打螺丝、拧紧、插上插头……在汽车总装线的收尾阶段，车灯装配是一项典型的高精度精细作业。这样的操作，汽车车灯装配车间的工人每天要重复成百上千次。如今，这一繁琐工序有望被机器人取代。在本届WAIC世博展览馆“C位”的“模登时代·伙伴之城”展区，复旦大学可信具身智能研究院与上海新智具身智能科技有限公司联手研发的具身智能机器人，已能轻松应对精细化操作任务。研究院院长姜育刚教授团队构建了贯通“真机部署—数据飞轮—模型训练”的完整技术链路。在这一链路中，自研的“视触觉传感器”成为了机器人的“感知中枢”。该传感器指尖每平方厘米约4万个感知点，能精准捕捉接触区域的形变及受力分布。

通过集成触觉传感器，团队打造了适配多种复杂任务的标准化数据采集管线。聚焦精密装配、柔性形变处理及复杂工具使用等场景，系统全方位捕获视觉、触觉、本体状态及轨迹等多模态信息，成功沉淀上万小时的高保真交互数据。

“在此基础上，我们创新构建了首个支持精细化操作的视触融合具身大模型，通过对物体接触、形变及力觉反馈等底层物理规律的高效建模，赋予机器真正的‘触觉认知’，实现对操作演化过程与潜在风险的精准预测与推演。”复旦大学可信具身智能研究院副院长、新智具身首席科学家吴祖煊教授介绍。

这一技术闭环的最新落地成果，正是本届WAIC重磅展出的车灯精密装配具身智能系统。

在汽车总装线的收尾阶段，车灯装配是一项典型的高精度精细作业。由于车灯结构复杂、装配间隙极小，传统依赖预设轨迹与视觉定位的工业机器人难以稳定完成插接、旋拧等对接触力高度敏感的操作。针对这一痛点，上述链路中“视触觉传感器”与“视触融合具身大模型”发挥了关键作用，装配着自研传感器的机器人，正轻松应对这一繁琐工序。

“真实的生产场景不仅需要视觉，更需要触觉，这样才能完成精细化操作任务”吴祖煊说道。绝大多数精细化操作的失败节点并非视觉识别阶段，而是物理接触发生之后的交互过程。

基于“视触融合具身大模型”，机器人不仅能根据实际形态调整握持手势，还能在螺丝拧入后根据受力反馈确认拧紧状态，并在操作过程中实时修正动作轨迹，避免了仅靠预设程序容易损坏工具和材料的弊端。

作为具身智能与工业制造融合的探索成果，该系统为车灯等高精度装配任务提供了可落地的解决方案，也形成了从高精度触觉感知到多模态具身决策的一条完整技术路径。

未来，该技术还可拓展至消费电子、精密仪器等多种高精度制造场景，推动机器人从“依赖预设程序执行”迈向“基于多模态感知的实时自主操作”。吴祖煊表示：“视觉让机器人看见世界，而触觉让它们真正感知世界。我们将以数据飞轮不断打磨视触融合的具身大模型，跨越从数字世界到物理世界的鸿沟，早日迎接具身智能‘GPT时刻’的到来。”

原标题：机器人“上岗”打螺丝，破解车灯精密装配难题