7月14日，小米創始人雷軍在社交平臺曬出一份特殊的“工廠實習成績單”：經過4個月的產線實測，小米自研人形機器人在小米汽車北京亦莊智能工廠的自攻螺母上件工站，雙側作業成功率從最初的90.2%提升至98%，距離熟練產業工人99%的作業合格率僅差1個百分點。這一數據的公布，讓原本停留在概念與賽事展示階段的人形機器人，第一次真正站在了大規模工業落地的門檻前。

98%背后：不是簡單“擰螺絲”，是工業場景的硬核闖關

很多人把“打螺絲”理解成一個簡單的重復動作，但在汽車總裝車間，自攻螺母上件恰恰是公認的精細活。汽車車身的自攻螺母內側帶有花鍵，每次從送釘設備中被抓取出來時，姿態都處于隨機狀態，機器人不僅要在毫秒級時間內識別出螺母的角度，還要克服螺母自帶的磁吸干擾，完成毫米級的精準對位。稍有偏差，就會出現螺母卡滯、滑牙，甚至直接損傷車身基材，直接影響整車的裝配質量。

在這之前，工業領域的高精度擰螺絲任務，基本都由固定工位的專用機械臂完成，它們只能在預設路徑里完成單一動作，一旦工件位置、姿態出現微小變化，就很容易出現失誤。而人形機器人要在這個工位站穩腳跟，意味著它必須同時突破視覺識別、力覺反饋、動態姿態調整三重技術關卡。

從小米公開的實測細節來看，這臺機器人已經實現了連續3小時無人工干預的自主運行，除了核心的自攻螺母上件任務之外，它還在總裝車間的物流區完成了“輪崗”：中控臺側蓋板排序、空料箱折疊回收兩項此前被認為更適合人工完成的柔性任務，作業成功率也雙雙達到90%。這意味著它已經不再是只能完成單一動作的“專用設備”，而是具備了在復雜工業環境里適配多類任務的通用能力。

從90.2%到98%：4個月產線迭代，踩過的坑比實驗室多得多

從今年年初正式進駐小米汽車工廠開始，這臺人形機器人的“實習生涯”遠非一帆風順。剛進廠的前兩個月，它的作業成功率始終徘徊在90%出頭，距離產線可接受的穩定標準還有明顯差距。

實驗室環境里，所有工件的擺放位置、姿態都經過嚴格校準，光照、干擾都被控制在理想范圍內。但真實的汽車工廠里，地面有輕微震動、車間光線隨時段變化、送釘設備偶爾會出現微小的出料偏差，這些在實驗室里幾乎不會出現的變量，每一個都可能讓機器人的作業出現失誤。

為了補上這8個百分點的差距，小米機器人團隊沒有停留在實驗室優化算法，而是直接把調試工位搬到了產線旁邊。他們針對工業場景的特殊需求，優化了主動柔順控制策略，讓機器人在接觸工件的瞬間，能通過末端的力覺傳感器實時感知接觸力的變化，自主微調手臂姿態，哪怕螺母出現輕微偏移，也能自主完成對位，而不是直接報錯停機。同時，團隊還把機器人系統深度接入了小米汽車工廠的數字化生產體系，它可以直接讀取實時生產任務、物料編號，完全告別了傳統工業機器人依賴的紙質單據和離線編程。

更關鍵的是，這套系統還預留了遠程干預通道，一旦遇到極端異常工況，后臺工作人員可以遠程接管設備快速處理，完全不會影響整條產線的正常節拍。而這條產線本身，就已經達到了76秒下線一臺整車的運行效率，機器人能在這樣的節奏里穩定作業，本身就是對其實用性的最強驗證。

不是“搶工人飯碗”，是把人從重復勞動里解放出來

消息公布之后，社交平臺上出現了不少討論：“連打螺絲的工作都被機器人搶走了，以后普通人進廠打工的機會還有多少？”但從產業落地的實際邏輯來看，人形機器人進入工廠，從來不是為了簡單替代工人，而是為了把人從極端重復、高負荷的勞動里替換出來。

汽車總裝車間的擰螺絲工位，工人需要長時間保持同一姿勢作業，一天重復上千次相同動作，很容易出現肌肉勞損類的職業損傷。而機器人上崗之后，工人不需要再站十幾個小時重復擰螺絲，轉而可以去承擔機器人調試、設備維護、質量抽檢這類技術含量更高、勞動強度更低的崗位。

從全球制造業的發展路徑來看，每一次自動化設備的普及，都會淘汰一批低技能重復崗位，但同時也會創造出更多新的技術型崗位。過去十年里，中國手機工廠的自動化率大幅提升，流水線崗位數量有所減少，但工業機器人運維、自動化產線調試這類新崗位的需求，增長了十倍以上。

雷軍此前就公開表示，小米給這臺機器人定下的“轉正標準”，是用1到2年時間實現穩定運行一萬小時。而按照小米的長期規劃，未來5年，旗下的智能工廠里將會有大批量人形機器人上崗，最終形成“少量人工+大量人形機器人+自動化設備”的全新生產模式。

人形機器人的工業落地，才剛剛開始

過去很長一段時間里，全球人形機器人行業都陷入了一個“演示陷阱”：發布時能跑能跳，能完成各種炫酷的動作，但始終走不出展會和實驗室，找不到真正能大規模落地的場景。而小米這次把人形機器人直接放到了量產汽車的核心產線里，用實打實的98%成功率，踩出了一條從技術演示到工業實用的清晰路徑。

更值得關注的是，小米并沒有把人形機器人的能力局限在汽車工廠里。依托過去十幾年在智能手機、智能家居領域積累的視覺算法、語音交互技術，以及國內最完善的消費級智能制造供應鏈，小米正在搭建一套開放的具身智能生態，把工業場景里驗證過的技術，逐步向更多制造場景延伸。

98%的打螺絲成功率，不是人形機器人工業落地的終點，而是一個全新的起點。當越來越多的人形機器人開始走進真實工廠，像普通工人一樣完成一個個具體的生產任務，中國制造業的智能化轉型，也將由此進入一個全新的階段。