西门子（Siemens）与机器人公司Humanoid近日宣布，在将物理AI从概念推向工业现实的过程中取得重要里程碑进展。基于NVIDIA物理AI技术栈打造的Humanoid HMND 01轮式Alpha人形机器人，已在德国埃尔兰根（Erlangen）西门子电子工厂成功完成测试，并在实际运营中执行自主物流任务。
这一成果建立在西门子与NVIDIA于CES期间宣布的战略合作基础之上，双方目标是共同打造全球首批完全由AI驱动的自适应制造工厂。
制造业物理AI的兴起
物理AI（Physical AI）是指训练智能机器在物理世界中具备感知、推理与行动能力的技术体系，正逐步改变产品制造方式。
要将AI研究成果真正落地到工厂环境中，需要一个高性能生态系统的支撑，包括世界级AI算力与仿真能力、成熟的机器人平台，以及完善的工业自动化基础设施，实现系统级协同。
在本次测试中，HMND 01 Alpha机器人被部署于西门子物流系统中，负责自主执行料箱搬运任务，包括抓取、运输与放置容器，并协助人工操作人员完成物流流程。
测试结果显示，所有关键性能指标均已达成：
- 吞吐能力达到每小时60次料箱搬运；
- 连续运行时间超过8小时；
- 自主抓取与放置成功率超过90%。
基于西门子Xcelerator构建工业底座
人形机器人的真正价值，在于其能否作为工厂中的协作型智能设备，实现深度系统集成。
这意味着其必须具备以下能力：
- 与生产系统及其他自动导引车辆（AGV）进行实时数据交互；
- 与设备及人工操作协同运行的同步工作流；
- 能够根据现场变化进行动态适应与调整。
如果缺乏这种深度集成，即使是最先进的机器人，也只能作为孤立设备存在。
西门子通过其Xcelerator平台提供关键支撑能力，包括：
- 全面的数字孪生系统；
- AI驱动的感知与分析能力；
- 集成控制系统与PLC-机器人接口；
- 车队管理系统；
- 工业通信网络；
- 高性能驱动系统。
这些技术共同构成了数字化底座与自动化基础设施，使人形机器人能够在工厂环境中高效协同运行，并与整体生产系统保持一致。
其最终目标，是形成一套可在各类工业场景中复制的人形机器人工厂级部署模型。
借助NVIDIA加速智能化能力
Humanoid在HMND 01平台中集成了完整的NVIDIA物理AI技术栈，包括：
- NVIDIA Jetson Thor，用于边缘计算；
- NVIDIA Isaac Sim，用于仿真训练；
- NVIDIA Isaac Lab，用于强化学习与策略训练。
这一体系显著缩短了开发周期。
通过“仿真优先（Simulation-first）”的硬件设计方法，团队能够在虚拟环境中优化执行器选型、关节强度以及整体质量分布，从而减少物理原型迭代。
整体开发周期从传统的18–24个月缩短至仅7个月。
NVIDIA机器人与边缘AI副总裁Deepu Talla表示：
“未来工厂需要能够在与人类协作的同时，实现自主感知、推理与适应的机器人系统，以应对传统自动化难以解决的劳动力短缺与运营复杂性问题。借助西门子提供的工业集成能力，以及Humanoid基于NVIDIA完整物理AI技术栈的部署，从仿真训练到实时边缘推理，这一项目正在为人形机器人进入真实生产环境铺平道路。”
打造工业级人形机器人
Humanoid是一家总部位于英国的AI与机器人公司，开发了HMND 01 Alpha人形机器人，专为工业环境设计。
该机器人融合了全向轮移动平台与先进的操作能力，并基于其自主AI框架KinetIQ构建，可在以人为中心的环境中运行，适应多样化任务并执行复杂操作。
Humanoid创始人兼首席执行官Artem Sokolov表示：
“我们的目标是打造不仅能够在实验室环境中运行，更能够在真实工厂中执行实际工业任务的人形机器人。与西门子和NVIDIA的合作，使我们能够将NVIDIA领先的AI基础设施、仿真工具与框架，与西门子深厚的工业经验及系统集成能力结合在一起。”
“我们已经证明，人形机器人已具备在真实工业环境中部署的能力。”
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