7月14日，小米公布了其人形机器人在汽车制造工厂“上岗实习”的最新成果。历经4个月持续优化升级，该机器人在自攻螺母装配工位的双侧协同作业成功率由90.2%跃升至98%，已逼近人工操作的合格标准，仅相差1个百分点。此外，机器人还成功拓展两项全新任务场景——中控台侧盖板排序与料箱折叠回收，两项任务的成功率均稳定达到90%。
尤为值得关注的是，小米此次演示的中控台侧盖板排序工站，系业内首次在真实汽车产线中实现柔性工件的长时间连续作业。就在两周前，美国Figure公司旗下Figure 03人形机器人在宝马工厂完成复杂零部件物流排序任务，被广泛视为当前工业环境下人形机器人能力的标杆。由此，小米成为全球范围内唯一一家在真实工厂环境中落地同等难度高阶任务的机器人企业。
据小米官方介绍，为全面提升机器人对复杂制造场景的适应性，后续研发将聚焦于高自由度仿生灵巧手、多维精细操作能力以及更多类型工站的规模化部署，持续推进技术迭代与产线验证。
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能力对标Figure 03，率先达成柔性工件长时稳定作业
面向复杂零部件排序类任务，机器人需在真实产线中同步完成环境感知理解、毫米级精细操控及全身多关节协同运动，对整体智能水平提出极高要求。
从小米发布的实拍视频可见，在高度动态、干扰频繁的汽车工厂环境中，其人形机器人在多个维度展现出与Figure 03并驾齐驱甚至更具实用性的差异化优势。
其一，实现柔性工件长周期连续作业。需指出的是，汽车中控盖板普遍采用非刚性材料，且体积大、轮廓不规则，对抓取稳定性与姿态控制构成严峻挑战。小米机器人不仅精准完成该项任务，更在稳定性方面实现突破：官方公开了长达15分钟不间断全流程作业视频，在汽车工厂严苛工况下尚属行业首例。
其二，具备高度拟人化行为逻辑。一方面，小米研发团队依托末端高敏感知系统，构建了面向物理交互的“主动柔顺控制策略”——当插入动作受阻时，机器人不再机械复位重试，而是实时感知接触阻力，自主微调手腕角度与施力方向，反复试探直至成功适配现场实际装配条件。
另一方面，动作设计深度还原资深产线工人的作业习惯。例如在中控台侧盖板排序环节，机器人需从料箱中拾取指定盖板，并精准嵌入对面料架车的对应格位。若目标盖板位于料箱远端，机器人会自然前倾身体，并主动以单手轻扶料箱边缘，既充分释放全身运动自由度，又确保重心稳定、姿态可控。
小米/米家智能家居设备控制。通过MCP Server工具控制家中设备，包括灯、空气净化器、电暖气、空调、风扇、扫地机器人、窗帘等。触发场景：用户提到智能家居控制指令，如"把灯关掉"、"开空调"、"净化器调到睡眠模式"、"客厅太暗了"、"家里空气不好"等。即使未明确提及"小米"或"米家"，只要涉及家居设备控制即可触发。
再如处理大尺寸盖板时，手掌细微的姿态偏移即可能显著影响最终落位精度。小米机器人凭借仿生灵巧手内置的本体感知能力，可对掌中工件进行类人式动态微调，从而大幅提升放置效率与定位一致性。
总体而言，小米为机器人设定的“工厂实习门槛”，早已超越基础功能达标，更强调“面对突发状况能自主应对、灵活破局”的工程化智能。
多机协同初具雏形、深度对接工厂系统，拓展产业化落地新图景
当前，“机器人能否真正进厂干活”，仍是业界热议焦点。今年1月，马斯克在公开采访中罕见坦言，特斯拉Optimus机器人尚无法承担具有实际价值的产线任务。
而小米机器人在汽车工厂的阶段性成果，则带来实质性突破：它不仅可稳定执行重复性工序，更展现出极强的任务泛化能力——四个月前，该机器人仅能在自攻螺母工站完成定点作业；如今已顺利覆盖盖板排序与料箱折叠两大全新场景，每个工位的技术难点迥异，却均被高效攻克，充分验证其能力具备跨场景迁移基础，绝非单一任务“专精型”。
长期以来，行业存在一种固有认知：国内人形机器人多停留于展示与表演层面，难以转化为现实生产力。小米机器人真正在产线“上岗”，有力打破了这一偏见，证明中国团队不仅能做，而且有能力做到更高水准。
值得一提的是，小米官方视频中已出现多机协同作业画面：在料箱折叠回收工站，一台机器人将空料箱平稳运送至另一台机器人作业区，后者随即执行折叠动作。这种多单元间动作节奏精准匹配、任务无缝交接的协同机制，在当前全球公开的人形机器人落地案例中极为罕见。
依托“自建工厂+自研机器人”的垂直整合优势，也为未来规模化部署打开想象空间。现代智能工厂本身即是一套高度集成的自动化与数字化体系，当人形机器人接入MES、WMS等核心系统后，即可实时获取生产指令与物料数据。
例如，在盖板排序流程中，机器人无需依赖纸质单据，直接从系统读取所需型号及对应料格编号；在料箱折叠环节，不同机器人之间亦可通过系统实时共享状态信息，动态优化作业节拍，显著提升整体协同效率。
短短四个月内，小米机器人完成了从单点突破到多工位覆盖、从独立作业到协同配合的关键跨越。这一实践不仅印证国产人形机器人已具备扎根产线、解决实际问题的能力，更为具身智能技术在制造业的规模化落地提供了切实可行的参考路径。
