小米自主研發的人形機器人近日在汽車制造領域取得關鍵突破，成功完成真實工廠環境下的連續3小時自主作業測試。該機器人于自攻螺母上件工站實現雙側同步安裝，成功率達90.2%，完全滿足汽車產線每76秒完成一個生產節拍的要求，標志著人形機器人向規模化工業應用邁出重要一步。

測試場景聚焦汽車一體化壓鑄后地板的螺母擰緊工序，機器人需從自動送釘設備精準抓取自攻螺母，克服多重技術挑戰完成安裝。其核心難點在于螺母內側花鍵結構的非固定姿態特性，以及定位銷軸磁吸力對操作精度的干擾。研發團隊通過多模態感知融合技術，使機器人具備動態調整抓取角度的能力，確保花鍵與工裝實現毫米級貼合。

技術實現層面，該系統采用端到端數據驅動控制架構，基于VLA大模型Xiaomi-Robotics-0構建強化學習框架。運動控制模塊創新性地采用混合架構設計，將優化控制與強化學習相結合，支持四級嚴格優先級控制策略。通過多傳感器信息融合，系統可在1毫秒內完成運動規劃求解，確保在高速作業中保持操作穩定性。

在感知系統構建上，機器人配備多維度傳感器陣列。頭部與腕部相機組成立體視覺網絡，實時捕捉工件空間位置；指尖觸覺傳感器可感知0.1牛級別的接觸力變化，配合關節本體感知系統形成閉環控制。這種多模態感知體系使機器人能準確識別磁吸干擾，動態調整操作策略避免安裝失效。

測試數據顯示，典型失效案例中花鍵貼合不緊密的問題已得到顯著改善。研發團隊通過分析數千次操作數據，優化了抓取姿態預測模型，使螺母安裝垂直度誤差控制在±0.2度范圍內。目前該技術方案已形成標準化作業流程，為后續工站部署奠定基礎。

作為汽車制造場景的首個試點應用，自攻螺母上件工站的成功驗證了人形機器人在精密裝配領域的可行性。研發團隊正同步推進料箱搬運、前徽標安裝等典型工站的部署工作，通過持續積累工業場景數據，逐步完善機器人作業能力圖譜。每個新工站的驗證都將涉及不同的操作維度，包括重載搬運、柔性抓取和視覺定位等技術的復合應用。