富士康刘扬伟：工厂机器人应用仍面临组装技术瓶颈

鸿海集团董事长刘扬伟近日在工商协进会发表演讲，基于富士康工厂的实际经验，剖析了机器人在生产制造环节的具体应用现状。他表示，虽然机器人概念备受关注，但实际落地仍局限于特定工序。工厂自动化流程大致可划分为三个层级，各层级对机器人的技术需求差异显著。

具体而言，第一层级涵盖零件到模块的装配；第二层级涉及模块与机壳的整合及线缆连接；第三层级则负责成品测试与物流出库。在第一层级的零件至模块装配环节，自动化程度已经很高。例如在表面贴装技术（SMT）产线上，基本实现了无人化操作，人工智能主要发挥辅助作用，用于优化设备综合效率（OEE），从而提升产品良率和设备利用率。

相比之下，第三层级的成品测试与物流出库环节，由于动作模式较为固定，对视觉识别和动态调整的要求不高，已成为当前机器人应用最为成熟的领域。

然而，第二层级的系统组装却是目前最难突破的技术瓶颈。将模块固定于机壳并完成线缆连接，对人类而言十分简单，但对机器人却极具挑战。核心难点在于累积公差的不确定性。人工可以通过视觉判断和手部微调来完成固定，而让人工智能系统实时识别公差变化并指挥机械臂进行精细调整，现有技术尚无法稳定达成。

刘扬伟透露，谷歌DeepMind首席执行官Demis Hassabis近期到访富士康时也认同这一观点，认为涉及视觉判断与动作执行整合的任务，仍需在视觉语言动作模型（VLA）上投入更多研发时间。因此，该环节目前仍是工厂中人力最密集的区域，与电动车总装线类似，短期内难以被机器人完全替代。

总体来看，当前机器人在工厂的应用并未全面普及，而是集中在技术门槛较低的末端物流环节。要实现核心组装阶段的自动化突破，VLA模型的技术成熟度将是决定性因素。