机器人·纪｜从训练场「出师」到车间上岗：「灵柯」机器人交出了学习报告

在上海电气的生产车间，有这样一道工序：加工完成的零件规格不一、形状各异，需从上下料工位运送到百米外的三坐标检测室。以往，这样工作依赖操作师傅手动搬运，他们需要小心持握、平稳移动，并在检测前精细调整工件姿态、任何轻微的磕碰损伤或定位偏差都可能影响检测结果。日复一日高频往返，对操作的稳定性、专注度与体力都是考验。

如今，车间迎来了一位新助手——由上海电气自主研发的“灵柯”上下料机器人。它具备移动能力和双机械臂，正逐步学习接管这道工序。“灵柯”要学会的不仅是“搬运”，更是在复杂环境中智能抓取、平稳移动与精准放置的能力。

在感知层，它通过视觉与点云融合技术，在三维空间中重建工件姿态，生成抓取可行性图谱：哪个面可夹持、重心在哪里、会不会碰到相邻工件。这不仅是“看见”，更是“理解”。

在决策层，他的双机械臂能基于工件形状与重心分布，实时分派任务。面对长轴类工件，主臂承托重心，副臂扶稳端部，像人搬重物时一手托底、一手扶端；面对圆盘类工件，双臂对称夹持、保持水平。这种协同策略并非预先固定，而是依据实时识别到的工件特征动态生成。

在执行层，力-位混合控制让“灵柯”在抓取和放置瞬间，实时感知接触力，自动调整夹持力度——抓太松，金属工件在转运中滑落；抓太紧，薄壁零件可能变形。这种“知轻重”的精细把握，正是柔顺控制的关键所在。

最具挑战的是移动层。从下料工位到检测室，近百米的行程转运中，“灵柯”需在移动的同时稳定工件——通过底盘与双臂的协同机制，实时抵消地面颠簸与转弯惯性的影响，确保工件在运输过程中不产生移位。这与固定工位下的机械臂操作完全不同，也正是“具身智能”在实际作业中的体现。

“灵柯”的学习之路并非从零开始。在上海电气打造的工业具身技能训练场里，它已在仿真环境中面对成千上万种虚拟工件进行抓取训练——不同形状、重量、堆叠方式，逐步积累通用操作技能。训练场将磨抛、检测、搬运等不同工艺抽象为可复用的技能单元，把产线实体拆解为带物理属性的数字资产，让机器人在仿真环境中高效学习、在真实环境中通过数据回流持续进化。这些基础策略经轻量化部署后，再在真实生产车间中进行适应性微调，最终实现落地应用。

2025年12月，“灵柯”顺利完成样件工艺流程验证，在典型工件批次中实现了稳定抓取与零磕碰转运，且全程数据可追溯——每一件工件的抓取、转运、检测都有数字档案。这不仅是效率的提升，更是从“依赖人工紧盯”到“全过程数据可追溯”的作业模式升级。

“灵柯”的应用实践证明，工业训练场不仅能培养专用机械臂的“巧手”，也能培养类人形机器人的“双臂协同”。在智能制造的发展进程中，技术的目标并非简单替代人力，而是通过机器智能承接重复性、高负荷的劳动，让人能更专注于需要判断、经验和创新的环节。“灵柯”正是这样一位可靠的工作伙伴，它用“看得懂、抓得稳、放得准”的表现，为“AI+智能制造”提供了又一个扎实的注脚。

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