如果要为具身智能寻找一批最早形成产业价值的客户，汽车工厂很难绕开。

2025年，中国汽车产量达到3453.1万辆，销量达到3440万辆，连续17年位居全球第一。新能源汽车产销均超过1600万辆，国内新车销量占比已经超过50%。生产规模继续扩大，车型和零部件也在不断增加，工厂需要更频繁地调整生产线与物料供应。

汽车行业早已使用大量工业机器人。焊装、涂装等环节自动化程度很高，具身智能进入这里，无需把原有设备全部换掉。它更可能先接住那些需要移动、识别和临时调整，又不适合为每次变化重新建设专机的工作。

汽车工厂先提供了一批能够算清结果的任务

工信部发布《人形机器人创新发展指导意见》时，已经把3C与汽车列为重点制造领域，并提出建设人形机器人示范产线和工厂。今年启动的具身智能实景实训专项行动，又把场景条件写得更具体。任务要有明确需求，工作过程应当清楚，结果可以验证，还要具备经济可行性。

汽车制造具备这些条件。零部件名称、装配顺序、配送路线和质量要求都有记录。机器人完成了多少次拣选，送错了几次物料，人工接管多久，工厂可以按班次统计。任务足够真实，结果也能够衡量，适合用来检验一台机器人究竟能不能工作。

工厂里已有的生产管理系统、物流系统、视觉设备和安全设施，也为新机器人提供了落脚处。企业不必重建一套生产环境，只需让机器人接进原有流程。实景实训专项行动提出的“最小干预、利旧复用”，到了汽车工厂有很具体的含义。

物料配送，可能比复杂装配更早形成订单

一辆汽车需要大量零部件。多种车型进入同一条总装线时，座椅、仪表板和内饰件要按照车辆上线顺序送到对应工位。SPS顺序供料由此产生了拣选、分箱、运输和上下料等一连串工作。

这段流程看起来没有精密装配那么亮眼，却很适合观察具身智能的实际价值。零件外形、料箱和摆放方式会变化，配送路线也会跟着生产计划调整。传统自动化能够高速处理固定物料，变化增加以后，视觉、夹具和程序都要随之修改。

轮式具身智能机器人可以在仓储区与生产线之间移动，双臂负责拣选与取放，感知系统则识别不同零件。越疆今年展示的Atom W正是面向汽车SPS零部件供应。它采用轮式移动底盘和双臂结构，能够完成拣选、分拣、运输、上料与下料，公开重复定位精度为正负0.05毫米。

平整的厂区并不需要机器人每一步都模仿人类行走。轮式底盘运行更直接，也更容易兼顾续航和运输效率。人形上半身保留了操作能力，两种结构组合起来，反而更接近汽车工厂眼下的需要。

同样走进汽车工厂，几家企业选择了不同入口

汽车制造已经成为头部机器人企业集中验证产品的地方，但各家的进入方式并不相同。优必选的Walker S系列自2024年起在多家汽车工厂训练，Walker S2又加入自主换电能力，并于2025年启动量产交付。这条路线强调全尺寸人形机器人的通用操作和长时间连续作业，适合验证人类工位能否逐步交给同一种机器人。

乐聚选择了整车工厂的联合验证。工信部公布的2025年人工智能应用典型案例中，一汽繁荣工厂人形机器人应用由乐聚智能参与申报。它的长处在于较早进入整车制造现场，与主机厂共同积累人形机器人的训练和应用经验。

越疆给出的答案更贴近工厂现有的设备分工。Atom W用轮式底盘承担厂内移动，以双臂处理SPS拣选和上下料，固定工位则可以继续使用CRA系列与其他协作机器人。对于地面平整、物流路线清楚、原有自动化投入已经很大的汽车工厂，这种组合无需让一台全尺寸人形机器人包揽所有工作，也能把移动、操作和固定工位连成一套方案。

三条路线都有各自要解决的问题。全尺寸人形机器人更接近通用机器人的长期目标，轮式双臂则省去了双足行走在平整厂区内带来的额外复杂度。越疆可以按照任务选择设备形态，并把新产品接入已经成熟的协作机器人体系，这是它在汽车工厂里的优势。工厂可以先改造一段物料流程，再根据运行结果扩展到更多工位，投入与停线风险也更容易控制。

现有自动化越完整，具身智能越容易找到位置

焊接轨迹固定、节拍稳定的工位，传统工业机器人依然高效。机床上下料、检测与装配等固定任务，协作机器人可以直接部署。任务需要跨区域移动，还要处理不同零部件并与多个工位交互，轮式具身智能机器人的价值才会增加。

这几类设备会在同一座工厂长期共存。生产线不需要在传统机器人与具身智能之间二选一。更现实的做法，是让固定设备继续承担高节拍工作，把过去依赖人工流转、变化又较多的部分交给新产品。

越疆已有协作机器人、复合机器人、人形机器人、轮式人形机器人与四足机器人。CRA系列可以覆盖汽车检测、装配、上下料和焊接等固定工位，Atom W处理移动分拣与供料。客户沿用原有自动化系统，再把具身智能放到合适的位置，项目风险和改造范围都会更容易控制。

一条生产线每天都在产生新的训练材料

汽车生产批量大，机器人每天会重复执行大量动作。零件位置偏了几毫米，包装换了一种材质，通道里临时有人经过，料箱没有按计划到位，这些变化都会留下新的数据。

实景实训专项行动要求机器人进入真实场景训练，持续积累高质量真机数据。汽车工厂提供的价值由此超出了设备采购本身。工程人员可以找到最常失败的零件、最容易触发人工接管的步骤，再把问题带回模型和产品。

机器人若能缩短适应新车型、新包装和新零件的时间，第一家工厂投入的训练成本便有机会在后续项目中继续使用。同一任务从试用走向复制，靠的正是这些不起眼的改进。

越疆进入汽车工厂，不必从第一台机器人起步

越疆累计销售机器人超过10万台，产品已经进入汽车、3C、金属加工和新能源等行业。协作机器人业务让公司长期处理工业通信、视觉、夹具、安全和售后问题。Atom W进入汽车工厂以后，可以继续使用已有的客户联系、集成商和工程经验。

这份基础无法替新产品回答连续运行能力、任务成功率、维护成本和投资回收周期。它能够缩短的是企业理解现场的时间。哪些系统必须接通，哪类故障不能久等，设备怎样避开正在工作的人员，越疆已经在过去的工业项目中反复遇到过。

汽车工厂是否会追加采购，最终要看一段具体流程。机器人能否按车辆上线顺序找到零件，送到正确工位，遇到变化后继续完成任务。第一台设备把这段物料流程稳定接下来，下一批订单才有理由出现。