人形机器人改写的不只是效率：龙旗工厂八小时直播揭示的产业变革

一台人形机器人刚刚在中国的电子产品产线上值完了第一个完整的八小时轮班——没有剪辑，没有重启，没有人喊 cut。

01 实况转播：龙旗南昌工厂的八小时轮班

这里不是演示布景，而是真实的生产现场。传送带在持续运转，人类同事就在周围作业，镜头没有经过任何彩排。Agibot 的 G2 在这条产线上处理真实的平板零件，整整八个小时，无间断运转，没有人为干预，也没有后期剪辑。
轮班刚开始时，传送带发生了一次下移，工位位置随之偏移。没有人去标记这个偏差——机器人自己察觉并做出了调整，把零件重新摆正，继续作业。同一个班次里，它还主动标记出了有缺陷的部件。整个机队在 10 小时内处理了超过 3000 个单位，成功率 100%。它通过工厂自身的软件实时完成通信、报告、分拣和跟进，不需要人一步一步地教导。
这个场景最值得注意的，恰恰是它一点都不耸动。真正被改写的，并不是某一台机器有多聪明，而是整条产线的设计开始把“人类的生理极限”从约束条件中剔除。

02 人类的生理极限，曾是工厂设计的默认参数

八小时轮班、强制休息时段、注意力在第六个小时后开始涣散——这些不是意外事故，而是设计前提。工厂、写字楼、医院、高速公路，整个现代社会的运转骨架，几乎都是从人的疲劳曲线出发搭建起来的。

机器人在意这些吗？不完全是。它可以每 19 秒完成一次拾放节拍，毫秒级定位，深夜不会走神，凌晨四点也不会打哈欠。只要系统里没有“六小时后必须休息”的代码，它就天然摆脱了这条边界。Agibot 把这件事说得非常直白：不是机器人终于不被累倒了，而是那些约束原本就可以不写进去。
这个判断听起来轻描淡写，方向却很重。它让工厂设计回到一个根本问题：如果你手里是一台永远在线的设备，你的工序还能按照老办法安排吗？

03 从展示品到生产线：中国的人形机器人不再只是作秀

这些年关于机器人的新闻总是带着两张面孔。一张是实验室里灵巧翻身的演示，另一张是末日电影里推倒人类的金属巨影。真实情况从第一张慢慢走向第二张，但过程极其沉闷：大量的参数调优、系统对接、不稳定性排查，以及工厂信息环境的改造。
Agibot 的 G2 走的是第二条路。它不强调双足的灵巧，而强调“这场直播不是剪辑过的”。今年 4 月，Agibot 在龙旗南昌工厂做了八小时实况转播，数十万人在线看着机器人在轴承旁一点点磨合出真实的节拍。评论里出现最多的词不是“炫酷”，而是“催眠”“踏实”“终于不是摆拍了”。
中国的机器人公司正在进入一个平台期：它们不再只需要融资金额，更需要供应链整合能力、工厂接口协议、质检标准对接和故障响应机制。那场八小时直播与其说是营销，不如说是生产环境的白盒化——让潜在客户相信它能真正上产线，而不是只能在庆典上客串。

背景国内生态速写
2025 到 2026 年间，宇树科技的 Unitree、智元机器人（AgiBot）、从小米 CyberDog 脱胎的创业团队，以及 Figure、Agility 等海外公司，都在把人形机器人从实验场往工厂里推。不同路线的共识正在成形：采用带轮式底盘、允许轮足混合、强调与现有产线软件的实时通信，而不是一味追求纯粹的仿生外形。北京人形机器人创新中心、上海经信委等政府机构也围绕“具身智能”“世界模型”进行政策命名，产业公共基础设施的边界正在被重新划定。

04 先搬箱子，再说故事：具身智能的工程化突围

Agibot 的策略不是先训练模型、再包装成故事，而是先上线、再迭代模型。它公布了一整套全栈思路：依托大规模真实机器人数据集、用大语言模型生成模拟环境、视觉-语言-动作的基础模型、物理空间的预测模型，以及面向企业的无代码部署接口。
这很务实，也很累。它不像大语言模型或扩散模型那样可以只靠算力和论文突飞猛进。具身智能面对的不是算法验证，而是一片工程化的沼泽：装配公差、设备振动、软件协议、维护时机。
龙旗选择 Agibot G2，也和这些细节有关。Agibot 为平板测试工序定制的夹具，并不是通用手臂开箱即用。做夹具、调通工控软件、跑通节拍，公司高管说只用了四个月车间培训。这个速度是上一代工业机器人做不到的。与 Figure 早先在仓储或宝马场景中的测试相比，龙旗这个案子把机器人直接拉入了高吞吐、快节拍的消费电子制造核心，竞争点落在“可靠”而不是“聪明”上。

05 美国资本圈忽略的真相：中国工厂的节奏打法

用《终结者》的语言描述这个场景当然很容易，因为那更贴近娱乐消费的习惯。但真正在中国发生的画面要平凡、也粗暴得多：准时上班、每一班都比上一班略好一点、工厂主管只看异常率和吞吐量。
这恰恰是美国资本圈容易低估的部分。他们习惯于把机器人想象成硅谷式的创业 demo 文化产物，而中国生态的节奏是把供应链、产线改造、成本控制和政府补贴打包在一起向前推。宇树、智元、小米、地平线、商汤等等，并不是每个方向都能成功，但它们把价格压下来，把落地门槛降下去。
拆开来看：产线改造权握在中国厂商手上；然后才是模型能力和本体工程。这种顺序决定了跑出来的不是“通用机器人国家队”，而是“有明确付费客户和交付节点的细分行业实施方”。

06 不取代，只解放：机器人如何重塑工人的岗位价值

最不浪漫的结果，反而是最好的结果。G2 不是用来制造戏剧的，而是用来把工人的手腕从重复搬运里解放出来的。在龙旗工厂，人类同事仍然在岗，只是转到了更需要判断力的步骤。
它没有击败工人。它只是把八小时轮班、注意力衰减、休息间隔这些由历史形成的边界，从必然变为可选。
你再看一遍那条产线。机器人稳定运转，伴随轻微机械声，屏幕上数据显示着实时的产能。没人举杯，没有掌声，屏幕上只有数字。这个画面既不壮观，也不让人后怕。它最重要的地方就在于此：它已经在工厂里“自然存在”，不再需要被当作奇观来解释。

（本文综合自 Shruti on X，Forbes/Xinhua，界面新闻，36氪快讯等报道）