宝马大规模部署人形机器人，零件没有停在预设的位置，传统自动化设备要重新定位、调整程序，有视觉和动作调整能力的机器人，成了主角。
9月30日资本市场日的物理AI分论坛上，宝马把人形机器人、AGV小车、机械臂组合一起使用，让机器获得可复用的生产技能，把这种灵活的生产力部署到宝马全球工厂去。
Part 一 · 30000台X3，人形机器人可以干活了
Figure 02在宝马美国斯帕坦堡工厂的车身车间干了11个月，装卸钣金件。Figure AI公布的运行数据里，10小时一班、周一到周五，跑了1250多个小时。装了9万多个零件，参与生产3万多台BMW X3。节拍84秒，其中装料37秒，放置精度每班保持在99%以上，人工介入的目标是零。机器人自己走了约120万步，200多英里。
84秒节拍和5毫米公差，要求在2秒内把零件放进焊接夹具，还要躲开现场的人和设备，前臂是这台机器最主要的故障点。电机、冷却和线束在工业生产的小臂设计，Figure 03为此重做了手腕电子架构，去掉分配板和动态线缆，让手腕电机控制器直接跟主计算机通信。
零件落地精度5毫米，2秒完成，7万个钢件在10个月内重复这个动作，Figure 02 表现得不错，2026年6月接棒的是Figure 03，岗位从车身车间换到物流。
新任务是把散件分拣。零件在大容器里乱堆，机器人捡起来，按装配顺序放进排序料车，再由自动牵引列车运到线边，交给装配工人，手上加了触觉传感器和掌心摄像头，软性材料为了跟人共处，无线充电为了不用停机下线，语音对话为了跟线边工人直接说话。
一台机器休息了，另一台接上去。岗位换了，任务从搬运变成判断。斯帕坦堡的生产控制与物流副总裁Ulrich Wieland把这个厂叫作人形机器人的发源地。Figure 03 不只干活，还得做排序决策。
Part 二 · 汽车工厂机器人很多，现在需要能灵活应对变化的
汽车工厂的自动化密度已经很高了。焊接、搬运、涂装，六轴机械臂加固定夹具，节拍稳定的时候又快又准，一台设备能用十年。
零件的形状和摆放方式会变，物料箱里的东西未必每次都在同一个位置，工位跟着车型和生产计划调整。人看到变化，换个角度、调整一下动作，顺手就做了，程序如果写死的机器只能停下来 reprogram 和调试。
宝马的物理AI 人形机器人和组合，就是把看见变化、理解任务、动手执行这三段能力装到生产现场。工人说出任务，系统听懂指令，摄像头识别零件和周围环境，机器人规划动作并执行。
把零件拿到工位，拿哪一个，从哪里抓，旁边有没有障碍，放下去怎么保证位置。从数字智能到物理智能分四步：执行固定程序，掌握特殊技能，在某个领域内完成多种任务，最后才是跨行业跨环境干活的通用机器人。
今天最容易产生价值的是第二步。给已经成熟的工业硬件加一点灵活性，让它能对付一定范围内的位置变化，不必让机器人一次性学会所有工作。
AEON属于第三步的演示，1.65米高，60公斤，腿是轮子不是脚，平面最高2.5米每秒，24个传感器，Jetson Orin车载计算。它用NVIDIA Isaac在仿真里训出来，这是Hexagon Robotics做的，2025年12月在莱比锡工厂开始测试，做的是高压电池装配和零部件生产，工人不用再穿着笨重的防护装备做重复动作。
这里是先看任务、再选硬件的逻辑。固定工位继续用机械臂，运输继续用AGV，需要更灵活操作的地方再上人形，设备跟着任务走。
Part 三 · 技能要能复用 
每一座工厂、每一个工位都从头教一遍，物理AI就变不成生产能力。
宝马先建一套可复用的技能集，圈出五类值得重点研究的领域：物料与零件处理、物流、连接工艺、机床上下料、质量检测。落到具体动作是拾取与放置、工具处理、运动、双手操作、人机协作。
同样是拾取与放置，今天在固定工位由机械臂做，明天可能在物流区由另一种设备做。设备和零件会换，其中一部分识别、规划和操作能力能带过去。
宝马对潜在应用做过一次梳理，识别的物理AI潜力里约40%属于高潜力、可扩展的用例，约10%属于适合近期工业化的快速见效场景。这两个数字说的是用例筛选的结果，不是当前的自动化率，也不是已经落地的收益。这套平台底层连的是边缘生态系统、AI平台和位置服务，往上是数字化生产集成、通用AI模型和宝马自己的数据，最上面形成技能集。目标是开发一次、全球部署。
结语
虚拟工厂提供仿真、生产规划、合成数据和工作计划，机器人进现场之前可以先练。工艺专家提供远程操作和第一视角视频，工人知道怎么抓更稳、什么情况容易出错，这些经验得找到能进模型的表达方式。真实工厂提供实际流程、质量数据和3D扫描，仿真练再多也得上真现场挨一遍遮挡和意外。
宝马部署机器人是挺认真的选择，可能特斯拉这波已经走挺远了！
原文标题 : 汽车工人要下岗了？宝马要用人形机器人大规模部署汽车制造
（来源：维科网）
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