| 紡織業迎來“機器人同事”：裁片分離成功率97%，柔性面料處理仍是難題 |
《新華每日電訊》報道顯示，2026年是人形機器人量產元年，紡織服裝成為率先驗證的行業之一，這場變革不是“會不會來”，而是“以多快的速度來”。以下為報道原文：
2026年被業界視為“人形機器人量產元年”。工業和信息化部、國務院國資委近日聯合印發通知，啟動年度人形機器人與具身智能實景實訓專項行動，并提出到今年底“開啟‘作業模式’”“帶動形成萬臺級規模落地能力”等。
 進廠敘事拉開序幕，一個關鍵問題正在真實的工業應用場景中展開驗證：人形機器人距離創造價值還有多遠？記者對此在浙江走訪相關企業，了解人形機器人從實驗室到車間的真實進度與未來場景。
進廠實訓：
在真實的工業場景交互中迭代
從縫紉機到高端智能化設備，從服裝、家具橫跨到汽車、航空領域，杰克科技股份有限公司作為全球智能縫制設備龍頭企業，基于對工業場景的深刻理解，早早布局人形機器人賽道，推出品牌“艾圖”。
面向模板機上下料、貼袋機布料擺放、粘襯機裁片取放等重復性工序，艾圖人形機器人順利完成裁片分離、柔性抓取、平整鋪料、精準對位整套作業流程驗證。現階段，相關機器人產品已落地幾家國內服裝工廠，多條生產產線同步開展實地部署與量產試運行，推動服裝制造柔性工序自動化轉型。
“在單一品類、單一面料條件下，艾圖人形機器人裁片分離成功率達到97%，縫紉合格率超過98%。”浙江艾圖具身智能科技有限公司總經理婁靈通介紹，以此效率測算，該款人形機器人的投資回報周期約18個月。
今年4月，艾圖科技攜手浙江人形機器人創新中心、自變量、智元等多家企業達成戰略合作，合力推動服裝制造產業模式、供應鏈體系與價值網絡實現系統性升級。
2026年被業界認為是“人形機器人量產元年”。記者走訪看到，一大批人形機器人已經進入工廠，在真實的工業場景中展開交互，涉及紡織、汽車、消費電子等產業。
當產線數據反哺模型迭代、供應鏈成本隨規模逐級遞減，一個更加生動的中國智造生態正在加速延展。
均普智能旗下普智未來機器人科技有限公司生產的工業具身智能機器人G2，已在多個工業場景落地應用，包括3C電子裝配、產線上下料、物流分揀、工業搬運、零部件檢測等。該機器人在國內頭部3C企業完成8小時、2283次任務零失誤的實戰測試，驗證了其在真實工業環境中的穩定性與可靠性。
在汽車安全產線上，G2也已正式“上崗”——在安全帶鋁制器件攻絲工序中，原本需要人工完成、生產節拍約18秒的工位，G2將節拍提升至最快12.9秒，效率提升約三分之一。更重要的是，不同于傳統自動化設備，G2能夠依托垂類模型逐步掌握不同型號、不同產品的抓取和放置，通過自適應像“老師傅”一樣應對不同工況。
“具身智能機器人進廠，正在從概念驗證走向實質性落地。”普智未來機器人相關負責人介紹，6月，普智未來機器人無錫子公司首批G2機器人正式下線，預計8月產能將達到300至400臺，年產能達2000至2500臺。
大勢所趨：
人形機器人將深度參與未來制造業
多位受訪者表示，從目前應用情況看，人形機器人進廠短期改變的是工廠“招不到人、留不住人”的現實困境，中長期則將持續提升中國制造效率與競爭力。
“服裝行業每年自然退休、流失的工人數量，遠大于機器人替代數量。”婁靈通表示，“招工難”是許多制造工廠當下面臨的現實情況，人形機器人對此帶來結構性補充，而非崗位替代。
浙江人形機器人創新中心有限公司首席科學家、浙江大學教授熊蓉認為，人形機器人在產業應用中的深入，既會重塑原有制造業就業結構，也會催生全新的高技能職業生態，推動人力資源從重復性體力崗位轉向技術服務、運維、調試、二次開發等崗位。
讓機器人做重復、枯燥、高強度、有危險性的工序，讓人做更有價值的管理、技術、創新工作——隨著人口紅利的結構性轉換、機器人成本的降低、AI技術的成熟，人形機器人將會深度參與未來的制造業。
“人形機器人深度介入制造業，絕不是簡單的人機零和博弈。”中國兵器杭州智元研究院首席科學家李引認為，人機交替的過程將會重塑就業地圖、創造新的職業生態。
技術可用、工程量產、商業可行，人形機器人從實驗室樣機走向工業規模化應用，需要經過這3個階段驗證。目前，大量人形機器人已走出實驗室，開始以數據連接真實世界。
5月中旬，國內首個基于開源鴻蒙底座的人形機器人數據訓練場——寧波慈溪人形機器人訓練場正式啟動，這里共部署具身智能機器人40臺，成熟運營后，將實現平均日有效訓練時長90小時以上。
據悉，該訓練場精準模擬家電、汽車、紡織、商服等9大慈溪優勢產業真實場景，通過真機實操采集高質量數據，為機器人技能迭代與技術成果產業化轉化提供核心支撐。
國家人工智能應用中試基地（具身智能）在杭州高新區（濱江）“落戶”，它不是單一企業自建訓練場，而是構建從算力、芯片到本體、模型研發，再到應用場景開發的完整產業生態。據悉，該中試基地聚焦“具身智能+”新消費、新物流、新制造、新工程、新安全、新農業等領域，“新制造”居其一，致力于拉通具身智能國產技術棧。
記者采訪了解到，隨著機器人研發企業愈發意識到實景實訓的重要性，多數企業目前都在以各自優勢為出發點，進行機器人場景的“合作”開發。
有聯合創新模式，主要是傳統工廠提供場地、場景和人員配合，機器人研發公司提供技術解決方案和算法迭代；有合資公司模式，即大型企業之間約定成立合資公司，工廠方也深度參與，共同投入算法，并聯合申報專利；有生態協同模式，則是傳統工廠與靈巧手、機械臂等供應商成立合資公司或簽訂戰略協議，分工承擔不同場景的研發任務，共同做大產業盤子。
前瞻布局：
智能進化速度決定產業終局
從“能干活”到“正式上崗”，人形機器人距離成為工廠流水線上的“正式工”還有多遠？采訪中，多位業內人士給出了審慎的判斷：場景突破只是第一步，真正的考驗才剛剛開始。
婁靈通認為，目前人形機器人仍處于學習階段——能干好單一工序，但還做不到全流程無人化。他預計，2026年—2028年是人形機器人單工序能力的驗證期，2028年—2030年將進入“多工序協同”的規模化期。
均普人工智能與人形機器人研究院總經理何川說，具身智能機器人的推廣會經歷3個階段：第一階段以科研為主，在高校和科研平臺打磨優化；第二階段開拓工業與商業應用；第三階段邁向產業化。他認為，未來3至5年，具身智能機器人在單一應用場景中完成任務基本可行，但實現大規模產業化仍需在倫理、安全、政策等方面鋪平道路，預計還有很長的路要走。他判斷，以當前技術水平，搬箱子、分揀等場景已可落地部署，市場規模預計可達10萬至20萬臺，足以支撐國內整機廠商先“跑起來”。
與實驗室環境不同，具身智能機器人大規模進廠面臨的是復雜多變的真實作業場景。受訪人士普遍認為，當前機器人行走、視覺導航、路徑規劃等技術已趨于成熟，但工廠落地的真正核心在于抓取、旋擰、分揀、裝配、柔性物料處理等實操動作。這類閉環控制的精細作業，對結構耐久、熱管理、功耗優化等抗疲勞設計以及高負荷連續作業能力要求極高，也是決定機器人能否成為主力生產工具的關鍵。
“服裝行業最大的難點不是硬性物件，而是如何處理軟、滑、易變形的柔性面料。”婁靈通坦言，當前全行業的共性技術卡點是人形機器人靈巧操作能力的泛化性不足，即如何讓機器人面對此前未訓練過的面料或工件，也能自適應地調整操作力度和軌跡。“就像用手抓豆腐，力度大了變形，小了抓不住，千態千面。”
何川說：“作業能力是機器人行業最大的‘卡脖子’環節。”他具體拆解為兩個層面：一是強化學習與物理世界的對齊——機器人在仿真環境中學到的技能，如何零偏差遷移到真實產線，這是行業公認的難題；二是多模態感知的可靠性——工業現場的金屬反光、粉塵干擾等因素經常導致感知系統失靈。“不是‘一公里’的距離，而是‘一毫米以內’的精度。”何川說，工業場景對精度的要求極為苛刻，容不得半點偏差。
多位受訪人士還指出了當前產業仍然存在的工業數據集緊缺等卡點。例如，高質量、多場景、可泛化的真實產線數據采集才起步不久，且分散在不同企業手中，尚未形成有效匯聚；如何與自動化領域長期積累的機理性模型和數據進行協同，尚待破題。
“針對機器人實際工作場景的有效數據嚴重不足，采集工業具身數據的成本過高，數據采集后的安全合規風險也需要創新性的加密技術支撐。”何川說，這些問題直接影響著模型的訓練和泛化能力。
不少業內人士呼吁前瞻性關注行業標準問題。各家廠商產品尺寸、關節、靈巧手不統一，接口、通信協議、安全標準各自摸索，導致設備互聯互通困難，協同成本居高不下。何川說，標準不統一的直接影響就是適配成本高昂、能力復用性差、開發門檻高。
在機器人驗證方面，有受訪者指出，當前，產品及供應鏈零部件的“工業級壽命”可靠性缺乏認證體系，多數企業只能通過各自在真實場景中反復測試來驗證和提升，周期長、成本高。
除了具身機器人本體的能力外，業界也認識到制造效率與智能進化的“雙螺旋”，是競爭的關鍵。
熊蓉認為，人形機器人產業競爭不是制造效率和智能進化的二選一，而是二者協同發展的雙螺旋模式：強大的供應鏈與制造能力，為智能算法落地提供硬件載體；持續迭代的具身智能，又能不斷挖掘硬件潛力、拓展應用場景，兩者相互賦能、正向循環。
“未來誰能最快用高智能驅動低成本硬件，誰才是終極贏家。”李引認為，企業競爭短期看制造效率，這決定誰能“活下來”，中長期看智能進化速度，這也是真正決定產業終局的核心。
業界建議，搶抓具身智能產業機遇，需進一步發揮組織與效率優勢。同時，人才建設是產業建設的根本，應加快推進“政府引導+高校支撐+企業主導”的創新中心模式，并推進產教融合、職教對接，填補人形機器人售后、測試等新興崗位人才缺口。 |
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