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最近一段时间，机器人进厂造车的行业热度持续走高。特斯拉首席执行官埃隆·马斯克曾公开表态，现阶段人形机器人还难以真正深度落地工厂生产线，不过，国内企业已经跑出完全不同的落地节奏。
小米汽车工厂率先交出量产落地成绩单，其自研人形机器人进驻北京亦庄产线不到半年，便稳定攻克中控台盖板这类柔性工件长时连续作业难题，装配成功率逼近熟练工人水准。6月底，银河通用与宁德时代达成深度战略合作，旗下重载人形机器人Galbot S1在动力电池生产车间实现7×24小时常态化自主搬运作业，成为全球首个在新能源核心产线持续稳定运转的人形机器人产品。刚刚落幕的2026世界人工智能大会上，10余台具身智能机器人复刻完整汽车制造流程，同步完成电池模组堆叠、车灯精密装配、汽车线束织造等五大核心工序，直观展现机器人替代人工的技术可行性。
机器人主攻
“长尾非标工序”
大众舆论普遍存在一个认知误区：具身智能机器人是传统工业机器人的升级，人形机器人大规模落地汽车工厂是对传统工业机器人的替代升级。但在上海坤元跃动机器人有限公司首席运营官、联合创始人刘博看来，这种判断混淆了传统工业机械臂与新一代具身人形机器人的定位，二者是互补关系，而非单纯的全盘替代，人形机器人真正瞄准的，是过去几十年自动化体系始终无法覆盖的零散、非标、柔性作业的人工工位。“国内汽车制造分为整车总装与零部件制造两大场景，整车四大工艺冲压、焊装、涂装、总装早已完成高度自动化改造，传统工业机械臂应用超30年，冲压车间自动化率超90%，焊装车间超80%，涂装车间60%~80%。总装车间自动化率稍低，但也普遍在50%以上，标准化、高强度、重复工序早已不存在大量人工岗位。”他说。
刘博解释道，传统工业机械臂属于无感知固定设备，必须依托定点工位完成单一标准化动作，只能应对标准化、结构化、无变量的生产流程，但凡物料摆放不规则、加工对象不标准、作业流程柔性变动，机械臂便无法自主适配，这类场景长期只能依靠人工完成，也就是行业所说的“长尾非标工序”。
在整车总装车间，人形机器人目前落地最成熟的场景以物料搬运为主。厂区大件物料转运虽可依靠AGV小车完成，但料箱装卸、上下堆叠的拆垛、码垛环节仍高度依赖人工。这类岗位劳动重复、体力消耗大，成为人形机器人率先落地的突破口。
早在2024年末~2025年初，多家头部机器人企业就完成了拆码垛场景的商业化落地，相关技术方案已经趋于成熟。现阶段进驻车企工厂的人形机器人，首要承担的工作便是各类零部件料箱的搬运、码放与拆解作业。
此外，总装车间中，整车标准化零部件装配环节自动化程度较高，但涉及线束等部件的安装，属于软性易形变工件，对抓取、布线的灵活度要求极高，现阶段人形机器人的柔性抓取技术尚存短板，可落地替代空间有限。按照技术迭代节奏判断，未来两到三年，随着相关能力突破，线束装配这类工位也将逐步实现人形机器人规模化替代。
汽车零部件厂
成了机器人落地“蓝海”
与车企相比，零部件制造工厂是人形机器人更大的落地“蓝海”，也是工人岗位调整最集中的区域。刘博指出，零部件厂商自动化水平远低于整车厂，小件、异形件、注塑件品类繁多，传统自动化设备适配成本极高，大量搬运、拼装、上下料、精细操作工位（如注塑件修毛边）常年依赖人工操作。
银河通用Galbot S1在宁德时代电池零部件车间，完成电芯料箱50公斤重载转运、散乱零件码放上下料；小米人形机器人在总装车间完成中控台不规则塑料盖板分拣，依靠全身多自由度调节、末端力传感自主适应工件形变，这类非结构化场景，正是人形机器人独有的优势。
据了解，东莞多家汽车塑料零部件工厂已经小规模引入人形机器人，专门处理注塑件毛边修剪。过去工人长期手持打磨工具重复作业，手部劳损严重，机器人承接后既能降低工伤风险，也能稳定零部件加工一致性。
不过，即便针对明确可替代的工位，当下人形机器人也存在明显的商业化短板。目前国内轮式人形机器人单台购置价格普遍在50万~70万元，作业效率仅能达到熟练工人的50%~80%，单纯核算短期人力成本，企业很难收回设备投入，“现阶段车企引入机器人。兼具技术试点、品牌展示的属性，存在一定行业噱头。”刘博说。
短期挤压基础岗位
长期弥补用工缺口
技术落地浪潮席卷全球汽车产业的同时，一线工人的就业焦虑也同步爆发。日前，现代汽车韩国蔚山工厂爆发局部罢工，工会核心诉求之一，便是要求企业针对人形机器人大规模入场后的岗位调整、就业保障出具书面承诺。这场停工被业内认定为全球汽车工业首例因人形机器人替代风险直接引发的劳资对抗，机器人与劳动者之间的矛盾，正式摆上台面。
刘博坦言，从短期5年维度观察，人形机器人持续落地汽车制造，一定会对一线基础操作工形成就业冲击，这是技术迭代无法回避的现实问题。“我们无法抵触技术迭代。中国制造业依托完备产业链、海量落地场景，人形机器人产业应用速度领先全球，自动化升级能巩固国内汽车产业全球竞争力，提升整车、零部件出口优势。只是转型阵痛需要缓冲期，政策、企业、劳动者三方要共同分担调整成本。”
对比海外产业发展现状，美国、欧洲汽车零部件产业大量外迁，本土落地场景稀缺，人形机器人应用推进速度远慢于我国。我国依托完整汽车产业链，拥有充足的场景消化技术迭代带来的岗位变动，如果配套保障机制跟上，短期分流压力可控。
如果拉长到10~15年长周期，人形机器人规模化落地汽车制造，并非替代工人，而是弥补国内劳动力巨大缺口。
刘博从国内人口结构趋势做出明确判断：国内人口持续负增长，老龄化进程加快，按照现有劳动力衰减速度测算，2035~2040年，国内制造业适龄劳动力将减少近1亿人，汽车整车、零部件制造属于重资产实体产业，完整产业链不会向外大规模转移，未来必然面临招工难、用工成本持续上涨的难题，人形机器人、工业AI将成为填补劳动力缺口的核心手段。当下国内部分传统零部件工厂已经出现常年招工缺口，年轻劳动力不愿从事高强度、重复性流水线工作，老龄化工人逐步退休，机器人普及是产业维持稳定生产的必然选择。
长期视角下，人与机器人会形成清晰的分工边界。有业内人士判断，流水线基础体力作业全面交由机器人完成，人类工人集中流向3类机器无法替代的高价值环节。
第一类是工艺研发与柔性工艺调试。汽车车型迭代速度持续加快，新能源整车、动力电池零部件工艺每年更新，需要工人结合多年实操经验，优化装配流程、调整加工工艺，依靠人类综合感知、实操经验解决全新生产难题；2026世界人工智能大会展出的多机器人协同产线，全程需要工艺工程师实时调整多机协作节拍、优化柔性装配逻辑，这类综合性决策工作无法依靠机器人自主完成。
第二类是全流程质量综合判定。机器人仅能依靠预设参数完成标准化检测，面对细微色差、装配缝隙不均匀、隐性零部件损耗等复杂质量缺陷，缺乏人类综合判断能力。整车下线质检、动力电池安全抽检、内饰装配综合验收，未来会持续以人工为核心，机器人仅负责基础数据采集，工人完成最终质量判定与异常溯源。
第三类是客户定制化生产适配与售后技术服务，当下新能源汽车个性化定制需求持续增长，不同配置车型装配流程存在差异，定制化工序灵活多变，不适合机器人标准化作业；同时整车售后维修、电池检修、整车故障排查，也高度依赖人的综合逻辑判断，会持续吸纳大量具备实操经验的产业工人。
“技术迭代不可逆，人形机器人进厂造车是制造业升级的必然趋势低息配资，但人形机器人与产业工人不是对立关系，而是共同推动汽车产业高质量升级的协作伙伴。”刘博说。
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