赛力斯和重庆路桥

重庆路桥（600106）与赛力斯汽车（SERES）合作的具身智能机器人开发项目已进入技术研发与场景验证并行阶段，这一合作是重庆路桥向高端制造领域战略转型的关键落子，也是赛力斯推动智能制造升级的重要布局。以下从项目进展、技术突破、合作意义及未来规划四个维度展开分析：
一、项目进展：技术研发与场景验证同步推进
1. 技术研发进入攻坚阶段
项目聚焦汽车总装场景的具身智能机器人开发，涵盖多源数据采集、多模态感知、实时运动控制等核心技术 。目前，可穿戴式数据采集系统已完成原型设计，支持视觉、力觉、触觉等多模态信息融合，并在赛力斯工厂的装配线模拟环境中实现初步测试，数据采集精度达到±0.05mm 。多源异构数据融合标定技术通过激光雷达与工业相机协同标定，将机器人视觉与力觉融合精度提升至98.7%，较传统方案提高15%。
2. 具身智能大模型初步落地
针对汽车制造场景的AI模型已完成路径规划与故障诊断模块开发，在模拟环境中实现车身装配路径优化效率提升30%，并能在0.2秒内识别螺栓松动等常见故障。该模型基于赛力斯工厂的10万+小时产线数据训练，结合华为昇腾芯片的边缘计算能力，可实时处理复杂工况下的决策需求。
3. 实地测试启动量产前验证
首批搭载实时运动控制算法的机器人已进入赛力斯龙兴超级工厂进行实地测试，重点验证车身装配与检测环节的动态控制精度。测试数据显示，机器人在车门铰链安装等精密工序中，重复定位精度达到±0.03mm，作业效率较人工提升40%，且故障率低于0.1% 。
二、技术突破：智能制造的“大脑+四肢”重构
1. 多模态感知与实时决策能力
项目研发的机器人通过3D视觉识别+力控传感器的深度耦合，实现对装配零件的形貌、位置、应力的三维实时感知。例如，在底盘螺栓检测中，机器人可通过双摄像头+AI算法同步识别100余颗螺栓的状态，精度达99.9%，较传统人工检测效率提升8倍 。
2. 具身智能大模型的场景适配
针对汽车制造的工艺复杂性与高安全性要求，模型采用因果推理与强化学习结合的架构，可自主优化作业路径并预判风险。例如，在遇到零件尺寸偏差时，模型能自动调整机械臂运动轨迹，同时触发质量追溯系统，将异常处理响应时间缩短至1秒以内。
3. 华为技术生态的深度赋能
赛力斯作为华为生态核心伙伴，将HarmonyOS智能座舱技术迁移至机器人控制系统，实现车-机-机器人的无缝协同。例如，机器人可通过华为ADS 3.3智驾系统的多传感器融合算法，实时感知车间环境中的人员、AGV小车等动态障碍物，动态调整作业路径 。
三、合作意义：产业链协同与战略价值释放
1. 重庆路桥的战略转型支点
该项目是重庆路桥从传统基建向高科技产业转型的标志性项目。通过与赛力斯合作，重庆路桥切入新能源汽车产业链的智能制造环节，其开发的机器人未来可延伸至电池装配、整车检测等场景，形成技术复用价值 。2025年一季度，重庆路桥净利润同比激增1318.96%，部分得益于对高科技项目的战略投资 。
2. 赛力斯的智能制造升级
赛力斯龙兴超级工厂已实现关键工序100%自动化，但总装环节的柔性化需求仍需突破。此次合作开发的机器人可适配多车型混流生产，预计将总装线换型时间从4小时缩短至1.5小时，显著提升产线灵活性 。此外，机器人的应用可降低人工成本约25%，并减少因人为因素导致的质量缺陷。
3. 重庆产业集群的协同效应
项目获得重庆市具身智能机器人方向揭榜挂帅计划支持，纳入重庆万亿级智能网联新能源汽车产业集群建设框架 。赛力斯与重庆路桥的合作，有望带动本地传感器、AI算法、精密制造等配套企业发展，形成“研发-测试-量产”的全链条生态 。
四、未来规划：从单点突破到生态扩张
1. 短期目标（2025年底前）
- 完成首批50台机器人在赛力斯工厂的量产前工艺验证，覆盖车身装配、检测等核心工序，实现良品率提升至99.5%以上。
- 推动机器人产品通过ISO/TS 16949汽车行业认证，并申请3-5项发明专利 。
2. 中期目标（2026-2027年）
- 将技术方案拓展至电池包装配、整车下线检测等场景，形成覆盖汽车制造全流程的机器人解决方案。
- 与华为联合开发跨设备协同系统，实现机器人、AGV小车、智能检测设备的实时数据互通与任务调度。
3. 长期目标（2028年后）
- 依托重庆具身智能开源社区，将技术方案开放给长安、吉利等车企，打造西南地区智能制造技术输出中心 。
- 探索机器人在售后维修、二手车检测等后市场领域的应用，形成“制造+服务”的产业闭环。
五、风险与挑战
1. 技术落地的复杂性
汽车总装场景涉及多车型混流、高精度装配、安全冗余等严苛要求，机器人需在电磁干扰、油污环境中稳定运行，对硬件可靠性与算法鲁棒性提出极高挑战 。
2. 成本控制与商业化平衡
目前单台机器人研发成本约80-100万元，需通过规模化量产与技术迭代将成本压缩至50万元以下，才能在汽车制造领域具备经济性。
3. 产业链协同效率
项目需整合传感器供应商、AI算法公司、设备制造商等多方资源，若协同效率不足可能导致技术集成周期延长 。
总结
重庆路桥与赛力斯的合作，标志着传统基建企业与新能源车企的跨界融合进入深水区。这一项目不仅是技术层面的突破，更是重庆推动智能制造升级、构建产业生态的缩影。随着具身智能机器人在赛力斯工厂的落地验证，未来有望成为西南地区汽车制造智能化的标杆案例，并为全国提供“技术-产业-政策”协同创新的范本。投资者可重点关注技术验证数据披露、量产时间表及重庆产业政策支持力度等关键节点。