近期，小米创始人雷军在社交平台分享了小米自研人形机器人在汽车工厂“实习”4个月的成果。据介绍，这批机器人于今年年初进入小米汽车工厂，在自攻螺母上件工站开始了它们的“实习”工作。
经过一个季度的学习和迭代，机器人在该工位的双侧作业成功率已从最初的90.2%提升至98%。这一数据已非常接近熟练工人99%的合格率，因此被网友趣称为“离转正只差1%”。
除了在原有岗位上取得显著进步，小米机器人还开始“轮岗”，在总装车间的物流区探索更具挑战性的新岗位。目前，机器人已开始承担中控台侧盖板排序和料箱折叠回收两项新任务，并且在这两个新工站的成功率均达到了90%。
这些新任务的难度远高于简单的拧螺丝。例如，中控台侧盖板属于尺寸大、外形不规则的柔性工件，这对机器人的全身运动控制、力感知以及双手协同能力提出了严苛要求。为了完成这类任务，小米机器人应用了多项自研技术。当机器人抓取和放置盖板时，如果遇到卡滞，其搭载的主动柔顺控制策略能让它感知到阻力并自主微调姿态，直至成功放置。在操作过程中，机器人能够调动全身自由度以保持平衡，并通过自主换手来调整握持角度，确保物料能精准放入料格。
在料箱折叠回收工站，机器人则需要依靠细腻的指尖触觉来精准地抠开料箱拉环，并用双臂配合完成折叠和堆叠。此外，这些机器人已深度接入工厂的数字化系统，能够直接读取生产任务和物料信息，无需纸质单据。多台机器人之间也可以通过系统同步作业状态，实现协同工作，自动匹配产线节拍。同时，系统也预留了远程干预通道，在出现异常时，工作人员可远程接管，以规避产线停摆的风险。
尽管取得了显著进展，小米方面也坦承目前仍存在可优化的短板。例如，在折叠料箱时，机器人需要先转动箱体来对准卡扣，而熟练工人则可以凭借经验直接“盲操”完成。小米表示，未来将通过升级仿生灵巧手的力控算法来攻克这一难题，进一步提升作业效率。
从单一的拧螺丝工位，拓展到多类复杂的装配和物流场景，并实现从“单一工序运转”到“多机协同配合”的跨越，小米机器人正通过在真实产线的实践，持续拓展其在智能制造领域的应用边界。小米方面认为，人形机器人的工业落地是一项长期工程，未来研发重心将聚焦于高自由度仿生灵巧手和复杂柔性物料的操作算法，以适应更多汽车制造场景。
