車企最強“實習生”上崗

撰文|杜詠芳

編輯| 黃大路

設計|甄尤美

過去幾年，人形機器人被拉出來，往往是在鎂光燈和音樂聲中一頓折騰，掌聲響完就回實驗室吃灰。那種熱鬧，更像是給投資人看的匯報演出。

而現在，它們開始戴上工牌，正式走進汽車工廠成為藍領工人。

相比更加復雜多變的家庭場景，汽車工廠憑借標準化的流程、確定性的任務，以及比實驗室更嚴苛的試用期，成為人形機器人規?；涞氐氖走x“練兵場”。

2026年開年，這一幕已經批量上演。

1月5日開幕的美國拉斯維加斯CES 2026上，現代汽車首次公開展示了新一代全電動人形機器人Atlas.《汽車商業評論》注意到，為了強化外界對它的期待，現代汽車更是在現場拉起了巨型帷幕。

據稱，2028年起，波士頓動力的Atlas將在現代汽車美國佐治亞工廠大規模上崗，主要從事零件排序、物料搬運等工作。并且，他們還打算在2028年建一座年產3萬臺機器人的工廠。

2月19日，豐田宣布把Agility Robotics的Digit機器人請進加拿大工廠。

2月27日，寶馬也在德國萊比錫工廠啟動了歐洲首個人形機器人試點。從瑞典請來的AEON，身高1.65米，干的是高壓電池裝配。

而在中國，3月2日，雷軍官宣，小米的人形機器人CyberOne正式進駐小米汽車工廠壓鑄車間，在自攻螺母上件工站開啟“實習”。

事實上，小鵬汽車的人形機器人IRON已在2025年就進入工廠與門店試點上崗。2月25日，廣州天河11萬平方米的全鏈條量產基地開工建設，到年底，IRON正式啟動規?；慨a，2027年起，全面推向商業與工業場景。

車企之中，特斯拉在這方面應該進展最快。它的第三代Optimus人形機器人將于今年夏天開始生產，首批優先自用：部署在特斯拉美國、德國、中國超級工廠，做物料搬運、電池分揀、裝配、質檢等工作。2027年夏季開始大規模量產與全面上線干活。

根據英國咨詢公司IDTechEx的預測，這股浪潮將不斷持續：到2035年，全球汽車行業人形機器人的部署量或可達160萬臺。

它們在工廠干什么

值得注意的是，2026年的真實工廠里，人形機器人并沒有一夜之間變成“超級工人”。

它們大多仍在干著枯燥、重復的苦力活：打螺絲、物料分揀、與AGV（自動導引車）協同搬運、基礎質量檢測等。

雷軍說，人形機器人的大規模工程化應用，尚存在工藝穩定性差、單體硬件成本高、車間工位數量少等突出問題，所以人形機器人還屬于“學徒工”狀態，尚未真正成為“正式工”。

盡管如此，正是這些苦力活，讓人形機器人找到了進入產線的切口。人形機器人憑借預設程序，能不知疲倦、標準統一地完成這些任務，解決產線上讓人頭疼的“重復性勞損”問題。

真實數據也驗證了這些人形機器人的穩定性。

據稱，小米CyberOne憑借那雙靈巧的、布滿觸覺傳感器的手，在連續3小時內，以90.2%的成功率完成了雙側自攻螺母的安裝，且完全滿足76秒的產線節拍要求。

在小鵬廣州、肇慶工廠試運營的全新一代IRON機器人，使工廠生產效率提升30%，人工成本降低35%。

在美國寶馬斯帕坦堡工廠，Figure 02累計工作約1250小時，搬運零件超9萬個，支撐了3萬輛寶馬X3的生產，累計步數約120萬步。其98.7%的設備綜合效率，有力驗證了人形機器人在高強度真實產線中的可靠性。

看到這里，你可能會問：如果人形機器人進場只是為了擰螺絲、搬零件，似乎缺乏足夠的商業想象力。那么，車企憑什么為之買單？

答案是：總裝線。這是自動化發展幾十年都未能徹底啃下的硬骨頭，也是人形機器人在未來真正的用武之地。

機器人走進汽車工廠的歷史，可以追溯到1959年。那一年，第一個工業機器人Unimate 001在美國新澤西州的通用汽車壓鑄廠正式上崗。

當時，這個重約2噸的大家伙被安排去干一件對人類來說既危險、又對身體有害的活兒：將熾熱的金屬從壓鑄機上取下來，再放入冷卻液中?？梢哉f，Unimate的出現證明了機器人可以替代人類進入“無法忍受”的環境，開啟了機器人代替人類從事危險工種的先河。

隨后的幾十年里，機器人一路攻城略地，攻克了噴涂車間的毒氣迷霧，掌控了發動機組裝的微米級精度，將沖壓、焊裝、涂裝三大陣地牢牢收入囊中。

然而，總裝線卻成了自動化難以逾越的最后“堡壘”，因為這里的工作對機器人來說太過“刁鉆”。

柔性線束尤其讓人頭疼，每一根線束形態各異、彎曲不定，傳統的機器人缺乏感知能力，難以精準抓取和插接。更令人煩惱的是，隨著電動汽車崛起和智能化程度躍升，車身內的線束數量正在指數級增長，裝配難度不斷攀升。

行業的設想是，人形機器人能夠憑借靈巧的雙手解決這一麻煩。

通過視覺實時感知線束的自然擺動，利用指尖高精度的力覺反饋，它們能像經驗老到的工人那樣，側面試探、微調角度，自主尋找接口位置并完成精準插接，真正實現“眼到手到”。

除了手巧，人形機器人的身材也被視為解決自動化在狹小空間作業麻煩的關鍵。

汽車內部空間狹窄，具備類人身高和關節靈活度的機器人，可以直接鉆進車里，以人類的姿態完成儀表盤安裝、座椅布線等任務。

更關鍵的是，人形機器人有一個聰明的“大腦”，它們可以自適應學習。

隨著人形機器人的迭代升級，它們能夠通過軟件定義的工作模式，只需更新軟件，便能快速適應不同車型的裝配需求。多臺機器人還能通過群體智能系統，協同完成大型部件的精準裝配。

如果說1959年的Unimate是將人類從“危險”中解救出來，那么未來的人形機器人則是將人類從“瑣碎”中解放出來。

車企現在讓人形機器人進場打工，不僅是為了講一個吸引投資者的故事，更是為了搶占下一代制造能力的先機。

黑燈工廠什么時候實現

所謂的“黑燈工廠”就是生產過程無需人工值守，工廠可以在“關燈”狀態下持續運行。這是制造業的終極夢想。然而，要實現這一目標，還面臨著巨大的挑戰。

目前，大多數人形機器人的單次充電續航低于人類工人8至12小時的輪班時長。這意味著，若無法解決連續作業問題，機器人將陷入低效循環，閑置時間過長，無法進行大規模推廣。

針對這一痛點，兩種切實可行的方案正在涌現，目標只有一個：讓機器人可靠地干完整個輪班，中斷次數降到最低。

一種是為人形機器人提供可更換電池組。通過模塊化設計，人形機器人可在幾分鐘內完成電池的自動拆卸與安裝。

目前，優必選的Walker S2、波士頓動力的Atlas均能夠自主鎖定最近的換電站，在3分鐘內精準完成熱插拔換電，實現近乎無縫的連續性作業。

優必選的Walker S2正在換電

另一種是快速自動充電方案。在計劃好的休息或換班期間，讓人形機器人進行快速充電，并輔以相應的充電器布局。

特斯拉第三代Optimus人形機器人就是典型。其搭載了一塊2.3千瓦時的高能效電池，單次充電即可連續工作10至12小時，處于行業領先水平，能夠完美覆蓋一個完整班次。當需要補能時，Optimus能通過內置視覺識別和路徑規劃，自動導航至充電站并完成對接，全程無需人工干預。

特斯拉第三代Optimus自主充電

解決了人形機器人“能動”的問題，還有它們是否“能干好”的挑戰。

目前，人形機器人的效率仍處于爬坡階段。優必選方面透露，其Walker S2的生產效率目前能達到人類的30%至50%，主要在堆放箱子、質量檢測等特定任務中發揮作用，公司目標是到2027年將這一數字提升至80%。智元機器人則披露，其單臺機器人效率已達到人工的70%以上。

效率的提升，離不開訓練方法的支撐。現在常見的方式是讓人類來“手把手”地教人形機器人理解物理世界，本質上是在為人形機器人構建一種基于模仿的記憶。比如，人類穿上動捕服，將復雜的裝配動作轉化為數據，機器人則通過海量重復來“死記硬背”這些軌跡。

但短板也很明顯：人形機器人往往需要數十億次的模擬交互，才能掌握特定任務，且換了個場景就容易“失憶”。

高盛的一份調研點出了這個尷尬：當前機器人預訓練嚴重依賴模擬和合成數據，模擬環境中80%—90%的準確率在真實場景中往往跌至50%以下。

更具有想象力的是數字孿生工廠的運用。工業機器人巨頭ABB近日宣布與英偉達達成合作，將把英偉達Omniverse仿真技術整合進自己的機器人軟件平臺RobotStudio，并在虛擬訓練場中加入光照、陰影、紋理等，讓其無限逼近真實車間。

ABB表示，通過物理級仿真和真實控制系統結合，虛擬環境中的機器人行為與現實機器人之間的差異可以縮小到約1%。

在不遠的將來，人形機器人可以在虛擬世界里提前學透復雜場景，第一天上崗就知道該怎么應對，不用在真實環境中通過漫長的試錯來學習，也不需要依賴工程師耗費數周時間進行繁瑣的代碼編程與參數補償。

不過，即使人形機器人能跑、能干，如果價格高得離譜，也難以在汽車工廠走向規模化部署。那么，價格降到多少才是車企真正愿意批量下單呢？這個數字，正在被市場快速驗證。

根據高工機器人產業研究所（GGII）數據，2026年第一季度，人形機器人單臺成本已降至10萬元人民幣，較2025年下降33%。

價格戰已然打響。2026年3月初，優必選宣布其工業版人形機器人售價下調至12.8萬元；傅利葉推出11.5萬元的GR-3；而宇樹科技更是直接將G1系列定價至9.9萬元。

此前，摩根士丹利在2025年4月份的一份研究報告中特別指出，在未來人形機器人充斥的時代，中國的供應鏈能以其他國家三分之一的成本生產其核心零部件，

特斯拉也曾表示，其將通過規模化生產、供應鏈優化和技術迭代，在2027年及以后實現量產后，將單機成本控制在2萬美元以內。

《汽車商業評論》認為，按照一個較為粗略的邏輯進行測算：假設一臺人形機器人如果能替代一名年薪8萬—10萬元的產線工人，且工作壽命達到3—5年，那么它的采購成本控制在15萬—20萬元以內，就具備了經濟替代的可行性。

按這個標準，當下10萬—15萬元的售價區間，已經摸到了車企愿意試一試的門檻。也許，這就是為什么進場打工的人形機器人變得越來越多。

不過，想要實現黑燈工廠，車企不能只依賴人形機器人技術升級與成本降低，還必須同步優化車輛設計。例如，將線束分段模塊化或集成到車身面板中，或是在座艙裝配階段不提前封閉白車身，為人形機器人預留更大作業空間，從而讓自動化裝配更易落地。

據Gartner和Warburg Research的分析師預測，到2030年，至少有一家汽車制造商（很可能來自美國或中國）將實現100%的裝配自動化。

真正的“黑燈工廠”，或許已近在咫尺。

工人會變成犧牲品嗎

然而，隨著人形機器人在汽車工廠上崗，一個無法回避的問題也隨之浮現：那些在流水線上揮灑汗水的工人，是否將成為這場技術變革中的犧牲品？

英國咨詢公司IDTechEx在2025年5月發布的報告中描繪了車企對未來的規劃：“從長遠來看，OEM廠商設想人形機器人能夠降低勞動力成本，并通過向其他行業出售人形機器人來創造新的收入來源，從而幫助提高汽車行業微薄的利潤率?！?/p>

更關鍵的是，機器人憑借類人形態，幾乎可以無縫嵌入現有工廠，無需大規模改造生產線，這極大地降低了應用門檻。

與此同時，人力成本的飆升正在倒逼車企做出選擇。例如，美國勞工統計局數據顯示，2024年美國制造業員工的時薪成本約為45.29美元；而一旦人形機器人實現大規模量產，其預估綜合時薪成本可降至1.29美元。面對如此懸殊的差距，任何一家追求利潤的車企都很難無動于衷。

這似乎都在指向一個結論：汽車工廠的工人將面臨大規模的失業風險。然而，現實遠比簡單的“機器取代人”的二元論復雜得多。

首先，一個被忽視的事實是：全球制造業正面臨嚴重的“用工荒”。

正如人形機器人Digit的制造商Agility Robotics的首席商務官丹尼爾·迪茲（Daniel Diez）所言，從德國到美國，制造商都缺乏愿意從事單調重復性工作的人，人形機器人的出現，恰恰為填補這些枯燥、艱苦的崗位提供了解決方案。

更深層的危機在于經驗斷層。在北美和歐洲，數萬名資深技術人員正集體步入退休年齡，這代表整個行業的“隱形知識”正面臨流失的風險。

僅在豐田英國Burnaston工廠，就有超過300名技術骨干接近退休年齡。值得注意的是，豐田通過與羅克韋爾自動化合作，不僅升級了硬件培訓，還啟動了將這些技術骨干的經驗、知識轉化為大型語言模型（LLM）和數字教材的計劃，實現“人類教AI，AI教新人”的循環。

因此，未來工廠并不將退休員工視為負擔，而是將其視為待挖掘的金礦。

歷史總是押著相同的韻腳。國際貨幣基金組織一項研究顯示，20世紀70年代ATM問世時，人們普遍預測它將“消滅柜員”。但現實是：ATM普及后，美國銀行柜員的數量反而增加了。

原因很簡單：ATM接管了現金存取，讓每個網點所需的柜員減少，運營成本隨之降低。于是銀行有能力開設更多分支機構。更重要的是，柜員的工作性質從簡單的現金處理，轉向營銷和客戶關系維護。

更何況，實現“黑燈工廠”尚需時日，現在這個過渡期正是工人最好的適應期。技術淘汰的從來不是“人”，而是“舊技能”。

現代汽車副董事長張在勛對于在汽車工廠部署人形機器人也表達了類似觀點，他理解公眾對失業的擔憂，但強調“需要人員來維護和培訓機器人，還需要額外的人員”。

國際勞工組織的研究也印證了這一點：重點在于工作的演變與轉型，而非簡單地用新工作替換舊工作。

未來，除了數字技術、先進制造等硬技能外，勞動者將更需要具備適應變化、終身學習、解決問題以及在技術豐富的環境中安全協作的能力。

未來汽車工廠尋找的是能夠駕馭機器人技術“新型產業工人”，一批“新藍領”崗位正在涌現。

教導人形機器人的具身智能訓練師；管理、調度數臺人形機器人工作路徑和任務的機器人調度員；負責硬件維護、故障診斷和力控系統標定的工程師等等。

這些新崗位清晰地表明，未來工廠并非“無人工廠”，而是需要“新人”的智慧工廠。在2026年，最先失業的是那些拒絕學習、拒絕與機器人協作的人。

失業與就業，本質上是舊技能淘汰與新技能需求的動態平衡。在這場變革中，真正的風險不在于機器人的崛起，而在于人類自身學習意愿的停滯。