2025年12月17日，宁德时代中州基地（洛阳伊滨区）迎来历史性一刻——全球首条实现人形具身智能机器人规模化落地的新能源动力电池PACK生产线正式投入运行。

由宁德时代生态企业千寻智能研发的人形机器人“小墨”正式上岗，承担起电池包下线前最关键的EOL（最终功能测试）与DCR（直流内阻测试）工序。

这不仅是一次技术突破，更标志着具身智能从实验室演示走向工业刚需，开启了人机协同制造的新篇章。

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从Demo到产线：人形机器人跑通“真干活”

过去几年，人形机器人多以概念展示或单点实验形式出现在公众视野中，其在真实工业场景中的应用仍处于探索阶段。然而，此次宁德时代与千寻智能的合作，实现了三个“首次”：

首次实现人形机器人在高压、高精度、高柔性工业场景中的规模化部署；

首次将端到端视觉语言动作模型（VLA）应用于实际产线任务闭环；

首次验证了人形机器人在多品种、小批量生产模式下的经济可行性与稳定性。

“小墨”身高1.65米，搭载宁德时代自研电池，可连续工作8小时。其核心能力在于通过3D视觉实时建模、力控模块动态调节、以及多模态感知融合，自主应对来料位置偏差、插接点位变化等不确定性因素，实现亚毫米级重复定位精度（企业内部目标）。在实际运行中，±5mm来料偏差下插接成功率稳定在99%以上，单日完成3000次插接作业，相当于3名熟练工人的工作量，显著降低不良率。

更重要的是，这不是一台机器人的“秀”，而是整条产线的系统性集成。这种“可复制、可扩展、可调度”的模式，为制造业智能化提供了全新范本。

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高危工位的“无人化革命”

据悉，在动力电池PACK产线中，EOL/DCR测试环节长期被视为“高危禁区”。工人需徒手将数百伏高压测试插头精准插入电池包指定接口，操作过程中存在多重风险：

高压打火风险：毫秒级定位偏差可能引发电弧，危及设备与人员安全；

重复性劳损：日均上千次弯腰、插拔动作导致关节损伤；

质量波动：人工操作一致性差，影响电池包最终性能判定。

“小墨”的上岗，彻底重构了这一高危场景的安全逻辑。其柔性力控系统可在插拔柔性线束时动态调节力度，避免线材损伤；当检测到连接松动，会主动触发二次校验流程；在巡检模式下，还能自主规划路径，避开人类活动区域，实现“零干扰”人机协作。

这不仅是效率的提升，更是制造伦理的进步——将人从危险、重复、低价值的劳动中解放出来，转向更高阶的决策、监控与优化角色。正如一位产线工程师所言：“以前我们担心插错一个口，整批电池都要返工；现在‘小墨’干得比我们稳，我们反而成了它的‘监护人’。”

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2026展望：人形机器人进厂，三大挑战待解

随着“小墨”在宁德时代的成功落地，具身智能机器人进入工厂已不再是“是否可能”，而是“何时普及”。业内普遍预测，2026年将成为人形机器人从“示范应用”迈向“行业渗透”的关键一年。然而，这一进程仍面临三大核心挑战：

成本与ROI（投资回报率）的平衡

尽管国产化供应链已经可以将机器人的关节模组成本大幅降低，如绿的谐波、双环传动等国产核心部件集体降价，带动“谐波减速器-力矩电机-驱动器”全链路成本较2023年下降60%以上，整机成本较国际竞品低40%。

但相较于传统工业机器人或专用自动化设备，人形机器人在初期投入仍较高，其大规模推广的前提是能在更多高价值、高柔性场景中证明其综合ROI优势。宁德时代计划通过“场景反哺研发”，即利用产线数据优化电池管理、材料设计、控制算法，形成“应用-数据-迭代-降本”的正向循环。

场景泛化能力的边界

当前“小墨”在生产线上的规模化落地的成功，高度依赖于其对EOL/DCR工序的深度定制。要将其能力复制到3C电子、汽车装配、储能系统等其他领域，还需解决任务泛化、环境适应、多机协同等复杂问题。

据悉，千寻智能已启动“百万小时真机数据采集计划”，目标在2026年实现模型能力国内第一、世界前三。但数据积累只是基础，如何构建通用任务理解与执行框架，仍是技术攻坚重点。

产业生态与标准体系的缺失

人形机器人不是孤立产品，而是智能制造生态的“神经末梢”。其规模化落地需要一系列的配套，如安全规范、人才体系、数据接口标准、政策支持等。若缺乏统一标准与生态协同，极易陷入“各自为战、重复造轮子”的困境。

安全规范：今年9月，全国首个面向具身智能领域的国家级标准化试点项目——“上海虚实融合具身智能训练场标准化试点”正式获批立项，规划围绕训练场制定80+项标准，并“计划牵头人形机器人安全规范、通信协议等国家标准”；

人才体系：全国已出现由政府、龙头企业与科研机构共建的具身智能训练与操作培训平台，以及面向开发者的实操课程/认证。但在院校通识教育与社会培训层面仍以试点为主，尚未形成覆盖全国、各层次统一的标准化体系，整体处于“局部普及、加速扩张”阶段。

数据接口标准：行业总体处于“标准推进期+生态局部开放”。

一方面，国家与地方创新中心、标准化组织与头部企业正推动遥操作、传感器与评测等接口与数据集的规范化，政策侧也在通过场景开放与数据券激励数据共享；

另一方面，跨企业、跨场景的统一接口尚未普及，数据孤岛与“三热三冷”（技术热、协同冷；资本热、落地冷；需求热、信任冷）仍制约生态协同与闭环效率。

政策支持：从行业现状来看，面临通用能力、成本与高质量数据等共性挑战，后续需要在标准、评测、数据与算力等公共底座上持续投入，以支撑更大规模的工程化落地。

国家层面通过“人工智能+”行动强化场景牵引，推动机器人与具身智能在更多行业规模化应用。工信部《人形机器人创新发展指导意见》明确2025年实现整机产品批量生产，并在特种、制造、民生服务等场景开展示范应用。

地方层面则形成差异化路径与集群优势：北京侧重科研与人才、上海强在应用与生态、深圳优在制造与供应链，多地设立产业基金、开放应用场景、建设创新中心与中试平台，促进从试点示范走向工程化与规模化供给。

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结语：不只是替代，更是重构

“小墨”在宁德时代的上岗，远不止是一次“机器换人”的效率升级。它代表了一种新的制造哲学：以类人智能填补传统自动化与人工之间的空白，构建“人工决策+工业机器人执行+人形机器人智能衔接”的新型生产范式。

这场由电池巨头发起的机器人革命，正在改写三个底层逻辑：

制造逻辑：从刚性规模生产转向柔性智能协同；

能源逻辑：从电力驱动升级为“绿电+智能”双轮驱动；

竞争逻辑：从单一产品竞争升维至“能源+技术+制造”生态竞争。

2026年，随着大模型与机器人控制系统的深度融合，具身智能有望迎来自主决策能力的跨越式提升。届时，人形机器人或将不再是产线上的“新奇工具”，而成为像PLC、机械臂一样不可或缺的“基础设施”。

人类的工作不会被完全取代，但工作的定义正在被重新书写。在这场智能制造的新纪元中，谁率先掌握“人机共生”的密码，谁就将握住未来十年的产业话语权。

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来源：宁德时代 & 千寻智能

整理：AMTS 内容营销团队

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