Шанхай (Gasgoo) — Недавно CATL официально запустила то, что она называет первой в мире 'производственной линией по сборке новых энергетических батарей PACK, на которой в массовом масштабе используются гуманоидные роботы с внедренным искусственным интеллектом, на своей базе в Чжунчжоу, согласно пресс-релизу, опубликованному CATL на своем аккаунте WeChat 18 декабря. Гуманоидный робот, известный под именем "Сяо Мо," теперь способен точно выполнять сложные задачи, такие как подключение интерфейсов батарей, что многие считают важным этапом для практического применения внедренного искусственного интеллекта в области умного производства.
Процессы, замененные Сяо Мо — EOL и DCR — представляют собой заключительный этап функционального тестирования перед выходом батарейного блока с производственной линии. Поскольку на этом этапе используются различные варианты продукции, небольшие партии и высокие требования к гибкости, традиционно он сильно зависел от ручного труда. Рабочие должны точно подключать тестовые штекеры, передающие несколько сотен вольт высокого напряжения, к назначенным точкам на батарейном блоке — задача, связанная с риском для безопасности и давно представляющая проблемы с точки зрения эффективности и согласованности.
Внедрение Сяо Мо коренным образом изменило этот рабочий процесс. Робот, оснащенный передовой моделью «видения-язык-действие» (VLA) сквозного типа, демонстрирует высокую осведомленность об окружающей среде и способность обобщать задачи, что позволяет ему надежно работать в сложных и переменчивых производственных условиях.
На практике Сяо Мо может самостоятельно реагировать на неопределенности, такие как изменения положения поступающих компонентов или перемены в точках подключения, корректируя свои движения в реальном времени для обеспечения точности.
При работе с гибкими жгутами проводов робот динамически регулирует прилагаемое усилие, обеспечивая надежное подключение и избегая повреждения чувствительных компонентов.
Во время реального производства Сяо Мо поддерживает успешность подключения более 99%, при этом скорость его работы сопоставима со скоростью опытных человеческих рабочих.
Сяо Мо теперь стал неотъемлемой частью производственной линии. Помимо выполнения сборочных задач, он может самостоятельно проверять подключения проводов, в реальном времени выявлять аномалии и помогать снижать уровень брака. В периоды простоя робот активно переключается в режим проверки. При непрерывном производстве нескольких моделей батарей его ежедневная нагрузка, как сообщается, утроилась, при этом он обеспечивает высокий уровень согласованности и операционной стабильности.
Xiao Mo была разработана компанией Spirit AI, входящей в более широкую экосистему CATL’s, и работает на базе собственной технологии аккумуляторов CATL’s, что отражает тесное сотрудничество по всей промышленной цепочке создания стоимости. Чтобы преобразовать реальные производственные потребности в конкретные технические спецификации, CATL координировала междепартаментские исследования прямо на заводской площадке, совместно разрабатывая план развития, который должен быть одновременно перспективным и практически применимым. Эта предварительная работа проложила путь к крупномасштабному внедрению воплощенных интеллектуальных роботов.
В будущем CATL планирует, опираясь на успешное внедрение Xiao Mo, еще больше повысить уровень автоматизации и интеллектуализации на своих линиях по сборке PACK. Компания стремится углубить интеграцию между технологиями умного производства и зеленой энергетики, а также ускорить применение моделей воплощенного интеллекта в более широком спектре сценариев в поддержку глобальных амбиций по достижению нулевого уровня выбросов углерода.

![[Твердотельный аккумулятор: продукт Ganfeng Lithium класса 500 Вт·ч/кг и 10 А·ч в мелкосерийном производстве]](https://imgqn.smm.cn/usercenter/IpglC20251217171727.jpg)
![[Твердотельный аккумулятор: SEVC POWER завершила финансирование на несколько сотен миллионов юаней, ускоряя индустриализацию сульфидного полностью твердотельного аккумулятора]](https://imgqn.smm.cn/usercenter/QBuyW20251217171726.jpg)
