芝能科技出品
2026年3月2日，雷军在社交媒体上晒出了一段视频：小米人形机器人正在汽车工厂的生产线上，一颗一颗地拧着螺母。画面朴实无华，却意义深远——这是人形机器人第一次真正"上班"。
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机器人进厂打螺丝，
能干活，靠什么？
外行人看到机器人拧螺丝，可能觉得不过如此。但内行人清楚，这个工位的难度远超想象。
◎ 自攻螺母内侧带花键，每次从送钉设备抓取时姿态都不固定；
◎ 抓到手之后，还要在磁吸干扰下精准对位；
◎ 对准之后，力道稍有偏差就会滑丝报废。
就连熟练的人类工人操作这个工站，手抖装不上的情况也时有发生。
典型失效案例
◎ 花键贴合不紧密：对齐精度不足，旋拧过程中产生卡滞；
◎ 姿态调整卡滞：环境干扰或作业视角受限，导致贴合状态判断失误。
小米机器人在这个工位的安装成功率达到了90.2%，并且连续作业3小时，全程稳定无失误，放在当下人形机器人的发展阶段，数据挺好的。
稳定表现的背后，是小米针对这一场景专项研发的三层技术方案。
◎ 第一层是"会思考"的大脑， 小米自研VLA大模型Xiaomi-Robotics-0搭配强化学习，让机器人摆脱了传统工业机器人繁琐的规则式编程。
过去，工厂机器人每换一个工位就要重新编程，耗时费力；新方案通过跨本体数据预训练，大幅提升了机器人的空间感知与动作泛化能力，让它"举一反三"而不是"死记硬背"。
◎ 第二层是"会感知"的身体， 机器人单靠视觉容易被光线和遮挡影响，单靠触觉又会被意外碰触干扰。
小米将视觉、触觉、关节本体感三种感知方式深度融合，让机器人在复杂工况下依然能精准判断。
◎ 第三层是"不会摔"的底盘，控制架构采用四级优先级调度——先保平衡，再保安全，再执行任务，最后优化动作——单轮计算耗时不到1毫秒。
RL控制器经过上亿次仿真训练，即便受到强外力干扰，也能保持站立稳定，直接零样本迁移到实体机器人。
多模态感知需要融合视觉、触觉、关节本体感知三类信息协同判断：
◎ 纯视觉：光照变化或局部遮挡时产生不确定性；
◎ 纯触觉：易受手指与环境非预期接触干扰；
◎ 三者融合：显著降低复杂工况下的状态误判概率。
端到端训练方面，自研VLA大模型Xiaomi-Robotics-0结合强化学习联合训练，机器人无需繁琐规则编程，即可快速适配复杂工况，并持续从真实环境交互中学习。
多模态感知方面，视觉、触觉与关节本体感知三路信息深度融合，有效克服了单一感知在光照干扰、遮挡和意外接触场景下的误判问题。
运动控制方面，优化控制器采用四级优先级调度（平衡→安全→任务→优化），单次求解耗时不足1毫秒；强化学习控制器经上亿次仿真训练后，可零样本迁移至实体机器人，强干扰下仍保持稳定。
进厂，是最务实的选择
很多人对人形机器人的想象是走进家庭、陪伴生活。但雷军的路线图是反过来的：先工厂，后家庭。
这个逻辑并不难理解。工厂环境相对结构化，任务重复性高，便于机器人快速积累真实操作数据；同时工厂有明确的效率需求，机器人创造的价值可以被量化，商业模式清晰。家庭场景则复杂得多——每个人的生活习惯不同，非结构化任务千变万化，技术门槛远高于工厂。
更重要的是，工厂是一个巨大的"训练场"。机器人在流水线上积累的每一次操作数据，都会反哺模型迭代，让它变得更聪明、更稳定。小米汽车工厂，本质上是小米机器人最好的"实习基地"。
雷军在2025年底明确表态，目标是实现工厂"7:2:1"生产模式——70%自动化设备、20%人形机器人、10%人工——并承诺未来5年将有大批量人形机器人进入小米工厂参与生产。
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七年磨一剑：
雷军的机器人押注
雷军在机器人赛道的投入，远比外界感知的要早。
◎ 2020年，小米内部正式立项自研机器人，雷军拒绝了外部团队并购方案，选择完全自研，并在内部定下"十年不盈利都可以"的基调。
◎ 2021年发布四足机器人CyberDog（铁蛋），同年成立独立运营的机器人事业部。
◎ 2022年发布全尺寸人形机器人CyberOne（铁大），将机器人定位为串联手机、汽车、智能家居的"超级终端"，确立为继手机、汽车之后的第三大战略赛道。
◎ 2023年，小米在北京亦庄成立机器人技术公司，计划5年投入20亿元建设研发与制造基地。
◎ 2024年，开源跨域具身大模型MiMo-Embodied，打通自动驾驶与机器人智能。
◎ 到2026年3月，机器人正式"入职"汽车工厂。
从立项到上岗，整整六年。
雷军自己也承认，现阶段的小米机器人操作上"稍显笨拙"。90.2%的成功率意味着每100次操作仍有约10次失误，在工厂的高节拍要求下，这个比例还不够。
网络上也有质疑声：机器人下半身在工厂场景用处有限，拧螺丝为什么不用更成熟的工业机械臂？成本、效率、质量，人形机器人能真正胜过专用设备吗？
这些问题都很务实。人形机器人最大的优势在于通用性——同一台机器，今天拧螺丝，明天搬料箱，后天检测零件，无需更换设备。而专用机械臂一旦工位变动，整套系统就要重新部署，通用性带来的灵活成本优势会逐步显现，但这需要时间和大量真实数据来证明。
小结
从实验室里走路磕磕绊绊，到汽车工厂里连干3小时不出错——小米机器人走完了人形机器人产业化最难的第一步，机器人领域小米的路要更长一些。
原文标题 : 小米机器人进厂拧螺丝，小米人形机器人进入发展拐点？
