封面新闻记者 孟梅
2026年端午前夕，在四川老廖家风味食品有限公司的粽子生产车间里，一台睿尔曼RealBOT轮式人形机器人正在“上班”。从取粽叶到礼盒封装，它一口气完成了13道工序。而操作的训练师，远在1500公里之外的北京人形机器人数据训练中心——通过睿尔曼GLN远程作业网络，操作员实时操控着机器人完成每一个动作。
就在不久前，工业和信息化部、国务院国资委联合印发通知，正式启动2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动，提出到2026年底，人形机器人等重点产品在一批代表性场景中率先完成应用验证和常态部署，开启“作业模式”。此次睿尔曼智能在老廖家车间的部署，恰是这项政策精神的一次生动实践。
实景实训专项行动启动，推动机器人从“功夫模式”转向“作业模式”
6月9日，工业和信息化部、国务院国资委联合印发《关于联合开展2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动的通知》（工信厅联科函〔2026〕256号），正式启动2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动。通知强调坚持应用牵引，面向工业、特种、服务等领域重点场景，一体推进实景实训空间建设、创新应用联合体培育、作业技能攻关、应用部署验证等重点任务，通过真实场景训练，持续优化具身智能模型算法，积累高质量真机数据，提升本体关键部组件性能。
通知明确提出，到2026年底，人形机器人等重点产品在一批代表性场景中率先完成应用验证和常态部署，开启人形机器人与具身智能“作业模式”；凝练形成百个以上高价值应用场景，进一步丰富具身智能应用谱系，带动形成万台级规模落地能力。
专项行动聚焦生产制造、检测分析、维修维护、仓储物流、餐饮零售、医疗康养、安全生产、应急救援、防灾减灾等重点场景，推动人形机器人跳出“表演秀场”，完成从“功夫模式”到“作业模式”的转变。老廖家粽子生产车间的机器人作业场景，正是专项行动所鼓励的餐饮零售领域实景实训典型案例。
13道工序精准复现，在食品加工车间里直面技术难题
粽子生产看似传统，但要让机器人完成每一道工序，却涉及力觉感知、视觉识别、运动规划等一系列高难度技术挑战。依托GLN远程作业网络，RealBOT在老廖家食品加工车间依次完成了
取粽叶（轻柔夹取不撕裂）→折漏斗（力觉感知调整折弯角度与力度）→填米装馅（控制下料速度与按压量）→封口压实（施加均匀压力确保不漏米）→棉绳斜扎（视觉定位缠绕点，力觉控制绳结张力）→包裹成型（多步力位协同，完成最终定型）→生粽搬运（搬运15公斤生粽）→生粽入锅（精准投放至沸煮容器）→持续沸煮→熟粽拣选（煮熟冷却后区分合格与次品）→真空封装（配合封装设备完成对位）→入盒封装（按固定排列规则入盒）→礼盒包装（最终装箱封盖）。
整个流程中，机器人的每一次关节转动、每一次力觉反馈、每一次视觉判断，都被记录为高质量多模态数据，实时回传至北京人形机器人数据训练中心。
睿尔曼始终坚持一个理念：机器人只有长期部署到真实场景中，面对不可预知的物理变量，才能真正理解世界、学会干活。老廖家的粽子车间就是这样一个“实景训练场”——粽叶有干湿、糯米会结块、装料控制、重物搬运的同时车间有大量蒸汽干扰视觉，真空封装要求精准定位。这些真实工况中产生的数据，远比实验室里的预设轨迹更有价值。
品质可靠与批量交付并行，以规模化供给加速机器人落地
围绕“硬件+数据+远程作业网络”三大核心能力，睿尔曼智能构建了两大具身智能数据训练平台。
北京人形机器人数据训练中心是全国首个规模化人形机器人数据训练基础设施，部署108套具身操作本体，覆盖工业、商业、家庭等十大真实应用场景，重点进行原子动作训练与多模态数据采集。目前已经积累了覆盖千余项任务、千万级轨迹片段的真机数据，为具身智能模型训练提供高质量数据资产。
常州具身智能数据实验平台（数采中心2.0版）于2026年5月在武进国家高新区正式投运，部署150台RealBOT轮式人形机器人，建设面积达3000平方米，可完成超过1000种真实作业任务。该平台实现了三大核心升级：一是集中式遥操与控制中心直接接入工厂、仓库等真实作业环境，让机器人在真实作业中理解物理逻辑；二是分布式真实场景数据采集，构建覆盖十大场景的数据采集网络；三是通过极限工况下的连续过载实验，测试关节耐受性、算法稳定性和系统可靠性，确保机器人真正具备产线替代能力。
机器人在工厂真实部署规模化推广的核心前提，是硬件必须足够可靠和批量交付能力。全栈自研的一体化关节模组已通过CR L3级别安全认证，平均无故障运行时间达50000小时——这意味着即便在7×24小时连续作业的工业场景下，关节模组依然能保持极高的可靠性。
在硬件制造方面，AUTRON奥创产线的关节模组年产能已突破10万台，并正向百万级规模迈进。睿尔曼智能通过构建从硬件到数据的全新基建与可规模化量产能力，联合生态伙伴共建“真·干活”机器人生态圈，旨在以开放协同和稳定交付驱动行业进入大规模落地的新阶段。
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