端午将至，粽叶飘香。在四川老廖家风味食品有限公司的生产车间里，与往年不同的是，今年的粽子生产线上多了一位特殊的“工人”——一台睿尔曼RealBOT轮式人形机器人。只见它灵活地取粽叶、折漏斗、填米装馅、扎绳包裹……动作精准娴熟。

　　操控这台机器人完成所有动作的训练师，并不在四川车间现场，而是远在1500公里之外的北京人形机器人数据训练中心。通过睿尔曼自主研发的GLN远程作业网络，操作员实现了跨地域的实时精准操控，让千里之外的机器人完美复现了传统粽子制作工艺。

　　13道工序直面挑战：真实场景锤炼机器人核心能力

　　粽子生产看似传统，但要让机器人完成每一道工序，却涉及力觉感知、视觉识别、运动规划等一系列高难度技术挑战。

　　在老廖家车间，RealBOT机器人展现出令人惊叹的操作精度：轻柔夹取粽叶确保不撕裂，通过力觉感知精准调整折漏斗的角度与力度，精确控制糯米下料速度与按压量，均匀施压封口确保不漏米，视觉定位配合力觉控制完成棉绳斜扎……直至最后的礼盒包装。

　　依托GLN远程作业网络，RealBOT在老廖家食品加工车间依次完成了：取粽叶（轻柔夹取不撕裂）→折漏斗（力觉感知调整折弯角度与力度）→填米装馅（控制下料速度与按压量）→封口压实（施加均匀压力确保不漏米）→棉绳斜扎（视觉定位缠绕点，力觉控制绳结张力）→包裹成型（多步力位协同，完成最终定型）→生粽搬运（搬运15公斤生粽）→生粽入锅（精准投放至沸煮容器）→持续沸煮→熟粽拣选（煮熟冷却后区分合格与次品）→真空封装（配合封装设备完成对位）→入盒封装（按固定排列规则入盒）→礼盒包装（最终装箱封盖）。

　　整个流程中，机器人的每一次关节转动、每一次力觉反馈、每一次视觉判断，都被记录为高质量多模态数据，实时回传至北京人形机器人数据训练中心。

　　“机器人只有长期部署到真实场景中，面对不可预知的物理变量，才能真正理解世界、学会干活。”睿尔曼智能相关负责人表示。粽子车间就是绝佳的“实景训练场”：粽叶有干湿差异、糯米会结块、车间蒸汽干扰视觉、真空封装要求毫米级定位……这些真实工况产生的数据，远比实验室预设轨迹更具训练价值。

　　硬件可靠+数据积累：规模化落地加速行业发展

　　人形机器人规模化落地，离不开“硬件+数据+远程作业网络”三大核心能力的支撑。目前，睿尔曼智能已建成两大具身智能数据训练平台，构建起行业领先的基础设施体系。

　　北京人形机器人数据训练中心作为全国首个规模化人形机器人数据训练基础设施，部署108套具身操作本体，覆盖工业、商业、家庭等十大真实应用场景，重点开展原子动作训练与多模态数据采集。截至目前，该中心已积累覆盖千余项任务、千万级轨迹片段的真机数据，为具身智能模型训练提供高质量数据资产。

　　今年5月，常州具身智能数据实验平台（数采中心2.0版）在武进国家高新区正式投运。该平台部署150台RealBOT轮式人形机器人，建筑面积达3000平方米，可完成超过1000种真实作业任务，实现了三大核心升级：集中式遥操与控制中心直接接入真实作业环境、分布式真实场景数据采集网络、极限工况下的可靠性验证体系。

　　硬件可靠性是规模化推广的前提。据介绍，睿尔曼全栈自研的一体化关节模组已通过CRL3级别安全认证，平均无故障运行时间达50000小时，即便在7×24小时连续作业的工业场景下，依然能保持极高可靠性。在产能方面，AUTRON奥创产线的关节模组年产能已突破10万台，并正向百万级规模迈进。

　　不久前，工业和信息化部、国务院国资委联合启动2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动，明确提出推动人形机器人跳出“表演秀场”，完成从“功夫模式”到“作业模式”的关键转变。

　　从实验室的演示舞台到生产车间的真实工位，从预设轨迹的程序化动作到直面复杂工况的灵活应对，人形机器人正在经历一场深刻的产业变革。当机器人真正走进真实场景、学会解决实际问题，当硬件可靠性与数据积累形成双轮驱动，人形机器人大规模走进千行百业的时代，正在加速到来。（战钊）