CATL incorpora robots humanoides en las líneas de baterías en fabricación a gran escala

Publicado: Dec 18, 2025 14:36
Fuente: gasgoo
Recientemente, CATL puso en funcionamiento oficialmente lo que describe como la primera línea de producción de baterías PACK para energía nueva del mundo, desplegando robots humanoides con inteligencia incorporada a gran escala, en su base de Zhongzhou.

Shanghái (Gasgoo)- Recientemente, CATL puso oficialmente en marcha lo que describe como la primera línea de producción de PACK de baterías de nueva energía del mundo 's que despliega robots humanoides de inteligencia encarnada a gran escala, en su base de Zhongzhou, según un comunicado de prensa emitido por CATL a través de su cuenta de WeChat el 18 de diciembre. El robot humanoide, conocido como "Xiao Mo," ya es capaz de manejar con precisión tareas complejas como la conexión de interfaces de batería, un desarrollo ampliamente considerado como un hito para la aplicación práctica de la inteligencia encarnada en la fabricación inteligente.

Los procesos reemplazados por Xiao Mo—EOL y DCR—representan la etapa final de pruebas funcionales antes de que un paquete de baterías salga de la línea de producción. Dado que esta etapa implica múltiples variantes de producto, lotes pequeños y altos requisitos de flexibilidad, tradicionalmente ha dependido en gran medida de la mano de obra manual. Los trabajadores deben conectar con precisión enchufes de prueba que transportan varios cientos de voltios de alta tensión a puntos designados en el paquete de baterías, una tarea que conlleva riesgos de seguridad y ha representado durante mucho tiempo desafíos en términos de eficiencia y consistencia.

La introducción de Xiao Mo ha transformado fundamentalmente este flujo de trabajo. Alimentado por un avanzado modelo de visión-lenguaje-acción (VLA) de extremo a extremo, el robot demuestra una fuerte conciencia ambiental y una capacidad para generalizar entre tareas, lo que le permite operar de manera confiable en condiciones de producción complejas y variables.

En la práctica, Xiao Mo puede responder de forma independiente a incertidumbres como variaciones en las posiciones de los componentes entrantes o cambios en los puntos de conexión, ajustando sus movimientos en tiempo real para garantizar la precisión.

Al manipular arneses de cableado flexibles, el robot modula dinámicamente la fuerza aplicada, asegurando conexiones seguras mientras evita daños a componentes sensibles.

Durante la producción en vivo, Xiao Mo ha mantenido una tasa de éxito de conexión superior al 99%, con una velocidad de operación comparable a la de trabajadores humanos experimentados.

Xiao Mo se ha convertido ahora en una parte integral de la línea de producción. Además de ejecutar tareas de ensamblaje, puede inspeccionar de forma independiente las conexiones de cableado, señalar anomalías en tiempo real y ayudar a reducir las tasas de defectos. Durante los intervalos de inactividad, el robot cambia proactivamente al modo de inspección. En la producción continua que involucra múltiples modelos de baterías, su carga de trabajo diaria se ha triplicado, mientras ofrece altos niveles de consistencia y estabilidad operativa.

Xiao Mo fue desarrollado por Spirit AI, una empresa dentro del amplio ecosistema de CATL', y funciona con la tecnología de baterías interna de CATL', lo que refleja una estrecha colaboración a lo largo de la cadena de valor industrial. Para traducir las demandas de producción del mundo real en especificaciones de ingeniería concretas, CATL coordinó investigaciones interdepartamentales directamente en la planta de producción, formulando conjuntamente un plan de desarrollo diseñado para ser tanto prospectivo como prácticamente implementable. Este trabajo preliminar ha allanado el camino para el despliegue a gran escala de robots inteligentes incorporados.

De cara al futuro, CATL planea aprovechar el exitoso lanzamiento de Xiao Mo para elevar aún más el nivel de automatización e inteligencia en todas sus líneas de producción de PACK. La empresa tiene como objetivo profundizar la integración entre las tecnologías de fabricación inteligente y las tecnologías de energía verde, al tiempo que acelera la aplicación de modelos de inteligencia incorporada en una gama más amplia de escenarios, en apoyo de las ambiciones globales de cero carbono.

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