当AI和具身智能开始走进工厂,上海的目标到底是什么?
界面新闻记者 | 谢灵宁
随着系列专题片《2035,当A的目底上海请回答》之“AI+具身智能”篇的具身发布,恰逢2026年世界人工智能大会前夕,智能走进这一时间节点极具象征意义。开始
一、工厂 去魅与共识:从“像人”到“好用”
此前,上海智元G2机器人在龙旗科技南昌工厂的当A的目底实战表现,为行业提供了最直观的具身注脚。在为期6天的智能走进公开直播中,这些机器人执行着抓取平板电脑、开始送入测试夹具、工厂分拣合格与次品等枯燥工序。上海数据显示,当A的目底其任务成功率超过99.5%,具身无重大故障,智能走进单机产能达每小时310台。
这一看似平淡的工业场景,标志着行业认知的重大转折:
* 过去:争论焦点在于机器人是否必须拥有“人形”外观。
* 现在:“大模型必须进入人形实体,实体必须进入真实场景”已成为行业铁律。
国际视野同样印证了这一趋势。7月初,特斯拉宣布弗里蒙特工厂首代Optimus人形机器人产线将取代Model S/X总装线,设计年产能100万台;其得州第二代产线规划产能更是高达1000万台。
二、 上海布局:构建“150公里”产业闭环
上海的前瞻性体现在政策与供应链的双重提前卡位:
- 政策先行:2025年7月底,上海印发《上海市具身智能产业发展实施方案》;在最新“十五五”规划中,AI被明确为先导产业和未来产业的核心地位。
- 供应链优势:以上海为圆心,150公里范围内可配齐人形机器人核心零部件,本地配套率高达80%。
- 效率革命:2026年3月,张江具身智能供应链平台整合设计、制造、验证、开发及服务环节,提出“一天匹配、三天打样、一周试产”的高效迭代模式。
上海的核心竞争力不在于单一算法或零部件的绝对领先,而在于系统整合能力。上海致力于将大模型、本体制造、零部件供应商、制造客户及公共资源平台编织成一张紧密的网络,重新定义高端制造中的设计、试制与量产流程。
三、 实战验证:数据驱动的工程迭代
以上汽集团与智元的合作为例,在将机器人应用于电芯抓取和上料前,团队摸排了上百个工位、数十个场景,历经近千次测试。
当芯片、电机、减速器、传感器、灵巧手等复杂组件集成于同一机体并投入实际生产时,任何短板都会暴露。这一过程虽不如新车发布引人注目,却是积累数据、优化零部件、改进工艺设计及提升柔性生产能力的必经之路。
正如阶跃星辰创始人姜大昕所言,AI大模型的下一阶段是从虚拟通用模型走向物理通用模型,深入物理世界。
四、 产业目标:从产值到生态的跃迁
上海《实施方案》设定了2027年目标:
* 集聚百家骨干企业
* 落地百大应用场景
* 推广百件领先产品
* 核心产业规模突破500亿元
这一目标的深层意义在于生态构建。方案不仅涵盖大模型与具身智能本体,更纳入了语料、仿真训练、中试、基金和融资租赁等关键环节。只有打通这些链条,才能真正推动人形机器人走进工厂,进而赋能上海在汽车、消费电子、半导体、港口和医疗等领域的既有优势。
五、 挑战与未来:打破“技术孤岛”
尽管前景广阔,挑战依然严峻:
* 资源分散风险:企业过多可能导致资金和人才分散。
* 孤岛效应:若各企业自建模型、采集数据、训练场及供应商接口,150公里范围内可能形成彼此隔绝的“技术孤岛”。
上海赛道的真正挑战,在于如何建立真正的产业平台,将一家企业的试错成本转化为下一家企业降低部署门槛的经验。
智元G2每小时处理310台设备仅是起点。对于志在成为未来产业创新高地的上海而言,下一阶段的关键指标是:
1. 有多少机器人能稳定完成一个普通班次?
2. 有多少产线数据能迅速反馈至模型和供应链,转化为下一次部署的优化依据?
未来图景:
想象一下,未来的上海工厂直播将不再需要人工守候。太阳照常升起,机器人照常上班,产线照常出货——自动化与智能化已融入日常,无需关注,因为一切尽在掌握。
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