均普智能——全球首条6台G2协同汽车BMS装配中试产线

WAIC首发 · 6台G2轮式具身机器人协同 · 高反光识别与亚毫米装配 · 全链路无人化

🔬 精益智能工厂案例库 · 2026年7月 · 思派工业技术(深圳)有限公司
#具身智能 #汽车制造 #BMS装配 #多机协同 #G2机器人 #WAIC
📖 导读

均普智能(股票代码:688306)在WAIC世界人工智能大会上展出全球首条6台G2轮式具身机器人协同汽车BMS装配中试产线,实现从电芯取料到模组锁附、线束插接、视觉检测的全链路无人化。产线攻克高反光金属表面识别亚毫米级精密装配两大行业难题,标志着具身智能从单机演示正式迈入多机协同产线级落地的新阶段。

全球首条6机协同 · 高反光识别 · 亚毫米装配 · 全链路无人化 · 具身智能产线级落地

基本信息

项目内容
企业名称宁波均普智能制造股份有限公司(PIA Automation)
行业具身智能 / 汽车制造
所在地浙江省宁波市(全球布局:中国、德国、奥地利、美国等)
成立时间2015年(前身PIA集团历史可追溯至1972年)
股票代码688306(上交所科创板)
核心业务智能装备制造、自动化装配与检测产线、工业AI与具身智能应用
核心数据全球首条6台G2协同BMS装配中试产线,高反光识别成功率99%+,亚毫米装配精度±0.1mm
客户群体全球头部汽车零部件与新能源企业(博世、采埃孚、宁德时代等)

企业背景

均普智能是全球领先的智能制造装备供应商,源于1972年成立的奥地利PIA集团,2017年完成反向收购后在科创板上市。公司在全球拥有8大生产基地和5大技术中心,累计交付超过8000套自动化产线,服务客户覆盖汽车动力总成、新能源三电、汽车电子、工业机电和医疗健康等高端制造领域。

2024-2025年,均普智能率先将具身智能技术引入汽车电子装配场景,自主研发G2系列轮式具身机器人。该机器人在传统AMR移动底盘基础上集成6轴协作机械臂 + 3D视觉 + 力控传感器,具备自主导航、柔性抓取和精密装配能力。WAIC 2025上,均普展出6台G2协同作业的汽车BMS中试产线,是全球首次将多台具身机器人以产线形态进行公开展示。

行业地位:

核心痛点

痛点传统现状影响
BMS装配工序碎片化电芯取料、模组锁附、线束插接、视觉检测分散在多个工位,依赖人工转运和上下料节拍瓶颈在人工,产线稼动率不足70%
高反光表面识别困难电池模组金属外壳、铜排连接片均属高反光材质,传统2D/3D相机点云大量缺失识别失败率高达15-20%,人工复核成为刚需
线束柔性插接难度极高BMS线束接口多样、位置紧凑,需要亚毫米级定位和柔性力控插入,传统专机换型成本高柔性不足导致换型停机2-4小时,多品种混产效率低
单台机器人能力有限单台协作机器人只能覆盖1-2个相邻工位,无法打通整条产线的物料流和信息流孤岛式自动化,整体效率提升有限

转型/改善方案

技术架构(五层模型)

层级内容关键技术
感知层多光谱3D视觉 + 力觉传感偏振成像抗反光、0.1mm精度点云重建、六维力/力矩反馈
决策层多机协同调度AI实时任务分配、路径规划、碰撞避免、产线节拍自适应优化
执行层G2轮式具身机器人AMR底盘+6轴协作臂+柔性末端执行器,负载5kg,重复定位±0.02mm
协同层6机编队控制分布式任务协同、动态工位切换、共享物料缓存区调度
平台层数字孪生监控平台产线实时映射、异常预警、OEE自动统计、远程运维

核心模块

👁️高反光材质3D识别系统

针对BMS金属外壳和铜排的镜面反射问题,采用偏振成像+结构光融合方案。通过控制入射光偏振角度消除镜面反射干扰,配合AI点云补全算法,将高反光表面识别成功率从行业平均的80%提升至99%以上,彻底消除人工复核环节。

🤖6台G2多机协同编队

6台G2机器人按BMS装配工序分工——取料、定位、锁附、插接、检测、下料——通过分布式任务调度系统实现无缝协作。系统实时监控每台机器人的任务进度和电池余量,动态调整工位分配。当某台机器人充电或故障时,其余5台自动重组任务序列,产线不停机。

🎯亚毫米力控精密插接

BMS线束接口空间仅5-8mm,需要±0.1mm的定位精度。G2机器人搭载六维力/力矩传感器,采用"视觉粗定位→力觉精搜孔→柔顺插入"三级策略。力控闭环响应时间1ms,插接成功率从传统视觉引导的85%提升至99.5%

🔄全链路无人化物料流

G2机器人自带AMR底盘,不仅完成装配操作,还承担工位间物料搬运。从电芯托盘取料→搬运至装配工位→完成模组锁附→搬运至检测站→最终下料,全链路无需人工干预。物料流转时间从传统人工转运的3-5分钟压缩至30秒以内

建设成效

指标传统方案均普G2协同产线提升幅度
高反光识别成功率~80%99%+↑19%
线束插接成功率~85%99.5%↑14.5%
产线人力需求6-8人/班0人(全链路无人化)↓100%
物料流转时间3-5分钟<30秒↓90%
换型时间(多品种切换)2-4小时<15分钟(软件配置)↓93%
产线稼动率65-70%92%+↑25%

数据来源:均普智能WAIC 2025展台发布、公开投资者调研纪要、行业媒体现场报道

建设特点总结

  1. 全球首条"多机协同产线",不是单机演示是真实产线。业内具身机器人多为单机作业Demo,均普直接以6台G2构筑完整产线,打通取料→装配→检测→下料全流程。这是具身智能从"实验室能力展示"到"产线级工程落地"的关键一跃。
  2. 高反光识别不是"优化"而是"攻克"。电池金属外壳和铜排的高反光是3D视觉行业公认的硬骨头,均普的偏振成像方案不是锦上添花,而是打通了BMS无人化的最后一公里。
  3. "操作+搬运"一体,省掉所有中间环节。G2机器人同时承担装配操作和物料搬运,消除了传统产线中的传送带、人工转运、上下料工位。每台机器人都是"会走路的操作手"。
  4. 软件定义换型,硬件不再成为多品种障碍。传统BMS产线换型需重新标定夹具和传送带,G2产线通过软件重新配置任务序列即可切换,换型时间从小时级压缩到分钟级。
  5. 编队冗余设计,单机故障不宕线。6台机器人的任务可动态再分配,单台充电或维护时产线降速运行但不停止,这是传统固定工位产线做不到的弹性。

行业启示

1. 具身智能的产业拐点不是"机器人能不能干活",而是"多台机器人能不能组产线"。均普的案例证明,当多机协同调度和全链路物料流打通后,具身机器人的价值远超单机替代一个人的ROI——它能重构整条产线的物理形态。

2. 高反光/透明/柔性材质是3D视觉的"最后一公里"。谁能解决这类材质的稳定识别,谁就掌握了汽车电子、3C、医疗等高端装配场景的入场券。均普的偏振成像方案是值得跟踪的技术方向。

3. "软件定义产线"比"硬件自动化"更有长期价值。G2产线最大的壁垒不是6台机器人本身,而是多机协同调度软件。硬件可以被复制,但产线级协同算法和工艺数据积累是真正的护城河。

4. 汽车电子是具身智能落地的最佳场景。BMS、域控制器、高压连接器等汽车电子产品具有"多品种、高精度、快节奏"的特点,与具身机器人的柔性能力天然匹配。均普选择BMS作为首发场景非常精准。

思派视角

⭐ 思派视角

对中小制造企业意味着什么?

1. 不要等"机器人便宜了再买",先布局"可被机器人化的工序"。均普的G2产线之所以能跑通,前提是BMS装配的每个动作——取料、定位、锁附、插接——都是标准化的。中小工厂与其观望具身机器人价格,不如先把核心工序的动作标准化、参数化。机器人进厂的前提不是预算,是工序的可描述性。

2. 视觉检测的投入次序:先解决"最难看的",而不是"最多的"。均普攻克高反光识别,不是因为它在产线上占比最大,而是因为一旦识别失败就需要人工兜底——它卡住了无人化的脖子。中小企业上视觉检测时,优先解决"失败后人工无法替代"的场景,而不是追求覆盖面。一个关键工位的99.5%比十个工位的95%更有价值。

3. 多机协同的门槛比你想象的更低。6台G2的协同不是靠"中心化上帝视角",而是分布式任务调度——每台机器人只管自己的任务队列,通过共享状态信息自然形成协同。对中小企业而言,从2台协作机器人+1个共享工位开始,比一步跳到整线自动化更现实

老K点评

💬 老K点评

均普这个案例我最关注的就一件事:它是"产线",不是"Demo"。WAIC上做具身机器人演示的企业少说也有几十家,但敢把6台机器人排成一条真实产线跑起来的,均普是第一个。这个区别太大了——单机Demo只要把最好的那一次录下来就行,产线要跑1000个循环不出错才算及格。能站上WAIC展台公开跑,说明他们在可靠性上已经过了工程化的坎。

另一个让我很在意的事:均普选的场景是BMS装配,不是码垛搬运。BMS装配有高反光识别和亚毫米插接两个硬骨头,如果只是做Demo大可以选个简单场景"扬长避短"。但均普偏挑最难的打,说明它的技术储备不是"演示级"而是"交付级"。中小企业盯着均普这样的标杆不是为了买它的机器人,而是看它"咬下了哪块硬骨头"——你工厂里有没有类似的高反光/精密插接场景?那个场景可能就是你的"BMS时刻"。

荣誉认证与行业影响力

类别荣誉
🏅 资本科创板上市(688306),智能装备赛道代表企业
🏅 技术全球首条6台具身机器人协同产线(WAIC首发)
🏅 创新国家级专精特新"小巨人"企业
🏅 行业全球汽车自动化装备市占率前五
🏅 客户服务全球Top10汽车零部件企业中7家
🏅 规模全球8大生产基地,累计交付8000+自动化产线
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📝 录入时间: 2026年7月
📝 信息来源: 均普智能(688306)WAIC 2025展台公开信息、投资者调研纪要、公开报道
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