智元宣布真机强化学习技术落地工业产线

11月3日，智元创新（上海）科技有限公司（简称：智元机器人）对外宣称，该公司研发的真机强化学习技术，首次从学术论文阶段迈向工业应用，目前已在与龙旗科技合作的验证产线中成功落地。相关第三方可验证的实验数据将在后续部署时公布。

智元展示了此次落地的真机强化学习方案。

真机强化学习（Real - World Reinforcement Learning）技术，是指让AI算法直接在真实物理设备上开展强化学习（RL）训练的技术。简单来讲，它能使机器人不只是在虚拟仿真环境中掌握策略，而是直接在真机上通过试错来学习最优行为。

国外多项学术研究表明，强化学习在工业机器人中的应用潜力巨大，但从仿真环境到真机，再到工业规模的稳定部署，仍面临诸多挑战。在机器人研究领域，目前大多还停留在研究阶段，尚未大规模应用于工业产线。

据悉，这项真机强化学习技术能让机器人在真实产线中自主学习、持续优化作业策略。新技能训练与稳定部署仅需数十分钟，且性能全程不会下降。在换线、换型或流线调整时，该系统只需进行最小的硬件改动和遵循标准化部署流程，就能显著提升柔性、压缩部署时间与成本。

智元机器人合伙人、首席科学家罗剑岚向澎湃科技（www.thepaper.cn）透露，目前这套方案已进入常态化作业状态，最大的突破在于其性能真正将AI模型部署到工厂中，实现了100%的准确率。在联调机制下，落地工业产线的故障率已被控制在产线验收范围内。

罗剑岚表示，工业产线较为保守，传统自动化设备在具有不确定性的场景下，很难同时兼顾高精度、高成功率和通用性，而真机强化学习技术能更好地解决这一问题。该技术约80%将应用于集中上下料与柔性换线环节。

长期以来，精密制造产线存在刚性瓶颈。传统机械臂依赖复杂夹具设计与场地改造，调试周期长、换型成本高；“视觉＋力控”等柔性方案虽有改进，但存在参数敏感、部署复杂等问题，难以适应消费电子行业高频产品迭代的需求。

与传统方案相比，真机强化学习技术具备三大核心优势：极速部署、超高适配和柔性换型，可在不同工位和产品线上快速迁移与复用。其训练周期从“数周”缩短至“数十分钟”，效率呈指数级提升；能自主克服来料位置偏差、尺寸公差等扰动，在长周期运行中持续保持工业级稳定性与100%任务完成率。

不过，和仿真学习相比，真机强化学习技术可能面临成本高昂等问题。在成本控制方面，罗剑岚指出，真机强化学习技术的优势体现在两方面：显性成本上直接与产能挂钩，提高了生产效率；隐性成本上，具有高模块化、高柔性率的特征，在不同工序间切换十分便捷，只需进行极小程度的硬件调整。

罗剑岚强调，“随着经验的积累，这一系统在新产线上部署会更快，成本也会越来越低。”他还表示，这是一套可管理、可复制、可拓展的工具，未来会将其打造成通用模板进行推广，像搭乐高积木一样，从3C逐步拓展到汽车、家电、医疗等领域。

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