智元机器人真机强化学习技术成功应用于工业产线
2023年11月3日，智元创新（上海）科技有限公司（以下简称“智元机器人”）宣布，其自主研发的真机强化学习技术首次实现从科研论文到实际工业应用的跨越。目前，该技术已在与龙旗科技合作的验证产线中完成落地测试。相关的可验证实验数据计划在后续部署中逐步公开。
本次落地的真机强化学习方案，标志着该技术在真实工业场景中具备了实际部署能力。
真机强化学习（Real-World Reinforcement Learning）是一种让AI算法直接在真实物理设备上进行训练的技术。与传统的仿真训练不同，该方法让机器人在现实环境中通过不断试错，逐步掌握最优操作策略。
近年来，国际学术界在强化学习与工业机器人结合方面取得诸多突破。但将算法从仿真迁移到实际工业系统，并实现稳定、大规模部署，仍是当前研究与应用的难点。多数研究成果仍停留在实验室阶段，尚未广泛应用于产线。
据了解，该技术能够使机器人在产线上自主学习和持续优化作业流程。新技能的训练与部署仅需几十分钟，并且在整个过程中性能始终维持稳定。当产线出现换型或工艺调整时，系统仅需少量硬件改动和标准化部署流程，即可大幅提升柔性化水平，有效压缩时间和成本。
智元机器人合伙人兼首席科学家罗剑岚在接受澎湃科技采访时指出，目前该技术已进入常态化运行阶段。其最大亮点在于真正实现了AI模型在工厂环境中的落地，并达到了100%的执行准确率。在联调机制的支持下，产线故障率已控制在验收标准之内。
罗剑岚提到，工业自动化系统通常对不确定性场景的应对能力较弱，难以同时兼顾精度、成功率和通用性。而真机强化学习技术为这一问题提供了有效解决方案。该技术预计有80%的应用场景将集中于上下料作业和柔性换线环节。
长期以来，精密制造产线受限于刚性设计。传统机械臂依赖复杂的夹具和场地调整，调试周期长、换型成本高；尽管“视觉+力控”等柔性方案有所改善，但其对参数的敏感性和部署复杂性，使其难以满足消费电子行业快速迭代的需求。
与传统方法相比，真机强化学习具备三大核心优势：快速部署、高度适应性和柔性切换能力。该技术能够在不同工位和产品线上实现快速迁移和复用，训练周期从数周缩短至数十分钟，效率实现指数级提升。同时，系统可自主应对来料位置偏差、尺寸公差等干扰因素，在长时间运行中保持稳定性和100%的任务完成率。
尽管与仿真学习相比，真机强化学习可能面临更高的初期投入，但罗剑岚认为，其在成本控制方面仍有显著优势。从显性成本来看，该技术与产能直接挂钩，有助于提升生产效率；从隐性成本来看，其高度模块化和柔性化特性，使得在不同工序间切换更加便捷，硬件调整成本极低。
罗剑岚强调，随着应用经验的积累，该系统在新产线上的部署速度将进一步提升，整体成本也将持续下降。他表示，这是一套具备管理性、复制性和扩展性的解决方案。未来，该技术将被打造为标准化模板推广至更多行业，实现从3C电子逐步向汽车、家电和医疗等领域的迁移，如同“搭积木”般灵活扩展。