小米人形机器人自攻螺母上件成功率98%，卢伟冰为何仍称难定短期目标？

　　2026年8月19日，小米人形机器人在北京亦庄举行的世界机器人大会上首次公开亮相。小米集团总裁卢伟冰在8月18日的财报电话会上明确表示，尽管该机器人在小米汽车工厂完成4个月“实习”，自攻螺母上件成功率已从90%提升至98%，但人形机器人“难定短期目标”，当下最核心的落地场景仍是智能制造工厂产线。[1]

　　8月18日，小米集团（HK01810）发布2026年第二季度业绩，单季营收1089亿元，经调整净利润62亿元。[1]同日晚间业绩沟通会上，卢伟冰透露小米机器人将在2026世界机器人大会上首次面向公众亮相。该款机器人本体为1.7米左右的全尺寸人形机器人，已在小米汽车工厂“实习”4个月。[2]

　　卢伟冰强调，当前机器人产业首先应考虑可落地性，“当下最重要的落地场景就在智能制造工厂的产线上，能够实现对人工的一些部分的取代”。他还表示，小米不会独立做机器人，而是会和人车家全生态做协同，在智能工厂、智能出行以及家庭等场景布局。[1]

　　“难定短期目标”：小米人形机器人到底卡在哪里？

　　卢伟冰直言“难定短期目标”的表态，本质上指向人形机器人从实验室走向规模化量产的核心障碍：工艺稳定性、成本控制和场景适配度都尚未达到可商业化的拐点。

　　据小米方面介绍，该人形机器人在小米汽车工厂“实习”期间，自攻螺母上件成功率从90%提升至98%，接近熟练人工水平。在连续3小时自主运行中，双侧同时安装成功率达到90.2%，并满足76秒产线生产节拍要求。[3]

　　“难定短期目标”并非对技术前景的否定，而是对产业成熟度的清醒判断——人形机器人距离像智能手机一样拥有清晰的产品迭代周期，仍有相当距离。

　　这一表态与业界普遍认知一致：目前人形机器人在工业场景中的表现虽已具备“可试用”水平，但距离“可复制”的大规模部署还隔着良率、节拍、成本和可靠性四座大山。

　　从90%到98%：小米机器人“实习”4个月成绩单如何？

　　自攻螺母上件成功率从90%提升至98%，是小米这款人形机器人对外公布的最核心量化成果。4个月的工厂“实习”周期，也为行业提供了一个观察人形机器人在真实产线中进化速度的样本。

　　具体来看，三大核心指标值得关注：

• 自攻螺母上件成功率：从90%提升至98%，接近熟练人工水平；
• 双侧同时安装成功率：在连续3小时自主运行中达到90.2%；
• 生产节拍：满足76秒产线节拍要求。[4]

　　除螺母安装外，该机器人还探索了中控台侧盖板排序、料箱折叠回收等工站，均达到90%成功率。[5]这意味着其操作能力已从单一动作向多工站迁移，具备初步的泛化作业能力。

　　但需要注意的是，这些数据来自特定工站、特定产线的测试环境，不等同于全产线通用能力。这也解释了为何卢伟冰将“智能制造工厂产线”定义为“当下最重要”而非“唯一”的落地场景。

　　为什么智能制造工厂成了最优先的落地场景？

　　智能制造工厂之所以成为小米人形机器人最优先的落地场景，核心原因有三：场景可控、需求刚性、数据闭环。

　　首先，工厂产线是标准化程度最高的物理环境。与家庭、开放道路等非结构化场景相比，产线中的工件位置、操作流程、安全规范都有明确边界，大幅降低了机器人的感知和决策难度。其次，制造业的重复性劳动缺口是刚性需求。卢伟冰提到，未来五年内人形机器人有望大规模进入小米各类产线，承担更多重复性、高强度工作。第三，真实产线是训练具身智能模型的最佳“学校”。每一次成功或失败的操作，都在为VLA模型积累高质量的真实物理数据。

　　小米的技术底座已为此布局：小米已开源具身智能VLA模型Xiaomi-Robotics-0，在LIBERO、CALVIN等主流仿真测试中刷新SOTA成绩。[6]该模型支撑机器人在真实场景中的精细化操作，是小米强调“模型通用性”的关键支撑。

　　技术要点表

　　不独立做机器人，小米的人车家全生态棋局怎么走？

　　卢伟冰“小米不会独立做机器人”的表述，明确了机器人在小米生态中的战略定位：它是人车家全生态的延伸节点，而非独立业务线。

　　这一思路与小米造车的逻辑一脉相承——不追求短期单独盈利，而是通过生态协同放大整体价值。在智能工厂场景中，机器人与自动化产线协同；在智能出行场景中，机器人的感知算法可与智能驾驶技术复用；在家庭场景中，机器人与小爱同学、智能家居设备形成联动入口。

　　小米的技术路线选择也印证了这种生态思维：卢伟冰强调“一方面是本体尺寸的通用性，另外就是模型的通用性”。[7]通用性的追求，本质上是为跨场景复用铺路——同一套VLA模型，在工厂学会的操作逻辑，经过迁移学习后有望应用于家庭或出行场景。

　　从行业对比来看，特斯拉Optimus同样走的是“先工厂、后家庭”的路线，Figure AI则更侧重与OpenAI合作推进通用具身智能。小米的差异化在于，其拥有从手机到汽车再到智能家居的完整硬件生态，机器人一旦具备跨场景能力，即可快速嵌入既有产品矩阵。

　　“学徒工”到“正式工”：人形机器人还要爬过哪些坎？

　　雷军此前指出，人形机器人目前仍处于“学徒工”状态，尚未真正转向“正式工”。[8]这一判断精准概括了当前产业阶段的核心矛盾：技术demo已经跑通，但产业化鸿沟尚待跨越。

　　具体来看，主要存在三大制约因素：

• 工艺稳定性差：即便是98%的单步骤成功率，在复杂产线中经多工序叠加后，整体良率仍难以满足大规模生产的严苛要求。
• 单体硬件成本高：全尺寸人形机器人涉及高性能伺服电机、精密减速器、力传感器等核心部件，单体成本短期难以降至工业自动化设备的可替代阈值。
• 车间工位数量少：当前适合人形机器人作业的工位有限，这意味着即使技术成熟，初期市场规模也受限于场景改造的投入产出比。

　　这些约束条件决定了小米人形机器人的推进策略是务实的：先在最可控的产线场景中跑通数据闭环，逐步积累跨场景通用能力，而非急于设定激进的量产时间表。

　　卢伟冰透露，未来五年内人形机器人有望大规模进入小米各类产线，承担更多重复性、高强度工作。[1]这一时间窗口与产业整体预期基本吻合——多数分析认为，2027年前后将是人形机器人从“能用”到“好用”的关键转折期。

　　风险与限制：98%背后还有哪些未解难题？

　　需要指出的是，当前公布的98%成功率来自特定工站的阶段性测试数据，不能简单等同于人形机器人在真实产线中的整体表现。据公开报道，该机器人仍处于“实习”阶段，距离大规模部署还有明显距离。[8]

　　此外，人形机器人的商业化还面临几重隐性挑战：一是当前缺乏针对人形机器人的行业安全标准；二是产线改造的隐性成本往往高于机器人本体采购成本；三是人形机器人带来的劳动力结构变化需要社会层面适应。

　　从更宏观的产业视角看，人形机器人的价值不应仅以“替代人工”衡量。它更大的想象空间在于：通过具身智能模型获取海量真实物理世界数据，反哺智能制造、自动驾驶等AI系统的进化。小米开源VLA模型Xiaomi-Robotics-0的动作，本质上就是在构建这一数据生态的开发者基础。[6]

　　后续关注：三个决定人形机器人走向的观察点

　　对于关注人形机器人产业的读者，未来一年有三个关键观察点值得跟踪：

　　第一，小米机器人在世界机器人大会之后是否公布新的量产时间表或迭代参数。首秀之后的商业化节奏，将是观察小米实际投入力度的核心指标。第二，Xiaomi-Robotics-0模型的开源生态能否吸引足够多的开发者。VLA模型的通用能力，最终要依靠社区力量在更多场景中验证和迭代。第三，其他厂商在同期释出的量产进展。特斯拉Optimus、优必选Walker系列、宇树H1等同行的推进速度，将共同决定人形机器人产业拐点到来的时间。

　　QA：关于小米人形机器人的高频问题

　　Q1：小米人形机器人的核心技术指标是什么？

　　小米此次亮相的人形机器人为1.7米级全尺寸规格，已在小米汽车工厂“实习”4个月，自攻螺母上件成功率从90%提升至98%，接近熟练人工水平。[2]同时，其在连续3小时自主运行中双侧同时安装成功率达90.2%，并满足76秒产线节拍要求。[4]

　　Q2：小米人形机器人为什么“难定短期目标”？

　　卢伟冰认为当前机器人产业首先应考虑可落地性，当下最重要的落地场景是智能制造工厂产线。[1]目前人形机器人仍处于“学徒工”状态，存在工艺稳定性差、单体硬件成本高、车间工位数量少等突出问题。[8]这些约束决定了小米不会为机器人业务设定激进的时间表，而是先在产线中积累数据与经验。

　　Q3：小米人形机器人未来会进入家庭吗？

　　卢伟冰表示小米不会独立做机器人，而是与人车家全生态协同，在智能工厂、智能出行以及家庭等场景布局。[1]这意味着家庭场景已纳入规划，但考虑到当前技术成熟度和成本水平，近1-2年内家庭场景更可能是实验性落地，需以官方后续发布为准。

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