darauf hofften, die nächste Generation intelligenter Fertigungsparadigmen zu entwickeln. Heutzutage ist eine große Anzahl von Fortune-500-Unternehmen aktiv auf der Suche nach ihnen, und sie sind nicht zum günstigen Preis erhältlich. So gesehen hat die Abrechnung zwar begonnen, ist aber noch nicht vollständig beglichen.
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