当资本热捧人形机器人时，微亿智造已率先将工业具身智能规模化落地，并交出了一份清晰的“ROI账单”。
作者｜王艺
编辑｜王博
昂贵的进口机械臂在角落“吃灰”，而产线上的工人们却在忙碌地进行打磨、装配——这并非个例，而是困扰制造业数十年，在产线切换时频繁上演的窘境。
传统工业机器人像一个只会背书的学霸，指令之外的工作一概“不会”。面对如今新能源、3C电子等行业快速的产品迭代和碎片化的订单需求，这些“钢铁巨人”一旦产线或产品变更，就变成了需要工程师耗费数周重新编程调试的“笨家伙”。
如何破解“柔性生产”的难题？一年前，面对具身智能与人形机器人的热潮，微亿智造CEO张志琦提出了他的思考：工业机器人只要拥有足够的“智能”，就能发挥远超人形机器人的作用。“”张志琦说。
他将解法指向了“工业具身智能机器人”——一个能感知、学习、决策、执行的“智能体”。
一年过去，资本市场对人形机器人的热情有增无减，但张志琦和他的团队不再参与人形与否的辩论，而是选择用一份来自客户产线的“ROI账单”来回答一年前的问题。
这份账单清晰地证明，在喧嚣的概念和遥远的愿景之外，微亿智造已经脚踏实地，把具身智能从一个“技术愿景”转变为一个“可量化的商业价值”，并率先尝试了“规模化落地”。
1.从“解一个痛点”到“签一串订单”
对于工厂主而言，任何新技术的价值最终都要落到一个最朴素的问题上：“我花多少钱，多久能回本，能多赚多少钱？”
微亿智造过去一年的核心工作，就是回答好这个问题。
一个典型案例，就是他们为亚洲数字能源独角兽——万帮数字能源打造的“PCB板柔性上下料系统”。
万帮的痛点，是柔性生产的极致体现：其生产的充电桩，拥有几百种不同型号的PCB板，订单小批量、多品种。而传统的自动化方案，面对如此高频的变化几乎束手无策，投资上百万元的设备也难以适用，最终只能依赖大量人工进行上下料取放。
这不仅导致效率波动、成本高昂，更致命的是，人工操作不稳定的出错率，在严苛的质量体系下是难以接受的。
微亿智造的解法，是一台名为“创TRON”的工业具身智能机器人。它解决的远不止是“上下料”，而是将码垛、精准上料、烧录对接、良品/不良品分拣下料等多个复合工序集于一身。
其核心能力，在于“免示教、自适应”。
在万帮数字能源的操作工序中，工人需要根据不同的板卡型号，从料盒中手动取出电路板，再小心翼翼地对准并放置到烧录机台上。烧录完成后，工人还需根据机器显示的“OK”或“NG”结果，再将其进行不同的处理。同时，他们还要处理堆积的空料盒，将其搬运到需要的地方。整个过程看似简单，却是枯燥重复的体力劳动，不仅效率低下，而且面对数百种物料，难以实现标准化作业。
而这台微亿智造的工业具身智能柔性上下料机器人，当新的PCB板到来时，无需任何编程或示教，便能凭借其强大的自主学习和自适应能力立即开始作业——不仅能够适配上百种PCB板的生产需求，而且能实现0.5mm级别PCB板的高精度抓取和放置，在质量方面也保障了产品的一致性。
微亿智造机械臂执行PCB板识别及上下料任务 图源：微亿智造
在高效的作业效率之外，真正让客户拍板的，是下面这笔账：
投资回报（ROI）：一个产线工人的年综合成本约为10万元。传统自动化改造动辄上百万且无法满足柔性需求。而在微亿智造的方案下，一台设备可以取代1-2名人工作业，帮助客户实现了1年左右收回投资。对任何一家工厂而言，这都是一笔极具吸引力的投资。
降本增效，超越人工的价值：该项目帮助客户实现了降低综合成本和整体生产效益的提升。这背后，是人力成本的节省、生产节拍的稳定、以及因错误率降低带来的废品损耗减少，机器人高操作一致性，彻底解决了人工出错的问题。
万帮的成功并非孤例。从新能源车企复杂的压铸件检测与打磨，到头部物流公司的包裹分拣，微亿智造的落地版图正在迅速扩大。
在某头部新能源车企的工厂里，一体化压铸技术的应用带来了新的挑战。这种技术可以将原本需要70多个零件的车身部件一次压铸成型，大幅降低了生产成本。
但问题是，大型压铸件的良率控制极其困难——检测及打磨高度依赖人工经验及手法，效率低、质量不稳定且一致性差，人工能力的局限性使得企业无法承接对精度要求更高的订单，制约了产品向高端化、高附加值方向发展；而普遍的打磨方案，机器人又只能依照固定路径进行全流程打磨，非常耗时，而且无法实时检测是否处理得符合要求，更别说跟上高速生产节拍。
由此，微亿智造提出了工业具身智能检测+打磨解决方案，部署一套集检测与修整于一体的具身智能系统，它包含高精度3D视觉、力控打磨机械臂和智能决策平台。先利用工业具身智能机器人的高速飞拍技术和AI算法，实现对复杂曲面的无死角扫描，系统可稳定检出0.2mm以上的多种缺陷（如砂孔、毛刺、划伤、碰伤等），重大缺陷实现0漏检，综合漏检率低于0.6%；在识别出缺陷后，系统可自动引导机器人对若干缺陷（如毛刺）进行智能打磨修复，形成检测+打磨的一体化流程。
具体流程是这样的：
1. 压铸件通过传送带进入检测工位
2. 3D视觉系统进行快速扫描，识别毛刺、砂眼等缺陷
3. AI系统判断缺陷类型和处理方案
4.机械臂根据需要打磨的位置自动生成打磨轨迹
5.二次检测确认质量合格后放行
“最关键的是，系统能够学习和适应。”张志琦解释道，“刚开始可能只能处理80%的缺陷类型，但随着数据积累，现在已经能处理95%以上的情况。剩下的5%会触发人工介入，而人工处理的过程又会被记录下来，用于系统学习。”
目前，该项目已成功落地某全球知名主机厂，帮助客户在一体化压铸的检测和修整环节，几乎实现了100%自动化检测和修整，大幅缩减了人工成本，有效缓解了因产品缺陷导致的材料浪费问题，使得单件处理时间从70分钟压缩到了18分钟，良品率由82%提升至98%。
总部位于欧洲、服务于欧莱雅、LV等国际高端品牌的洽兴包装，同样面临多品种、小批量和高人力成本的挑战。通过与微亿智造的深度合作，洽兴包装逐步实现了智能升级，使其在欧洲寸土寸金的工厂空间里，能够高效支持更多产品品类，大幅提升了生产柔性。
张志琦表示，客户非常认可微亿智造的技术，双方正在规划新的一期产线，将更大规模采用具身智能技术，实现更柔性换产、智能调度与人机协同，将人工从重复劳动中彻底解放出来，而这正是具身智能的核心价值。“比如今天很多国际品牌的美妆产品包装，还是在意大利靠人工一件件组装的，”张志琦说。
洽兴包装的成功案例，不仅是具身智能技术有效性的体现，更是其在全球高端制造业解决实际问题的有力证明。
正如洽兴包装的案例所示，微亿智造的具身智能方案，已成为解决全球化生产布局中实际问题的商业工具。事实上，过去一年，微亿智造的商业化进程已从“项目制”迈向“规模化”，越来越多的新客户直接采购其具身智能机器人。
IDC最近发布的《中国AI视觉工业机器人应用市场份额，2024》显示，微亿智造凭借深厚的技术实力及多场景规模化应用，实现了全年AI视觉工业机器人应用市场份额全国第一，持续领跑行业。
图源：IDC《中国AI视觉工业机器人应用市场份额，2024：大小模型协同，迈向具身智能工业机器人》
这股强劲的增长势头，正推动微亿智造积极拓展国际市场。
目前，微亿智造已服务30多家世界五百强及国际行业龙头制造企业，海外业务遍及欧洲、美国，也在布局日本、新加坡和马来西亚，积极输出其在具身智能领域的领先技术优势。通过这种“研发先行”和“重点市场突破”的策略，微亿智造旨在帮助这些地区的制造业客户实现提质、降本、增效，并塑造其创新者的品牌形象。洽兴包装的成功正是这一全球化战略在欧洲高端市场取得实际成果的缩影。
2.支撑ROI的“独门秘籍”
清晰的ROI背后，是微亿智造深厚的技术护城河。他们将复杂的AI技术，封装成了客户易于理解的价值点。
首先，针对传统机器人“调试周期长、部署成本高”的痼疾，微亿智造提出了“快慢双系统”的技术思路。
微亿智造在多年的制造业的实践中构建了一套完整的技术体系，该体系的基石为“云-边-端”一体化架构，如同一个完整的有机体，拥有大脑（云）、神经系统（边缘）和身体（设备）三个组成部分。
通过「快思考」与高效的人机交互系统，可以快速将人类专家的工艺经验（know-how）无缝注入，解决AI应用的“冷启动”难题，确保设备从部署第一天起便能创造价值，相比行业平均需要数周的调试周期，微亿智造的工业具身智能机器人在安装后最快当天即可上线运行；与此同时，通过「慢思考」机制，微亿智造将生产过程中积累的 海量真实数据转化为驱动力，在云端持续训练和进化AI模型，让机器人能够自主学习，构建真正的长期智能。
“当模型一开始无法满足工业需求时，我们云端的人会在背后支撑一下，”张志琦解释道。这种模式，让机器人像一个能不断学习进化的“学徒”，极大地缩短了调试周期，平均一个项目21天快速交付，有的工业具身智能机器人在安装后最快当天即可上线运行。
其次，如果说“快慢双系统”是引擎，那么数据就是燃料。今天，许多公司尝试用仿真数据来训练机器人，但仿真数据始终无法完全复现真实工厂环境中光线变化、工件反光、油污遮挡等“脏”场景的复杂性，导致模型在实验室里表现优异，到产线上却水土不服。
因此，微亿智造选择采用“少量仿真数据+大量真实数据”的方式训练机器人。“坦白讲，我们并非完全排斥仿真数据，也会通过扩广、增益的方式来辅助训练，”张志琦表示，“但从我们的实践视角来看，真实数据的最大价值在于模型爬坡速度。像检测扁线电机这类场景，以前我们得爬坡一两个月，后来爬坡到21天，再后来当真实数据积累到一定程度，很多项目在概念验证（POC）阶段，3-4天就能完成爬坡。我们拿出的基础模型就已经能达到不错的效果，再配合少量现场数据进行快速迭代，就能达到客户的验收标准。”
如今，微亿智造已经积累了由真实工业场景产生的、业内规模最大的非结构化精标数据库，高达15TB的非结构化精标数据库，包含10亿条精标数据。
这形成了一个强大的正向循环：落地场景越多-数据质量越高-模型能力越强-交付速度越快-赢得更多客户。微亿智造把对于“快慢思考”“人机交互”的核心理念的践行切实转化为了难以逾越的数据壁垒，形成了一道自我强化的“数据飞轮”。
此外，微亿智造的进化，还体现在其对硬件控制的深度上。今年，他们选择与国产机器人厂商捷勃特进行深度合作。
这一转变的背后，是客户需求的升级。更复杂的场景，意味着机器人需要处理的任务不再是简单的“看一眼，抓一下”，而是需要多模态感知和更精细的控制。
这首先体现在对“算力”的渴求上。据张志琦介绍，过去控制器自带的7TOPS算力已捉襟见肘，如今要支持更复杂的AI模型，端侧算力需要跃升至100甚至200TOPS——“就像车一样，我们从原来油的驱动变成了电的驱动，为什么要要往电驱动跑?因为汽车有大量的算力上的需求，比如加入了智能座舱等各方面的能力，甚至车辆的控制节结构都发生了改变。”张志琦说。
此外，一个看似微不足道的工程化难题——“管线包”，也成了拦路虎。传统机器人外部走线，在固定的编程路径下相安无事。但当机器人由算法驱动，路径变得不可预测时，外部的管线包就可能在运动中缠绕、绞断，导致设备停机。因此，微亿智造必须深入到机械臂的驱动与控制底层。
“工业机器人有一个很好的身体，但我们需要赋予它更强的感知和认知能力，”张志琦说，“依然拿智能汽车作比喻，虽然还是车的形态，但内部从三电到算力平台都已天翻地覆。”
为此，微亿智造和捷勃特机器人合作，对工业具身智能机器人的“身体”进行了一场深度改造。双方团队共同攻关，将原来外部缠绕的视觉、力控等传感器管线全部改为“内走线”，直接整合进机器人本体结构中。这不仅解决了管线缠绕的工程难题，更实现了软硬件的深度耦合。
3.智能工厂的未来
从“比AI公司更懂机器人，比机器人公司更懂AI”到“工业柔性生产难题的终结者”，微亿智造始终坚持的这一定位，不仅反映了微亿智造自身的成长，更折射出整个行业的认知升级。
一年前，张志琦还需要向客户解释什么是“眼手脑”，什么是具身智能；而今天，越来越多的工厂主动找上门来，他们不再关心技术细节，只有一个朴素的诉求：让产线更柔性，让成本可控制。
这种转变的背后，是一个反常识的行业现状：许多曾追求“全自动化”的工厂，近年来又退回到了“半自动化”状态。
“很多公司一开始，新工厂落成时就做了一条全自动化产线，”张志琦说，“做着做着发现订单有变化，订单一变化，产线就不行了。然后把全自动产线切开，柔性的地方就上人工。”
这背后是制造业的根本矛盾：传统自动化追求的是极致效率，但代价是牺牲了灵活性；而人工虽然柔性，却无法保证效率和质量的稳定性。
而具身智能不是要颠覆一切，而是要用最聪明的方式，去“补全”现有生产体系中最关键、也最缺失的柔性环节。
北京航空航天大学教授、博士生导师，北航机器人研究所名誉所长王田苗教授曾提出，具身智能本体具有多样化的特征，也就是说，人形机器人难以实现对整个具身智能领域的统一。“我们可以看到，在众多工厂环境中，机器人的形态丰富多样，轮式、足式、臂式、复合型、仿生型等各种形态层出不穷。”王田苗表示。
这也再次回应了开篇张志琦提出的问题。最终，工厂需要的并非必须是“人形”，而是能解决问题的“最优形态”。
正如张志琦所说：“鸟的形态是飞行的最优解，鱼的形态是游泳的最优解。在工业场景，最优形态就是效率最高的形态。” 在未来很长一段时间内，“带大脑的机械臂”仍将是工业场景性价比最高的“最优解”。
而微亿智造的目光已投向更远的未来。他们的下一步，是从“单体智能”走向“群体智能”，打造更聪明、协作能力更强的“具身智能柔性生产线”。
“那会像一群人去工厂打工一样，”张志琦生动地描述道，“每个机器人都是一个多面手，能做上料、检测、拧螺丝等多种工作。产线会根据任务动态地自我组织和协同。比如中间一个‘工友’（机器人）停机了，它的活儿会立刻被旁边的‘工友’接走，保证整条产线永不停歇。”
这幅图景，预示着生产关系的重塑。在那里，机器人不再是孤立的执行单元，而是一个个能够自主协同、动态重组的智能节点。这或许才是微亿智造为“柔性生产”这一终极难题，准备的最优答案。
（封面图来源：AI 生成）
END.
