一个长期存在于工业自动化领域的“时间魔咒”，正在被一家来自上海的公司打破。
这个魔咒是：传统工业机器人的每一次换岗或任务变更，都意味着长达数周、甚至数月的停机、编程和调试。
近日，总部位于上海的AgiBot公司宣布，他们已能将这个周期，从“数周”缩短至“10分钟”。
这并非一次渐进式的效率提升。它是一种范式级的变革，其核心是让机器人拥有了快速、自主学习新任务的能力。
AgiBot的技术路径，并非完全依赖于纯粹的AI自主学习，而是巧妙地结合了人类的经验与AI的优化能力。
其流程分为两步：
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人机远程操作（Teleoperation）： 首先，一位熟练的工人在远程，通过操控设备，引导机器人完整地执行一次全新的、复杂的制造任务。这个过程，相当于一位“师傅”在手把手地教一个“徒弟”。
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真实世界强化学习（Real-World Reinforcement Learning）： 在“教学”完成后，AI系统会接管机器人的控制权。它以人类的操作为蓝本，通过不断的自我尝试和优化，自主学习如何更快、更稳、更精确地完成这项任务。
这种“先模仿，后精通”的模式，让人机协作的效率达到了一个全新的高度。
目前，AgiBot的G2人形机器人，已经在中国龙驰科技的生产线上投入实际使用，负责处理智能手机与VR头显等精密零部件的组装工作。
“传统工业机器人需要数周的编程周期，而我们的机器人只需十分钟即可学会一项新任务。” AgiBot的代表冯宇恒在接受采访时表示。
这项突破的背后，是前沿学术研究与庞大工业实践的成功结合。
AgiBot的首席科学家罗建兰，曾在加州大学伯克利分校从事前沿机器人研究。他将强化学习的理论，成功地应用到了真实的工业场景之中。
卡内基梅隆大学的机器人学教授杰夫·施耐德对此评价称：“AgiBot的技术代表了当前强化学习在工业自动化领域的前沿，应当能以高可靠性实现复杂任务的自动化。”
但比技术本身更关键的，是中国庞大的制造业生态系统，为这项技术的快速落地和迭代，提供了得天独厚的“土壤”。
与美国初创公司Skild和Physical Intelligence等同样在探索自适应机器人算法的同行相比，AgiBot拥有一个无法被轻易复制的优势：
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完善的供应链与快速原型能力： 这使得其硬件的迭代速度远超海外同行。
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海量的应用场景与数据采集优势： AgiBot运营着一个机器人学习中心，由专业操作员持续不断地远程训练机器人，为算法的优化提供着源源不断的高质量真实世界数据。
AgiBot的成功，标志着一个重要的行业趋势正在浮现：
机器人“再训练”的速度，正在成为未来制造业竞争的一个全新维度。
过去，工厂的竞争力体现在生产线的稳定性和效率。未来，它将更多地体现在应对需求变化、快速切换生产任务的灵活性与韧性上。
一个能够在10分钟内学会新技能的机器人，将赋予工厂前所未有的敏捷性，使其能够从容应对小批量、定制化的生产订单。
“让我夜不能寐的不是美国同行，而是中国的机器人公司。”一位匿名的美国机器人创业者在接受《连线》杂志采访时，发出了这样的感叹。
这句感叹，精准地捕捉到了正在发生的变化。
当AI驱动的工业革命加速展开，那些能够将先进算法与庞大制造基础深度结合的公司，将拥有定义下一个时代生产方式的巨大潜力。
AgiBot的“10分钟学习”能力，可能正在为“中国智造”的新篇章，按下那个至关重要的“快进键”。
