国内外机器人进入汽车工厂：小米机器人拧螺丝，宝马机器人做分拣

2026年7月，国内外两条视频把人形机器人在汽车工厂实习的进度展示出来。

一条是小米7月14日放出的工厂实习视频，机器人已经在小米汽车工厂把中控台侧盖板排好序，顺手把空料箱折叠回收，成功率到了90%。

另一条来自宝马美国斯巴达堡工厂，Figure AI的Figure 03正式进厂，接手X系列产线的物流分拣。

中国和外国的机器人，不约而同先把脚迈进了汽车工厂，小米人形机器人，负责抓握零件和整理，回收折叠料箱，Figure AI 的Figure 03从事不规则零件整理的工作 ，这些干的活不花哨，是汽车产线上实打实的工序。

01

小米的机器人

小米这台机器人，先当起了实习生。今年年初，它进了小米汽车工厂，第一份工在自攻螺母上件工站，站在那儿，把螺母一颗颗拧进固定孔位。这活听着简单，做好了不容易。

一个季度下来，双侧作业成功率爬到了98%，离人工作业合格率就差1个百分点，厂里人说它快转正了。

7月14日新公布的进展里，又解锁了两个新工位：中控台侧盖板排序，还有料箱折叠回收，两个工位成功率都到了90%。

中控台侧盖板着实棘手，长82厘米、宽36厘米，边缘带着6处异形翻边，材质是复合碳纤加软包覆层，一碰就留痕，一歪就卡死。

人类老师傅靠手感盲装，机器人靠的是一身硬功夫。

这个机器人身上有18个自由度的运动链，像人一样探身、屈肘、旋肩、换手，够得着料箱最底层的盖板。碰到盖板钩住定位销，它不硬怼，手腕轻轻旋5.3度，再缓缓下压，自己把卡滞解了。

仿生灵巧手里有42个微型触觉传感器，抓起盖板还能在掌心做三次微调，把入格精度压到正负0.2毫米。这套动作下来，全程不用人盯。

小米的实习标准，不光是要会干活，还要能自己想办法。盖板放歪了、钩住了，它不报错停工，自己调姿态接着来。这种遇到意外不崩的能力，比把一套动作练到满分更难。

多机器人协作在公开案例里也少见，小米视频里已经出现一台把料箱推到另一台面前、由后者完成折叠的画面，单元之间动作不打架。这说明它接入的早就超出单台机器的范畴，连上了整条物流的节拍。

料箱折叠，指尖触觉精度到了0.03牛，相当于轻轻捏碎一粒米的力道，它靠触感就能摸出拉环卡扣，盲抠成功率94.7%。双臂配合，0.6秒完成一次V型折叠。

5台机器人共用一套工厂数字孪生系统，自动读工单、物料批次、节拍余量，动作时序误差小于120毫秒，互不抢道、互不撞车。

从4月底小米投资者大会上第一次露面（那时候它还会给嘉宾递伴手礼、握手击掌），到两个多月后在产线干柔性工件的长时作业，这进度够快。

02

宝马用的Figure AI机器人

宝马和Figure AI的合作从2025年就开始了。先在斯巴达堡工厂用Figure 02做了十个月的试点。这台机器人在车身车间，专门负责焊接前的钣件放置。

十个月里，它帮着产出了超过3万辆宝马X3，搬了9万多个零件，走了约120万步，累计运行1250个小时，周一到周五每天十小时连轴转。宝马现在也是觉得人形机器人能在真实产线安全完成高精度、可重复的工序。

2026年7月，Figure 03进了斯巴达堡的52号厂房，接手物流排序的活。这活和中控台排序是一个道理：零件大批量运到物流区时是一团乱的，机器人得自己从大箱子里把零件一件件捡出来，排进排序小车，再送到装配工位的工人手边，刚好按次序送到。

Figure 03在硬件上做了大改。手指加了触觉传感器，掌心装了摄像头，能看见自己抓的东西。外皮换上更软的材料，人和它并肩更安全。还加了无线充电，设备不用歇太久。甚至能和人语音对话，靠speech-to-speech技术直接沟通。

宝马把52号厂房当成物理AI的示范基地，未来这里既要产X3，也要产下一代纯电iX5。

宝马在德国莱比锡工厂用Hexagon的AEON人形机器人做试点，2026年夏天转入正式部署，方向是高压电池装配和零部件制造。这是欧洲第一例在产线部署人形机器人。

宝马的思路很清楚：物理AI不玩单点炫技，它要嵌进自己的Smart Robotics生态，用标准接口和现有产线打通。

03

汽车工厂里面的机器人

在中国的小米工厂，在美国的宝马工厂，都是把不规则的柔性零件捡起来、排好序，都是先从物流、分拣、料箱这些脏活累活入手。人形机器人第一站，不约而同选了汽车厂。

汽车制造有个矛盾，总装车间高度结构化，工序标准、节拍固定，机器人好上手。车辆配置千变万化，零件种类多、形状杂，传统固定机械臂应付不了非标那部分。

人形机器人的价值，正好卡在这个缝里：它有个类人的身子，能走能抓能换姿，又比人耐劳、比人稳。那些机器臂够不着、人又干得厌烦的缝里的活，交给了它。

新能源汽车迭代越来越快，产线得频繁换型。传统非标自动化跟不上这个节奏。人形机器人靠着泛化能力，换个工位、换个零件，不用推倒重来。

小米从拧螺母到排盖板，跨场景证明了能力能迁移。宝马从Figure 02的钣件放置，到Figure 03的物流排序，也是从单一任务走向多任务。柔性，是人形机器人在汽车厂站住脚的理由。

汽车工厂成了人形机器人最好的考场。环境够真实，工序够标准，又留了足够多的柔性空间让机器人练手。

美国那边，Figure跑得最快的是真实上岗，当然特斯拉这边也在弄呢。马斯克把弗里蒙特原Model S/X产线改成Optimus专属线，设计年产能约100万台，远期得州工厂瞄准1000万台一年。

Optimus到2026年三季度才在弗里蒙特小批量试产，初期只覆盖自家工厂少量搬运、分拣工位。生产一开始会极其缓慢，因为一切都是全新的，得逐步证明在工厂能力能用。

中国玩家多是自己造、自己用，或者卖给国内车厂伙伴，靠海量工厂场景喂数据、冲量产。

美国这边，宝马走的是第三方采购加租赁，按小时付钱，用不起来就退，风险小、落地快。

特斯拉反其道而行，自己造自己用，用自有工厂当训练场，赌的是远期把成本压到2万美元以内、年产能冲千万台的规模效应。一个有量，一个有用，还有一个赌远期，都在往同一个终点挤。

可有一道坎，谁都没过。效率。Figure 02在宝马工厂，每小时约处理72个钣金零件，同岗位熟练工人每小时能处理数百件。Figure 03做排序，单台每小时约424件，传统机械臂轻松超过1500件。

机器人更便宜，可效率差着数量级。眼下人形机器人在工厂，靠的是成本套利，谈不上效率碾压。它把工人从高强度、高重复的活里替出来，补的是没人愿意干、干了容易伤身那块，没打算跟熟练工比高低。

宝马那边，工人对机器人从好奇到习以为常，它成了日常的一部分，这本身就值钱。眼下这阶段，它进来是补位，先把最耗人、最伤身的工序接走。

小结

2026年，汽车工厂现在都在调整人力资源，人形机器人也顺带着成为替补进入这个领域，汽车的产线从一百年前福特发明流水线开始，不断追求效率，其实机器人（非人形）挺多的就，人形机器人来打工，也是挺自然的。