豐田64億美元機器人估算使物理人工智慧成為焦點

豐田汽車預計，自2028年起，在其製造設施、子公司及關鍵供應商中全面推廣自動化，可能需要約40萬臺機器人，年支出約為1萬億日元（64億美元）。

據路透社報道，這一潛在投資方案已於9月初向投資者展示。豐田尚未確認全額投資是否會推進，也未說明如此規模的支出將持續多久。

這40萬臺機器人的估算涵蓋了現有裝置的替換和新裝置的安裝，包括人形和非人形系統。該投資範圍包括工業機器人、自動化物流以及工廠車間內的未來協作機器人。

豐田目前在各個製造階段利用並測試機器人技術。在其2026財年財務結果中，公司強調了涉及零部件運輸和揀選的工廠演示，以及醫療裝置物流中的機器人應用。

基於先前的自動化舉措

在豐田的Kamigo工廠，一條於2025年1月啟動並得到機器人協助的活塞裝配線，已從三名操作員轉變為全面自動化，正如豐田2025年綜合報告所述。

該工廠的自動化旅程開始得更早。它於2008年開始在選定的子生產線上部署機器人，但後來隨著發動機生產向海外擴充套件，公司面臨維護挑戰。

豐田指出，部分海外設施缺乏足夠的熟練維護人員來支援自動化裝置。因此，某些工序重新轉為人工生產，同時日本工廠的製造技術被轉移至海外基地。

隨後，工人們開發了夾具和工具，豐田表示這些工具可將某些人工工序的效率提高兩倍或三倍。從這項工作中獲得的知識為包括Kamigo活塞裝配線在內的新一代自動化系統的開發提供了資訊。

豐田還在開發無需精確預定位即可處理零部件的系統。其KumiPro零部件揀選機器人利用攝像頭識別和操作鬆散放置的元件，目前已活躍於豐田東日本汽車的生產線上。

豐田展示了一種裝配工藝，其中力反饋控制補償了攝像頭識別誤差。該機器人在將元件插入狹小空間時調整其運動，以應對視覺識別與物理定位之間的差異。

開發用於製造的物理人工智慧

豐田將物理人工智慧定義為使機器人能夠透過感測器感知環境、根據情境資料學習或最佳化操作，並自主執行的技術。

豐田表示，其前沿研究中心透過機器人技術解決勞動力短缺和技能轉移問題，包括生產現場的應用。該中心的工作包括源自其“人類支援機器人”專案的技術。

豐田指出，“人類支援機器人”專案中的物體識別、決策和運動執行技術已整合到豐田東日本的KumiPro中。

豐田還在開發ELEY（用於提高產量的具身學習機器人），以處理涉及與物體和環境進行物理互動的任務。ELEY配備兩個類人手臂和全向移動底座，旨在當機器以意外位置遇到物體時處理外力。

豐田確定了長期可靠性、精度重複性以及機器人學習的資料基礎設施是需要進一步發展的領域。該公司計劃在實際生產現場更貼近的條件下測試ELEY，將成功和失敗的嘗試均作為訓練資料。

此外，豐田使用強化學習在模擬環境中訓練人形機器人，然後將學到的行為轉移到物理機器上。該公司並行執行數千個模擬機器人例項，以加速學習過程。

豐田指出，由於感測器讀數、地面摩擦和執行器行為的差異，在模擬中成功的運動並不總是直接轉移到物理硬體上。研究人員在訓練過程中引入這些條件的變化，並使用來自物理機器人的資料來縮小豐田所稱的Sim2Real（模擬到現實）差距。

豐田研究所還與波士頓動力公司合作，為Atlas人形機器人開發AI控制系統。2025年，這兩家機構展示了Atlas使用單一大型行為模型完成一系列行走、 lifting、分揀和打包任務，機器人技能透過人類演示獲得。

根據國際機器人聯合會的說法，日本在2024年是全球第二大工業機器人市場，約有450,500臺機器人在執行，另有44,500臺在當年安裝。

日本汽車產業在2024年安裝了約13,000臺工業機器人，比上一年增長11%，是自2020年以來的最高年度總數。

豐田的40萬臺估算比國際機器人聯合會的工業機器人資料更廣泛，因為它包括替換裝置以及豐田、其集團公司和主要供應商的多種機器人型別。

現代汽車集團已制定了在汽車生產中部署人形機器人的時間表。它計劃從2028年起在佐治亞州薩凡納的現代汽車集團美國Metaplant工廠引入Atlas，最初用於零部件排序，隨後從2030年開始擴充套件到元件裝配。

現代表示，在驗證個別應用後，它將把Atlas擴充套件到更多的製造流程。該集團還設定了到2028年建立年產高達30,000臺機器人的產能目標。

Atlas的開發商波士頓動力公司由現代汽車集團控制，後者於2021年獲得了這家機器人公司的控股權。波士頓動力還與豐田研究所單獨合作，將Atlas與TRI的大型行為模型相結合。

另見：Gartner概述倉庫自動化的四個AI層級

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