小米机器人事业部于2026年7月14日发布了小米机器人在汽车制造领域的最新“实习”进展。经过一个季度的技术攻坚，该机器人在小米汽车工厂自攻螺母上件工站的双侧作业成功率已攀升至98%，距离人工作业合格率仅差1%，即将迎来正式“转正”。
与此同时，小米机器人正式开启新岗位拓荒，深入总装车间物流区，在“中控台侧盖板排序”和“料箱折叠回收”两大新工站均实现了90%的作业成功率。
本次应用攻克了工业场景中长时柔性作业的行业难题。面对大尺寸、不规则且具备柔性特征的中控侧盖板，小米机器人首次实现全身运动控制与大范围稳定作业的平衡，并通过自主双手协同及仿生灵巧手的本体感知，完成了掌内精细姿态调整。此外，基于末端力感知开发的主动柔顺控制策略，赋予了机器人应对钩挂或卡滞等环境交互的鲁棒性。在料箱折叠工站，多机单元已实现基于工厂数字系统的状态同步与节拍匹配。
当前，具身智能正加速从实验室走向真实产业集群。小米机器人通过深度接入现代化工厂的自动化与数字化系统，实现了无纸化生产任务读取与多机协同。尽管在盲抠拉环等高阶熟练度技巧上与人工相比仍有优化空间，但从单一工站到多工站协同的跨越，验证了具身智能在高度复杂、高动态工业环境中的落地可行性，正持续拓宽AI与物理世界交互的应用边界。
本文属于具身智能在制造业的落地快讯。其核心价值不在通用对话，而在于机器人把感知、运动控制、双手协同和工厂数字系统打通，能在真实产线完成螺母上件、物料排序与回收等任务。相较于只做单点抓取的传统工业机器人，这类方案更强调柔性、鲁棒性和多工站协同，代表从实验室演示走向产线验证的关键一步。
小米机器人在汽车工厂实测表现如何？
据文中信息，小米机器人在自攻螺母上件工站双侧作业成功率已达98%，中控台侧盖板排序和料箱折叠回收两项新工站也达到90%，说明其已具备较强的工业现场执行能力。
这次升级主要解决了什么工业难题？
重点解决长时柔性作业难题，包括大尺寸不规则部件的稳定搬运、双手协同精细操作，以及钩挂、卡滞等环境交互中的柔顺控制，提升了复杂产线的适应性。
具身智能为什么适合汽车制造场景？
汽车制造现场工序多、节拍快、物料形态复杂，且常需与数字化系统联动。具身智能可通过感知、控制和协同能力，承担重复性与柔性并存的工站任务，适合逐步替代部分人工。
98%成功率离量产还差几步？
还要看连续运行时长、异常恢复、节拍波动和维护成本。单点成功率高不等于产线可用，量产更看重长时间稳定性和对异常工况的容错。
具身智能先落地哪类工站最合理？
优先选重复度高、环境相对固定、容错空间大的工站，比如上件、分拣和回收。越是流程标准化，越容易把感知、抓取和调度能力做成可复制方案。
