Роботы гуманоиды на заводе Zeekr: чему учиться у компании

Тема гуманоидных роботов в промышленности часто звучит как набор эффектных роликов: робот ходит, что‑то поднимает, улыбается камере — но остается вопрос, где здесь производственная реальность. На этом фоне кейс Zeekr (бренд Geely) интересен тем, что в открытых источниках он описан не как единичная демонстрация, а как последовательная траектория: сначала пилот одного гуманоидного робота на заводе, затем — масштабная тренировка «команды» роботов в реальной фабричной среде.

В июле 2024 года Zeekr начал пилот с гуманоидным роботом UBTECH (Walker S Lite), который отрабатывал задачи переноса/перемещения (lifting and carrying) в течение 21 дня.

А уже в марте 2025 года государственное агентство Xinhua сообщило, что на Zeekr 5G smart factory в Нинбо (провинция Чжэцзян) десятки гуманоидов UBTECH Walker S1 выполняли несколько типов задач в разных зонах: сортировка материалов, транспортировка коробов, сборка «деликатных» автокомпонентов — и главное, делали это в формате совместной работы.

Разберем, что именно в этом кейсе выглядит важным для бизнеса — и где проходит граница между перспективной индустриальной технологией и пока еще экспериментом.

Что именно произошло на Zeekr: два этапа, два разных смысла

Этап 1 (июль 2024): «проверка на жизнеспособность»

Пилот с Walker S Lite в логике промышленности — это, по сути, проверка базовых вещей: может ли гуманоид безопасно работать в цеховой среде, выдерживать сменный режим, выполнять простые повторяемые действия и не превращаться в «проект ради проекта». Робот помогал сотрудникам с задачами подъема/переноса и работал на площадке 21 день.

Этап 2 (март 2025): «переход к многоагентной модели»

Десятки роботов, несколько зон, несколько типов задач, и — что принципиально — архитектура, которая превращает «набор отдельных роботов» в координируемую команду (UBTECH называет это «brain network»/BrainNet).

Для рынка это важнее, чем конкретная операция «перенес короб»: экономика и управляемость появляются тогда, когда роботизация масштабируется не как «штучные внедрения», а как воспроизводимый контур.

Почему Zeekr вообще понадобились гуманоиды, если автозаводы уже давно «в роботах»

Автопром — один из самых автоматизированных секторов в мире. Но классические промышленные роботы эффективны там, где:

• движение строго повторяется,
• среда заранее подготовлена (оснастка, фиксаторы, точное позиционирование),
• сценарий редко меняется.

Проблема в том, что вокруг основной линии всегда остается большой пласт работ, где слишком много вариативности или слишком высока стоимость «жесткой» автоматизации: внутренняя логистика, комплектация, перемещения тары, простые инспекции, вспомогательные операции на сборке, работа с коробами/контейнерами/тележками.

Именно в таких задачах гуманоид теоретически может дать преимущество: он создан для среды, которую исторически проектировали под человека (проходы, рабочие места, стандартные контейнеры), и способен выполнять широкий спектр действий без полной перестройки участка.

Открытые описания активности на Zeekr 5G smart factory как раз указывают на задачи типа сортировки, транспортировки и отдельных сборочных операций.

Где здесь бизнес-эффект: не «минус FTE», а «минус потери»

В дискуссии о гуманоидных роботах часто звучит примитивная модель окупаемости: «заменили N сотрудников — получили экономию». На реальном производстве (особенно на высокотехнологичном EV-заводе) эффект чаще рождается из снижения потерь:

Сокращение микропростоев

Линия редко останавливается «потому что робот не успел сварить». Чаще — из‑за мелочей: не подвезли тару, не там лежит комплект, не успели переместить короб, не успели подготовить участок. Если гуманоид закрывает часть такой «окололинейной рутины», он может влиять на OEE через уменьшение мелких остановок.

Стабилизация качества на рутинных операциях

Там, где человек делает одно и то же много часов, растет вариативность. Робот (при достаточной надежности) дает повторяемость. В материалах про Zeekr 2025 упоминаются и задачи, связанные с аккуратной сборкой/манипуляцией «деликатных» деталей.

Гибкость при изменениях

Современный автопром живет постоянными изменениями: модификации, поставщики, комплектации, временные операции. Потенциальная ценность гуманоидов — быстрее «переучивать» исполнителя, чем переделывать участок под жесткую автоматику.

Безопасность и эргономика

Перенос тяжестей и неудобные позы — классический источник травматизма и текучести. Пилот 2024 года как раз описывался через lifting/carrying задачи.

«Командная работа» роботов: почему BrainNet/многоагентность — ключевой момент

Самая сильная идея  2025 года — это попытка перейти от «один робот = один сценарий» к «много роботов = распределение задач, обмен данными, согласованные действия».

Это как раз и работало как система, которая превращает отдельных роботов в синхронизированную команду, с разделением на условный «супермозг» (планирование/распределение) и «мини-мозги» (реакции и действия на месте). 

Тренировки проходили в нескольких производственных зонах (включая финальную сборку, участки инспекции качества и др.), а роботы выполняли сортировку, перенос, точную сборку и элементы контроля качества.

Почему это важно? Потому что промышленная ценность масштабируется тогда, когда:

• появляется управляемость (кому что делать, кто за что отвечает, как измеряем результат),
• появляется воспроизводимость (можно повторить внедрение на другом участке),
• появляется накопление данных (роботы учатся не «в вакууме», а на реальных производственных кейсах).

Где границы: что пока остается «зоной эксперимента»

Прагматичный оптимизм здесь уместен: кейс Zeekr демонстрирует движение в правильную сторону, но есть причины, почему гуманоиды пока не стали стандартом автопрома.

Надежность и предсказуемость

Цеху нужен не «самый умный робот», а тот, кто повторяет действие тысячи раз без сюрпризов. Переход от демонстрации к промышленному SLA — самая сложная часть.

Безопасность рядом с людьми

Любая совместная работа «в одном пространстве» требует не только датчиков и алгоритмов, но и процедур: кто имеет право запускать сценарий, что считается инцидентом, как останавливаем, кто обслуживает, как обучаем персонал.

Интеграция в цифровой контур завода

Чтобы робот был не «шоурумом», он должен быть включен в производственные системы: задания, подтверждения, логирование, качество. Иначе управлять эффектом невозможно.

Почему именно Китай двигается быстрее — и что это значит для рынка

Китай сейчас выступает полигоном для гуманоидов по трем причинам:

• масштаб производства (даже небольшой процент улучшений дает огромные абсолютные эффекты),
• быстрая готовность к пилотам (короче цикл «идея → тест → следующий тест»),
• интерес автопроизводителей к робототехнике как стратегическому направлению.

Рынок видит, что автокомпании и крупные технологические игроки в Китае рассматривают гуманоидов как долгую ставку: например, Reuters писал о том, что Xpeng допускает крупные инвестиции в направление гуманоидов на горизонте многих лет.

На этом фоне кейс Zeekr — не «единственный», но один из наиболее наглядных: он показывает, как гуманоиды начинают занимать нишу «вокруг линии» и как производители пытаются перейти к масштабированию через многоагентные системы.

Итог

Опыт Zeekr выглядит как аккуратная, логичная стратегия:

2024 (июль): пилот гуманоидного робота на заводе, проверка базовых сценариев (перенос/перемещение) и эксплуатационной устойчивости.

2025 (март): тренировка десятков гуманоидов в реальной фабричной среде Zeekr 5G smart factory в Нинбо с задачами сортировки, транспортировки и элементов сборки, с акцентом на координацию команды через BrainNet.

Вывод для бизнеса такой: гуманоиды пока рано воспринимать как «универсальных рабочих», но их роль как гибкого слоя автоматизации для логистики, комплектации, инспекций и вариативных ручных операций становится все более предметной. И чем быстрее производители научатся превращать такие эксперименты в управляемые процессы (безопасность, интеграция, метрики, сервис), тем быстрее гуманоиды перейдут из категории «технологического PR» в категорию «операционной эффективности».