当人形机器人走出实验室、真正进入工厂车间，它需要的不只是“会动”，更要能感知、能判断、能协同、能稳定执行任务。

　　近日，西门子与 Humanoid 宣布，双方在推动物理 AI落地工业场景方面取得里程碑式进展：

　　由 Humanoid 基于 NVIDIA 物理 AI 技术栈开发的 HMND 01 Alpha 轮式人形机器人，已在位于德国爱尔兰根的西门子电子工厂完成运行测试，并成功执行自主物流任务。

　　这也是继西门子与 NVIDIA 在 CES 上宣布合作、共同打造全球首个完全由 AI 驱动、具备自适应能力的制造基地之后的又一重要进展。

　　看点速览

　　西门子、Humanoid 与 NVIDIA 三方合作，推动人形机器人进入真实工业场景
　　HMND 01 Alpha已在西门子德国爱尔兰根工厂完成测试
　　机器人成功执行自主物流任务，关键指标达到要求
　　西门子 Xcelerator 产品组合为工厂级集成提供数字化与自动化基础
　　NVIDIA 通过仿真、训练与边缘计算能力，加速机器人开发与部署

　　01 从“能演示”到“能上岗”，物理 AI 正在改变制造业

　　在工业环境中，AI 不只是生成内容、辅助分析，更重要的是进入真实世界，帮助机器看见环境、理解任务并采取行动。这正是物理 AI 的重要价值所在。

　　对制造业来说，这意味着机器人不再只是执行固定动作，而是能够在复杂、动态的工厂环境中完成更具灵活性的任务，例如物料搬运、路径调整、协同作业等。

　　但要让这一切真正落地，并不容易。

　　从 AI 研究走向真实工厂，需要一个完整的高性能生态体系，包括：
　　前沿的 AI 计算与仿真能力
　　成熟可靠的机器人平台
　　可实现全域协同的工业自动化基础架构

　　而这正是此次合作的关键所在。

　　在西门子工厂里

　　这台人形机器人已经开始“干活”了

　　在德国爱尔兰根的西门子电子工厂，西门子已将 HMND 01 Alpha 部署到厂区物流环节，用于自主完成周转箱搬运任务，包括：

　　为操作人员拣选物料箱
　　运输物料箱
　　放置物料箱

　　从测试结果看，这款机器人达到了既定的核心性能要求：

　　每小时可完成 60 次周转箱搬运
　　连续运行时长超过 8 小时
　　自主拣选与放置成功率超过 90%

　　在工厂中，企业最关心的通常是机器人能不能连续工作、能不能稳定重复、能不能少出错、能不能融入既有节拍。这组数据说明，人形机器人已经不只是“会演示”，而是真正开始“能上岗”。这表明，人形机器人在工业物流等实际任务中，已经迈出了，从概念验证走向真实部署的重要一步。

　　02 为什么“集成”，才是人形机器人进工厂的关键？

　　一台机器人，只有真正融入工厂系统，才能释放价值。

　　对于工业场景中的人形机器人来说，它不仅要完成单点动作，更要成为工厂中的“协同资产”。这意味着它必须能够：与生产系统进行实时数据交互与自动导引车（AGV）协同作业与各类设备和人员同步流程根据现场变化自主调整行为，如果缺少这样的深度集成，再先进的机器人，也很难在真实工厂中发挥全部潜力。

　　西门子 Xcelerator

　　提供工厂级落地基础

　　为了让人形机器人真正“用起来、跑起来、协同起来”，西门子依托 西门子 Xcelerator 产品组合，提供覆盖工业现场的全面技术支持，包括：

　　全面的数字孪生
　　AI 感知
　　集成控制
　　PLC-机器人接口
　　机群管理
　　工业通信网络
　　高性能驱动装置

　　这些能力共同构成了支撑人形机器人落地的数字化与自动化基础设施，使其能够更高效地运行，并与整体工厂环境协同作业。

　　换句话说，西门子提供的不只是单一产品，而是一套可扩展、可集成、可部署的工厂级应用范式。

　　NVIDIA加速仿真与开发

　　把原型周期缩短到 7 个月

　　在机器人开发层面，Humanoid 已将 NVIDIA 完整的物理AI技术栈集成到 HMND 01 平台中，包括：

　　面向边缘计算的 NVIDIA Jetson Thor

　　用于仿真的 NVIDIA Isaac Sim

　　用于强化学习与策略训练的 NVIDIA Isaac Lab

　　借助这套技术栈，Humanoid 显著缩短了开发周期。

　　基于“仿真先行”的硬件设计方法，研发团队可先在虚拟环境中优化执行器选型、关节强度和质量分布，再推进实体开发。这样一来，原本通常需要 18 至 24 个月的原型开发周期，被压缩到了 7 个月。

　　这也意味着，人形机器人从设计、训练到部署，正在变得更快。


　　西门子正帮助客户推动产业变革——打造更灵活的工厂、更智能的基础设施、更可持续发展的交通网络，支持经济支柱的发展，为着数十亿计的人们，以科技共创每一天。