20世紀50年代的通用汽車工廠，轟鳴的機械聲中，第一代工業(yè)機器人Unimate開始在裝配線上焊接車身。
作為全球首臺投入實際生產(chǎn)的工業(yè)機器人，Unimate的出現(xiàn)被譽為“自動化革命”的開端。它不僅提高了生產(chǎn)效率，還讓人們開始暢想一個機器人全面接管工廠的未來——一個不再依賴人力的自動化工廠。
然而，這個夢想并未如期實現(xiàn)，盡管機器人可以重復搬運、焊接，但在復雜的生產(chǎn)環(huán)境中，精細的對接和靈活的應變?nèi)匀恢荒芤揽咳祟惞と藖硗瓿桑鞍胱詣踊背蔀?0世紀中期工廠自動化的極限。
在現(xiàn)代制造業(yè)場景中，物流系統(tǒng)也面臨同樣的“最后10米”瓶頸——傳統(tǒng)的自動化設備難以適應倉儲到生產(chǎn)線之間的動態(tài)環(huán)境，仍需依賴大量人力完成復雜分揀和最終對接，從倉儲到生產(chǎn)線，打通物流最后10米，始終是制造自動化邁向“真無人化”的關鍵瓶頸。
70年后的現(xiàn)在，2024年11月5日，優(yōu)必選全棧式無人物流解決方案首次將人形機器人與無人車協(xié)同作業(yè)，并在比亞迪工廠應用，汽車產(chǎn)業(yè)對人形機器人的擁抱，正在讓“真無人”物流技術成為全球制造業(yè)的標配，推動智能化生產(chǎn)的全面到來。
打通工廠物流“最后10米”：人形機器人與無人車的“真無人”協(xié)作
在制造業(yè)推進自動化的進程中，物流系統(tǒng)始終面臨一道難以突破的“最后10米”難題。
這段從倉儲到生產(chǎn)線的短距離路徑看似簡單，實際卻是充滿動態(tài)變化的復雜場景，成為物流自動化的瓶頸。傳統(tǒng)的軌道運輸和自動導引車（AGV）在固定路徑上可以完成長距離運輸，但當需要精確對接、靈活調整時，便顯得力不從心。
這在對精度和靈活性要求極高的汽車制造業(yè)中尤其明顯：物料需按順序精準送達生產(chǎn)節(jié)點，任何偏差都可能導致整個生產(chǎn)鏈條停滯。
過去，工業(yè)自動化嘗試用AGV和軌道系統(tǒng)來提升物流效率。自動導引車在平穩(wěn)的路徑上表現(xiàn)優(yōu)異，但遇到動態(tài)路徑或突發(fā)狀況時，常常停滯。傳統(tǒng)的自動化方式更適合環(huán)境封閉、流程單一的物流場景，但在制造業(yè)的復雜環(huán)境中無法適應精細化的操作需求，缺乏智能應對能力。為了解決最后一段“最難”的物流路徑，制造企業(yè)不得不安排工人在這段路徑上執(zhí)行任務，依賴人力對接。
面對倉儲到生產(chǎn)線之間的高動態(tài)需求，人工成本不斷攀升，重復性的勞動讓人員流失率極高，而人工干預也會帶來新的效率瓶頸。
針對這一痛點，優(yōu)必選以“人形機器人+無人車”組合，Walker S1通過端到端的模仿學習與拖掛牽引機器人協(xié)作執(zhí)行末端物流分揀任務，打通物流最后10米，實現(xiàn)了室內(nèi)外無縫真無人物流。在比亞迪長沙工廠，這一組合正在重塑制造業(yè)的智能物流體系。無人車承載長距離運輸任務，將大宗物料從倉儲區(qū)輸送到生產(chǎn)線附近。而一到最后10米的關鍵位置，任務便傳遞給Walker S1——一臺身高1.72米、具備人類行走和搬運能力的人形機器人。
Walker S1在接手任務后，依靠優(yōu)必選自研的VSLAM導航技術，無需軌道系統(tǒng)或預設路徑，能夠自主構建和更新工廠地圖，靈活應對工廠內(nèi)的各種突發(fā)情況。在比亞迪工廠中，Walker S1無需設定路線，可以動態(tài)判斷最優(yōu)路徑，通過AI算法自主識別并應對路徑上的隨機狀況，確保物流流程的連續(xù)性和精準性。
在實際應用中，Walker S1與無人車的協(xié)同作業(yè)有效提升了物流效率：無人車完成重載物料的長距離輸送后，將精細對接任務交給Walker S1，形成“長距-短距”“重載-精細”的靈活組合。這種模式不僅消除了人工對接的必要，還提升了物料流轉效率，使生產(chǎn)線得以保持流暢運轉。
Walker S1與無人車可以根據(jù)新的任務要求和路徑需求迅速適配。隨著制造工藝的升級，傳統(tǒng)物流設備通常需要重新布局和路徑規(guī)劃，而優(yōu)必選的方案則依托AI和分布式導航能力，實現(xiàn)了自動化系統(tǒng)從“被動”到“主動”的跨越。
優(yōu)必選的全棧式無人物流解決方案，是在順應制造業(yè)對“真無人化”需求不斷增長的背景下應運而生。與依賴固定軌道和預設路徑的傳統(tǒng)自動化不同，優(yōu)必選的解決方案靈活應對制造業(yè)動態(tài)場景中的復雜需求，開創(chuàng)了制造業(yè)智能物流的新模板。
比亞迪長沙工廠內(nèi)，Walker S1、無人車以及智能制造管理系統(tǒng)共同打造了一個真無人化的物流網(wǎng)絡，這一場景中的突破已逐漸形成一種范式，為未來的“真無人”制造工廠提供了現(xiàn)實支持。
制造業(yè)智能協(xié)作的未來版圖
然而，比亞迪的試點應用只是開始，優(yōu)必選的智能協(xié)同技術正在成為制造業(yè)自動化的潛在標準，具備擴展到更多行業(yè)的可能。
面向“工業(yè)4.0”的浪潮，任何智能協(xié)同方案都不應該只能夠在單一工廠中發(fā)揮作用，還需具備跨行業(yè)和跨場景的適應能力。
而作為制造業(yè)新型智能協(xié)作方案的核心，以Walker S1為核心的“真無人”物流解決方案正是基于智能調度和靈活適應的能力，才能夠適配生產(chǎn)流程多變、物流需求復雜的行業(yè)，從而在比亞迪工廠內(nèi)進行概念驗證。
例如，優(yōu)必選的分布式智能調度系統(tǒng)賦予人形機器人和無人車高度自主性，使其不再僅僅是執(zhí)行單一任務的設備，而是能在高動態(tài)需求下自主決策、靈活應對的“智能單元”。無論是倉儲、搬運，還是精細分揀與對接，二者都能實時響應，確保物流流程的高效運轉。
而通過這一智能協(xié)同方案，工廠的物料流轉就能夠從傳統(tǒng)的剛性流程轉變?yōu)檫m應性更強的柔性網(wǎng)絡。例如，基于AI與視覺算法，Walker S1和無人車能夠動態(tài)調整路徑，并根據(jù)實時數(shù)據(jù)優(yōu)化任務優(yōu)先級。例如，當倉儲區(qū)的貨物需求變動時，無人車可以智能調度并優(yōu)先搬運，而Walker S1則靈活銜接物料配送。
這一分布式調度模式具備極高的適配性與延展性，使得優(yōu)必選的方案具備從擴展至多種行業(yè)的潛力。其不僅能解決一家工廠內(nèi)部的物流無人化需求，還為未來的跨工廠的物流協(xié)同奠定了基礎。
未來，當各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)的物流系統(tǒng)通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)互聯(lián)互通時，優(yōu)必選的“智能協(xié)同”模式可以在更大范圍內(nèi)實現(xiàn)物流的無縫銜接。通過數(shù)據(jù)的實時共享，工廠內(nèi)外的生產(chǎn)和物流信息可以高效流動，推動企業(yè)之間的物流網(wǎng)絡協(xié)同，為產(chǎn)業(yè)鏈的整體提升提供支撐。
在比亞迪的試點中，優(yōu)必選不僅展示了單一工廠的無人化物流協(xié)作能力，還通過智能協(xié)同的模式為制造業(yè)提出了一種新的物流生態(tài)理念：即在制造流程的各個環(huán)節(jié)，機器人和自動化設備之間不再是孤立存在，而是通過數(shù)據(jù)流形成“有機網(wǎng)絡”。
在優(yōu)必選的解決方案中，數(shù)據(jù)將不僅僅用于調度一臺機器人完成某一任務，而是通過云端共享實現(xiàn)物流設備間的信息流通，從而在整個物流網(wǎng)絡中實現(xiàn)高效協(xié)同。
在這一“有機網(wǎng)絡”中的智能設備將能夠獨立運行、動態(tài)協(xié)作，物流系統(tǒng)的穩(wěn)定性和擴展性都將大幅提升。
因此，可以預見的是，在未來的制造業(yè)中，優(yōu)必選的“人形機器人+無人車”協(xié)同模式有望成為行業(yè)內(nèi)智能物流的標準方案。其解決方案將不再局限于特定的行業(yè)或生產(chǎn)場景，而是會向多行業(yè)廣泛應用延展，為實現(xiàn)制造業(yè)的高度柔性、智能協(xié)同提供堅實的技術支撐。
未來的智能工廠也不會僅僅是由一系列獨立的機器人和設備構成，而是一個由互聯(lián)互通的智能執(zhí)行機器構成的生產(chǎn)網(wǎng)絡，每一個環(huán)節(jié)的需求都能得到快速響應。
機器人協(xié)作模式帶來的從來都不只是效率的提升，更是一種全新的生產(chǎn)生態(tài)，將制造業(yè)從傳統(tǒng)自動化逐步推向真正的智能化和無人化。
在工業(yè)4.0的浪潮中，優(yōu)必選“真無人”物流解決方案在比亞迪工廠的成功應用，或許只是這一技術普及的開端，未來的智能工廠將會探索一條全新的道路——一個由機器人自主決策、動態(tài)調度、人機協(xié)同的智能生態(tài)系統(tǒng)。
不同于特斯拉、奔馳、寶馬等車企引入人形機器人開展概念驗證，“新能源汽車世界冠軍”比亞迪讓人形機器人在工廠試運營。“真無人”物流技術即將成為全球制造業(yè)的標配，推動智能化生產(chǎn)的全面到來。
——信息來自：經(jīng)濟觀察報
