“上崗”一個月后 ，A2-W終于“上播 ”了。

　　在富臨精工（300432.SZ）位于綿陽的工廠內
，第一財經記者看到了正在搬運物料周轉箱的智元機器人A2-W 。當物料周轉箱到達卸貨區后，A2-W需要對堆疊起來的物料箱進行識別分揀、導航避障搬運 、精準放置等工作
。在三個小時的直播中 ，A2-W完成了搬運800余個周轉箱的任務。

　　機器人進廠
，并不是讓機器人“動起來
”這么簡單 。從處理復雜產線中的工程難題，到解決關鍵零部件的一次偶發故障 ，再到跨工廠部署的能力復用，每一步都考驗著算法
、本體、系統集成和現場工程的協同配合
。在智元機器人的大模型和本體技術之外
，一條完整的生態鏈條正逐步浮出水面：以安努智能為代表的集成部署廠商正在打通機器人落地的“最后一百米”，以富臨精工（300432.SZ）為代表的核心零部件廠商正在提供真實場景驗證。

　　智元機器人則在一手鋪開“資本盤 ”的同時 ，也試圖在“成本賬
”上算出答案 。畢竟
，最終能穿過資本熱潮 、算法幻覺和工程鴻溝的，才是真正能落地的機器人。

　　機器人“實戰” ，工程化難題待解

　　在富臨精工（300432.SZ）產線中上崗的A2-W
，是一個單臂擁有七個自由度的輪式通用機器人
。第一財經記者注意到，A2-W的末端執行器是一個定制的夾爪 ，能夠幫助其精準地拿起堆疊在卸貨區的物料箱。當遇到堆疊緊密的物料箱時
，A2-W利用自己的抓夾“挑 ”開了箱子的一邊，好讓自己的雙手能夠同時抓住物料箱的兩側 。

　　物料箱的疊放擁有隨機性和不確定性 ，人工在搬運過程中可以憑經驗“下意識”進行判斷
，對于機器人而言，這一過程則涉及復雜的感知與決策系統
。

　　機器人依靠激光雷達
、視覺傳感器、六維力傳感器等設備進行多模態感知。在對現場環境進行全面“掃描
”后 ，機器人大腦需要識別箱體的歪斜角度 、相鄰間距等參數，進行相應決策執行 。在搬運時
，機器人則需識別物料箱的種類，動態調整抓取中心 ，規劃搬運路徑
，并將不同類別的物料箱準確分類和放置到指定位置
。

　　當記者靠近的時候，A2-W立即停住了所有的動作。“這是出于安全考慮 ，”富臨精工（300432.SZ）工程部主任鄧揚解釋說
，工廠環境中存在許多不確定因素，比如穿梭其間的工作人員和正在作業的叉車等 。

　　不確定性 ，是A2-W在概念驗證階段所要面臨的最大挑戰之一
。

　　許多問題只有真正走進工廠才能發現。在實際的生產線中
，復雜的光照條件可能干擾機器人的視覺識別與定位 。在當前的數字化工廠中，產線周圍的機器設備也許會產生電磁干擾 ，影響機器人的信號傳輸
，導致指令延遲或錯誤
。

　　智元機器人通用業務部總裁王闖透露，在機器人進廠之前 ，智元團隊已經在實驗室中將所有的軟件架構和算法方案都跑通了。但如果想要正式上崗，還需解決算法與硬件的深度耦合問題
，并確保系統的精度與安全性，這對團隊的工程化能力提出了更高要求 。

　　打通最后一百米 ，行業新角色出現

　　“在訓練算法時
，我們用了95%左右的仿真數據，5%左右的現場真機數據。 ”王闖指出 ，盡管大量的仿真數據提高了團隊的部署效率
，但真實工廠的復雜環境仍會帶來挑戰，需結合現場數據持續優化算法 ，才能讓A2-W應對各種突發狀況
。

　　從實驗室到工廠
，負責機器人實地部署、打通“最后一百米
”的新角色正在出現。

　　今年2月，富臨精工（300432.SZ）發布公告宣布公司與智元機器人等相關方簽署了《人形機器人應用項目投資合作協議》 ，各方共同投資設立合資公司實施人形機器人項目 。安努智能正是在該背景下誕生
。天眼查數據顯示
，當前富臨精工（300432.SZ）
、智元方均為安努智能股東。

　　隨著機器人進場，新一輪真機數據不斷生成 。第一財經記者了解到 ，在這一批A2-W部署的過程當中，在智元機器人提供的大模型與本體基座之上
，安努智能將部署經驗“模型化”，構建可復用的小模型模板 ，并通過在不同工廠的重復調試與微調
，提升化機器人在實際環境中的抓取策略、碰撞檢測與力控算法成熟度
。

　　隨著小模型數量的增長，機器人的原子技能也會越來越熟練。所謂原子技能 ，就是工程團隊將“拆箱 、搬運
、投放 ”等核心動作模塊化
，形成可獨立調用的標準能力單元 。由于每條產線的布局、路線和節拍各不相同，機器人進入新場景時需要根據實際情況 ，調整路徑規劃與動作參數
。通過能力模塊的拆解與重組
，機器人在面對不同工廠 、不同工序時具備更高效的適應性和復用性。

　　工程化是一個瑣碎的過程 。一位現場的智元工程師告訴記者，就在直播開始前一天晚上的十點 ，團隊發現電源板出現了異常警報
。盡管該類問題能夠通過機器復位來快速解決
，但團隊還是決定從頭排查，以確保作業穩定性。

　　“最后發現是一個塑封元件輕微漏氣 ，可能導致散熱問題 。
”他告訴記者，在修復問題后
，工程師又讓機器人“加班”運行至凌晨一點來驗證其穩定性。“工程化的關鍵在于處理細節，我們必須搞清楚每一次偶發故障背后隱藏的潛在風險
。 ”

　　安努智能的董事長文宏杰告訴記者 ，雖然第一批機器人落地部署需要三到四個月
，但如果下次到了相似的工廠環境中，部署速度也許可以縮短至三周甚至三個小時。“這取決于環境的相似程度 ，如果下一家工廠和上一家工廠有80%的環境重合度
，那我們只需要針對剩下20%的部分進行數據采集 。
”

　　智元鋪開資本盤，工廠重算成本賬

　　盡管沒有透露具體的落地價格 ，王闖向記者表示
，當前一臺A2-W落地的配套價格在幾十萬左右，“規模越大 ，每臺價格就會越便宜”
。多位業內人士告訴記者
，一臺機器人落地的價格在40萬元-80萬元左右。

　　富臨精工（300432.SZ）的總工程師向明朗向記者解釋，機器人落地的成本不僅僅來自于采購本體的價格 。“機器人本身的價格取決于它的配置
、性能和采購規模
。 ”向明朗說 ，機器人一旦進廠，并不是“買來即用、無人管控
”
，還需要持續地運營維護投入。比如后臺技術人員的調度 、電力消耗
、維修和保養費用 。“現在機器人運維崗位也需要更懂技術的工人，在大批量落地前 ，成本不低
。”

　　根據向明朗估計
，在當前的部署場景中，一臺機器人可以代替約0.7名人工勞動強度較高的崗位。如果工廠采用兩班甚至三班倒制度 ，相當于一臺機器人可在全天候運行下替代掉約1.4名- 2名工人 。

　　機器人不用進食與休息
，可實現 “無縫接班 ”
。相比之下，人工即使是輪班 ，也需安排吃飯、休息等時間段
，而機器人通過后臺人員分批值守監管，能夠確保產線連續不間斷運行。向明朗透露 ，未來比較理想的狀態是
，一位工作人員可以通過線上平臺來管控多臺機器人 。“綿陽本地的用工成本差不多是每人每年八萬元，如果未來一個機器人能夠穩定覆蓋2個工位左右 ，成本回收邏輯會比較清晰。”

　　值得一提的是，安努智能的內部人士向第一財經記者透露
，該公司與另一家智元投資企業靈初智能的業務交流比較密切
。智元機器人參與了靈初智能的天使輪融資，靈初智能專注于機器人的操作模型和靈巧手的研發。這或許意味著 ，隨著智元機器人通過投資等路徑構建起了具身智能生態
，其本體產品的商業落地有望獲得更強的協同支撐與系統集成能力 。

　　在更多落地場景中獲取更多商業訂單，或許已經成為了智元機器人當前的主要目標之一
。王闖透露 ，當前雙足人形機器人A2和輪式通用機器人A2-W都是智元量產規模比較穩定的產品。

　　7月8日晚間
，根據上市公司上緯新材（688585.SH）披露公告，智元機器人擬通過與核心團隊共同出資設立的持股平臺“智元恒岳
” ，以協議轉讓+部分要約收購的方式
，合計拿下至少63.62%的股份，獲得該公司的實際控制權 。此番操作也讓智元機器人拿到了科創板的“入場券”
。

　　在此之前 ，智元還投資過數字華夏 、首形科技
、千覺機器人、靈初智能等十數家機器人產業鏈公司
，并和富臨精工（300432.SZ） 、藍思科技（300433.SZ）、臥龍電驅(600580.SH)等零部件廠商展開合作。

　　“一級市場和二級市場的動作，倘若只落在資本側 ，那確實有些‘雷聲大
、雨點小’ 。 ” 中關村物聯網產業聯盟副秘書長袁帥告訴第一財經記者，通過股權投資等方式建立的生態捆綁關系更為緊密
，但最終仍要回歸產品本身，真正落到商業化落地和投入產出比上
。對于智元機器人而言 ，資本布局只是手段
，產品扎根產業才是目的。

　　畢竟，真正決定賽道高度的 ，不是估值數字
，而是機器人能否穩穩站上工廠的地面 。