6月25日消息，稚晖君（彭志辉）在上海MWC喊出具身智能从“炫技”走向“干活”的同时，智元的8台机器人正在龙旗科技江西工厂开启为期6天的全流程产线作业直播，正在从实验室走向真实的产线。

据介绍，智元的这8台精灵G2机器人全程无剪辑、无预演，严格按照工厂”早八晚七"的生产节奏在运行。这是全球范围内，首个覆盖3C电子核心制造环节的部署态具身智能落地案例，也是业内首次实现"可并线、可稳定、可批量、可复制"的规模化验证。

当具身智能从”炫技Demo"走向"真实干活"，背后经历了怎样的技术攻坚与商业探索？智元Genie业务部项目总监艾文在与网易智能等媒体交流时，给出了一线部署者的答案。

八台机器人"接管"整条质检线：从单工位到全流程的跨越

今年4月，智元曾在龙旗工厂进行单工位作业直播，彼时2台机器人完成单一工序已属行业首次。短短两个月后，部署规模从一台扩展到八台，覆盖了平板产线完整的质检工段。这条产线正在生产的，是面向海外市场的消费类平板电脑，龙旗科技作为全球知名的智能硬件ODM企业，其产线的品控标准极为严苛。

"这八台包含了整条平板线完整的质检工段，也就是说，这条平板的质检任务全部都是由机器人来操作的。"艾文介绍，机器人负责的四个工序涵盖多媒体测试、音频测试、通讯耦合测试和辐射发散测试，每一个工序的测试设备和作业要求都不相同。

从单工位到多工位，技术挑战呈指数级增长。艾文将核心突破归纳为两点："第一是整体机械臂的稳定性，目前机器人连续运行已超过3000小时，通过了一次非常关键的考验。第二是多机器人协作时的一致性，我们在同步、通讯稳定性、系统延迟等方面做了大量技术攻克。"

在模型层面，单工位时一个模型只需负责一个作业工序，而多工位要求一个模型同时支撑四个任务，"还要实现模型不会产生幻觉，也不会相互干扰"。据了解，这背后依托的是智元自研的全链路技术体系——从底层硬件本体、灵犀大模型到上层的调度平台，实现了端到端的自主可控。

99.94%成功率背后："两个体系的融合"是最大痛点

直播第二天，机器人连续作业成功率达到99.94%。那0.06%的"失误"发生在哪里？

"是皮带线没有及时响应机器人的请求，导致平板堆叠。严格来说，不算机器人本身的失误操作，而是机器人跟工厂系统对接的问题。"艾文坦言，机器人进工厂最大的痛点是"两个体系的融合"——具身智能体系偏向自动驾驶模式，要求连续无故障运行；而工厂的工业自动化体系允许一天有4%-5%的故障时间。

"工厂设备半小时发生十几次故障，按一下清除按钮就恢复了。但放在机器人层面，我就不能容忍，因为我算的是连续可工作时长。"为此，智元将通讯架构从"以设备为主节点"改为"以机器人为主节点"，并增加了多次尝试、信息校验、历史回寻、故障自动清除等机制，保证作业连续性。

龙旗科技总经理李龙对此次合作给予了高度评价，认为智元机器人在真实产线上的表现已经达到了可以与人力并线作业的水平，为行业提供了极具参考价值的落地样本。

对于工厂愿意大规模买单的门槛，艾文给出了明确标准："至少单点故障要持续一个月左右才出现一次，并且可以快速解决。"

成本与人工基本持平：当下追求数据，未来追求利润

商业化落地绕不开经济账。艾文透露，目前机器人的成本核算逻辑是对标当前人力的两年成本，"目前基本持平，因为整机成本还是偏高，但未来会逐步下降。"

相比短期利润，智元更看重的是另一种"收益"："我们现在更多的是将机器人部署到真实作业场景里，获取更多真实的场景数据，这样的收益我们可能更看重。"

在效率方面，直播数据显示1小时12分钟内完成约3086件作业，基本与人类效率持平。"如果非要量化，目前是人工效率的80%-90%。"艾文解释，这是为了匹配整条产线的节拍——前端人工上料，后端人工包装，中间的机器人不能太快也不能太慢。

值得注意的是，龙旗科技江西工厂拥有7000多名工人，每季度人员流动率极高。这恰恰是制造业"用工荒"的缩影——年轻人越来越不愿意从事高度重复的产线劳动，而机器人恰好可以填补这一结构性缺口。

对于规模化时间表，艾文表示，"2026年是智元部署的元年。上半年属于小规模部署和多场景试验局验证，目前已验证了大概七个解决方案。下半年，我们会进入比较大的规模化部署状态，并且是多解决方案、多场景的状态。"

在具体数字上，"今年整个规模部署应该是千级别的，明年应该是上万级别的，内部一直以这个目标做牵引。"

场景方面，除了已经落地的3C电子产线质检，智元还在汽车ECU制造、零售仓储、高铁和地铁安检、芯片测试上下料等领域完成了试验局验证，"估计6月底之后，陆陆续续大家都能看到相关部署。"

为解决规模化部署的效率问题，智元推出了"精灵Agent"零代码作业平台，将各类作业技能模块化、编排化，"在电脑上拖一下，就把动作流串联起来"，实现新场景的快速复制。智元将这一能力定义为具身智能从"能用"到"好用"的关键一步——不仅让机器人学会干活，还要让部署过程本身变得简单高效。（崔玉贤）