小鹏汽车顾捷：建机器人产线为验证规模化，遇到的问题已逐步解决
小鹏汽车顾捷：建机器人产线为验证规模化，遇到的问题已逐步解决
21世纪经济报道 21财经APP 邓浩
2026-10-28 17:36
21世纪经济报道记者邓浩
人形机器人走向量产，考验的不仅是单台产品的能力，还有批量制造的一致性。
10月28日，在中国汽车工程学会举办的2026具身智能机器人大会主论坛上，小鹏汽车副总裁顾捷透露，小鹏机器人量产产线已于9月就绪，进入量产准备阶段。“这个产线最重要的一个作用是验证规模化。”他表示，当生产规模达到千台、万台乃至几十万台时，设计、制造和供应链能否保证产品一致性，是最具挑战性的问题。
（图片来源：记者摄于会议现场） 汽车工业积累的大规模交付经验，为机器人产业化提供了基础。但顾捷指出，机器人部分高精度机械部件、传动部件及能量部件的设计要求，比汽车相关部件还高。小鹏在从设计到生产制造的过程中陆续遇到了不少问题，目前已逐步解决。
机器人算力或为车端4~10倍
汽车技术向机器人迁移，面临着更高的计算与控制要求。
顾捷判断，在高阶智能辅助驾驶领域，车辆端侧算力通常为数百至上千TOPS；机器人端侧算力需求或为车端的4~10倍，未来可能达到数千乃至上万TOPS。他介绍，小鹏人形机器人的端侧算力已达到2250TOPS，为脱网状态下持续发挥作用提供支撑，也是安全性的重要保障。
这一需求来自机器人更复杂的感知与行动任务。除了处理视觉、语言和文本信息，机器人还需融合触觉、力反馈及惯性传感器信息，理解交互对象的意图，规划语言回应、动作和运动轨迹。
运动控制的复杂度也在提升。相较于车辆底盘和动力系统，机器人需要协调全身多个执行器，在多自由度运动中实现精准、柔顺的操作，并应对与物体、人的接触。
更高算力还伴随着集成难题。顾捷指出，将高阶芯片部署到机器人狭小的内部空间，在散热、电磁兼容和可靠性方面，可能面临比汽车更严格的挑战。车端技术能够提供基础，但机器人仍需围绕自身形态完成工程适配。
仿生设计为降低人机交互门槛
小鹏对机器人仿生设计的投入，则着眼于机器人进入社会生活后的接受度。
顾捷认为，接近人的身体比例、自然流畅的动作以及亲和的触感，能够给交互者带来亲近感和安全感。其中，安全感既包括行走稳定等物理层面的要求，也包括普通人面对机器人时的心理感受。
这里的逻辑在于，工业机器人可以通过机械围栏、电子围栏划定工作边界，人形机器人则需要靠近人、与人交流。动作是否稳定、连贯，直接影响人们是否愿意接近和使用它。
不过，这种设计取向也增加了工程难度。比如，为了保持接近人体的比例，传感器、控制器、计算单元和能量单元必须在有限空间内高度集成。
灵巧手同样如此。据顾捷介绍，小鹏全栈自研的灵巧手具备21个主动自由度，1∶1仿人手比例，同时还要兼顾抓握力量、指尖精度和长期使用的可靠性。目前其灵巧手整手耐久试验达到100万次，关节传动最高效率超90%。
（作者：邓浩 编辑：郑世凤,辛灵）