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機器人進入BMW產線,Leipzig工廠啟動試點計畫

地球黃金線

更新於 03月17日04:30 • 發布於 03月17日04:00

BMW Group正持續推動生產體系的數位化與人工智慧應用,並進一步將「Physical AI(實體人工智慧)」導入實際製造流程,這項概念結合數位AI與實體機械設備,使智慧系統能直接在真實工業環境中運作,例如人形機器人等先進裝置。

如今BMW宣布,將首次在歐洲汽車生產線導入人形機器人,並在德國的BMW Group Plant Leipzig展開試點計畫,該計畫的目標,是將人形機器人整合至既有量產車輛的製造流程,同時探索其在電池與零組件生產上的更多應用可能。BMW管理董事會成員、負責生產業務的Milan Nedeljković表示,數位化正在提升公司在全球與歐洲市場的競爭力,而工程技術與人工智慧的結合,將為未來製造開啟全新的可能性。

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人工智慧其實早已是BMW生產體系的重要組成部分,從虛擬工廠、數位分身(digital twin)到AI品質檢測,再到使用自動化運輸機器人的廠內物流系統,智慧化技術已經遍布幾乎所有製造環節。要讓AI在製造流程中有效運作,關鍵在於統一的IT與資料架構,BMW已將過去分散的資料孤島整合為單一資料平台,使所有生產數據保持一致、標準化並可即時存取,這樣的架構讓數位AI代理(AI agents)能夠在複雜環境中自主完成任務,並透過持續學習擴展應用範圍,當這些AI代理與機器人結合時,就形成BMW所稱的Physical AI,也象徵製造模式的一次重要轉變。

BMW生產網絡與供應鏈管理資深副總裁Michael Nikolaides指出,公司的目標是成為技術領導者,因此會在早期階段就將新技術導入產線,而透過試點計畫,可以在真實工業環境中測試具備學習能力的AI機器人。BMW表示,人形機器人並非取代現有自動化設備,而是作為補充角色加入現有自動化體系,這些機器人特別適合執行單調、對人體工學要求高或具有安全風險的工作,例如重複搬運零件或高負荷裝配任務。透過導入這類設備,BMW希望減輕員工負擔,同時改善工作條件,未來人形機器人將能協助完成高壓電池組裝與零件製造等工作,而這些任務通常需要員工穿戴厚重的安全裝備並長時間重複操作。

BMW將AI代理與機器人結合,打造所謂的Physical AI實體人工智慧。(圖片來源/BMW)

BMW在歐洲的首個人形機器人試點計畫,是與長期合作夥伴Hexagon旗下的Hexagon Robotics共同推動,該團隊專注於Physical AI技術,並在2025年6月推出首款人形機器人AEON humanoid robot。AEON擁有22個整合感測器,包括周邊攝影機、紅外線感測器、飛時測距(Time-of-Flight)、SLAM導航攝影機與麥克風,能夠提供360度即時環境感知,這套感測系統除了導航之外,也讓機器人能執行品質檢測等任務,例如利用高解析掃描器檢查車門表面與裝配公差。

AEON的設計與一般以雙腿行走的人形機器人不同,它採用輪式移動系統。Hexagon Robotics總裁Arnaud Robert指出,輪式移動在能源效率與長距離速度方面遠比雙腿更有效率,而工廠地面通常非常平整,因此能充分發揮速度優勢,AEON最高移動速度可達每秒2.5公尺,並能在23秒內自行更換電池,使其能夠接近全天候運作。

AEON的人工智慧系統由四層架構組成,最底層是模擬與強化學習系統,透過大量虛擬實驗找出最佳動作策略;第二層是基於感知的任務執行能力,例如只需指示「掃描車門」,機器人就能自行定位、完成掃描並回報結果;第三層則是模仿學習(imitation learning),透過約20次遠端操作示範即可訓練機器人自動完成任務。

BMW工程團隊甚至曾為一個零件抓取任務收集約2000次示範,並在一夜之間完成模型訓練,而最上層是「世界模型」使機器人能理解陌生物體並在不同情境下調整抓取方式與動作策略。AEON的AI運算由兩張NVIDIAJetson運算模組在機器人本體內完成,一張負責感測器融合,一張負責任務執行,因此即使沒有雲端連線也能即時修正錯誤。

未來BMW Leipzig工廠將人形機器人加入產線,協助高負荷與重複工作。(圖片來源/BMW)

Leipzig工廠之所以被選為測試基地,是因為該廠區同時涵蓋電池製造、零件射出成型、沖壓、車身製造與最終裝配等完整流程,能在單一地點測試各種生產情境。試點計畫其實已在2025年12月低調展開初步測試,接下來BMW計畫在2026年4月進行更大規模的測試階段,並在2026年夏季正式啟動完整試點計畫。BMW預計在Leipzig部署兩台AEON機器人,分別負責兩種應用場景,並希望在2026年底前正式投入量產環境,這些機器人將參與高壓電池組裝與零件製造,同時可透過更換不同抓取器或掃描設備快速轉換工作內容。

BMW認為,公司的製造資料包括CAD模型、數位分身以及數十年的生產流程紀錄,是訓練機器人AI的重要資產,也是外部研究機構難以複製的優勢,隨著AEON在Leipzig的試點計畫啟動,BMW也正在評估更多應用場景,並持續測試下一代機器人技術。若未來技術成熟,BMW甚至預期在人形機器人的應用上可能出現數量級成長,讓智慧機器人成為工廠日常運作的一部分。

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