在自攻螺母安裝工站，小米人形機器人交出了一份令人矚目的成績單：連續運行3小時，雙側安裝成功率達到90.2%，且嚴格遵循76秒的產線節拍。這一突破性進展印證了機器人技術從“能動作”到“穩定執行”的關鍵跨越。傳統工業場景中，機器人常因環境變化或零件差異導致失誤，而此次小米通過多模態感知與數據驅動控制，為機器人賦予了類似人類的“視覺”與“觸覺”能力。
自攻螺母安裝看似簡單，實則對精度要求極高。人類操作依賴眼睛定位和手指觸感，而小米機器人通過頭部與手腕的攝像頭實現位置判斷，手指搭載的傳感器則能感知貼合度與卡頓情況。這種“視覺-觸覺-關節”協同感知系統，配合端到端數據驅動控制模型，使機器人能夠動態適應產線變化，而非依賴預設指令。例如，當零件角度偏移或存在細微差異時，系統會基于大量模擬訓練數據自動調整動作參數，而非因規則沖突停滯。
產線容錯率近乎為零的特性，對機器人穩定性提出嚴苛挑戰。每76秒必須完成一次標準動作，任何失誤都可能引發連鎖反應。小米選擇將機器人投入自家工廠“實習”，不僅驗證了技術可行性，更傳遞出明確信號：機器人將被定位為生產工具，而非單純的技術展示品。若未來成功率持續提升且維護成本可控，其有望逐步替代重復性工位，重塑傳統制造模式。
技術層面，小米此次推出的通用VLA基座模型Xiaomi-Robotics-0，融合了強化學習與觸覺反饋，突破了傳統規則編程的局限性。過去機器人需按固定指令執行任務，而小米方案通過海量模擬環境訓練，使機器人具備自主決策能力。這種“數據訓練”模式雖需前期大量投入，但能顯著提升對復雜場景的適應力，為工業機器人智能化開辟新路徑。
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