DeepMind 于 11 月 10 日宣布，由 Apptronik 制造的 Apollo 2 人形机器人在德国和匈牙利的梅赛德斯-奔驰生产线上完成了试点，在分拣汽车零部件方面报告了 96% 的成功率。测试重点在于套件组装流程——将散装料箱中的组件整理到与每辆车所需确切顺序相匹配的托盘中，这标志着 AI 驱动的人形机器人在重复性工厂工作中首次实现真实场景部署之一。

试点细节与技术栈

据 CryptoSlate 报道，试点在德国辛德芬根工厂和匈牙利凯奇凯梅特设施进行。机器人使用 DeepMind 的 Gemini Robotics 2.5 模型控制手臂和手部，而独立的 Gemini Robotics ER 系统则负责跟踪工作流程。任务涉及拾取金属支架并将其放入排序容器中，这一步骤直接服务于车辆装配线。

性能声明与未解疑问

DeepMind 强调了 96% 的成功率，但未定义该指标——是指单次拾取、完成的托盘还是其他单位。该公司还省略了人工干预率、循环时间、班次吞吐量或运营成本的数据，使制造商无法全面了解机器人的实际效用。

行业背景与未来展望

Apptronik CEO Jeff Cardenas 表示，机器人在经过几周的后训练后表现有所改善，并在转入梅赛德斯生产线时性能下降极少。DeepMind 与 Apptronik 的合作可追溯至 2024 年 3 月，当时两家公司首次探索使用原始 Apollo 平台执行组件检查和容器运输等任务。目前的试点表明，人形机器人可以在现有工厂布局中处理体力要求高且重复性的工作，从而可能避免昂贵的工厂重新设计。

后续关注点

观察者将密切关注 DeepMind 发布的关于班次生产力、人工干预频率和成本分析的额外数据。与其他 OEM 进行的进一步试点或任务扩展，可能会澄清人形 AI 能否从概念验证扩展到成为汽车制造的标准组成部分。

常见问题

Apollo 2 机器人在试点中执行的具体任务是什么？

它们将汽车零部件从散装料箱分拣到特定车辆的套件托盘中，这一步骤为组装做准备。

哪些梅赛德斯-奔驰设施参与了测试？

试点在德国辛德芬根工厂和匈牙利凯奇凯梅特工厂进行。

何时发布更详细的性能数据？

DeepMind 尚未公布时间表；随着试点的推进或额外试验的进行，预计将公布更多信息。

来源

本文由 COINMAG 新闻室根据上述报道整理而成。