宝马生产流程管理与数字化负责人 Michael Nikolaides 表示：" 这将是未来汽车制造的发展方向。"
适配现有产线
长期以来，汽车工业一直广泛采用机械臂等自动化设备，但宝马此次选择人形机器人，核心原因在于其能够直接适配现有生产体系，而无需大规模改造产线。
Nikolaides 指出，人形机器人具备与人类相似的体型和操作能力，因此能够直接进入当前由工人完成的工作岗位。企业围绕机器人重新设计生产线的成本十分高昂。而如今，机器人成本显著下降，更合理的方式是让机器人适应现有工作流程。
市场研究机构 Gartner 副总裁分析师 Bill Ray 也认为，随着机器人价格下降，没必要再为机器人重新设计工厂。
此次投入测试的 Aeon 机器人身高约 1.65 米，重 60 公斤，最高移动速度可达每秒 2.4 米，可短时间搬运 15 公斤物体，持续负载能力约 8 公斤。机器人配备 21 个传感器，包括摄像头、雷达、麦克风以及力矩传感器等，用于环境感知与精细操作。
在机器人形态设计上，Aeon 并未采用双足结构，而是使用轮式移动底盘。宝马认为，在平坦的工厂车间环境中，轮式设计比双腿更加高效、稳定。
不过，机器人的续航能力仍是短板。Aeon 单次续航时间约为 3 小时，而工厂标准班次通常为 8 小时。为此，Hexagon 为机器人设计了自动换电系统，机器人可自行前往换电站，并在约 3 分钟内完成电池更换。
根据宝马规划，Aeon 初期主要承担零部件输送、电池装配中的抓取与放置等重复性工作。虽然机器人具备多能力，但与人类工人类似，其工作内容并不会频繁切换。
Nikolaides 认为，人形机器人未来不仅能够承担高重复、高强度岗位，还能缓解制造业日益突出的劳动力短缺问题。
" 未来几年制造业劳动力短缺将越来越明显，而人形机器人能够提供帮助。"
不过，Nikolaides 同时强调，机器人不会简单取代人类就业。
" 上世纪 70 年代汽车工业自动化兴起时，很多人担心岗位消失，但最终反而催生了大量新职业。我们对人形机器人也持相同看法。"
先进训练技术
在训练过程中，宝马结合了 " 数字孪生 " 工厂模拟和远程操控技术。借助英伟达的软件系统，工程师首先在虚拟工厂中反复模拟任务，让机器人通过强化学习寻找最优动作路径。同时，机器人还将学习人类工人的动作以完成抓取、搬运等操作。
当前，机器人训练技术正在快速演进。Hexagon 机器人业务总裁 Arnaud Robert 表示，" 模仿学习 "（imitation learning）是 Physical AI 领域最具潜力的方向之一。机器人可以通过多角度视频或人体动作传感器，学习人类如何完成某项任务，从而将训练时间从数月缩短至数天。
Robert 称，最终的理想状态是，机器人在观察人类工作后，立刻学会做相同任务，" 这一目标可能在未来一到两年内实现 "。
不过，目前人形机器人距离完全自主作业仍有一定距离。Gartner 预计，未来三到五年内，机器人才能真正通过简单语音指令独立完成工业任务。
车企密集布局人形机器人
除宝马外，多家车企也在布局人形机器人。日本车企丰田计划在试点成功后引入 Agility Robotics 的机器人。小米则已在电动车生产环节测试自研人形机器人。
与此同时，韩国车企现代正在使用波士顿动力开发的四足机器人 Spot 进行工业巡检，并计划未来引入 Atlas 人形机器人。
事实上，宝马此前已在美国斯帕坦堡工厂测试过 Figure 公司研发的 Figure O2 机器人。该机器人曾参与约 3 万辆 X3 车型的生产，工作节奏基本与人类工人一致。
宝马在实际应用中发现，相较传统工业机器人，AI 驱动的人形机器人在应对复杂环境变化方面表现更优。例如，当金属零件位置出现轻微偏移时，传统机器人可能因误差停机，而 AI 机器人则能够实时分析并继续完成任务。
除人形机器人外，宝马此前也曾使用 Spot 机器人执行工厂巡检任务，包括进入地下设备区域、上下楼梯等。
对于机器人进入工厂，宝马表示员工整体反应积极。公司预计，未来员工甚至会像对待传统工业机器人一样，为这些机器人取名字。Ray 认为，人们一旦给机器人命名，就会把它视为 " 协作对象 " 而非单纯机器，对其失误也会更加宽容。
不过，Ray 同时提醒，当前市场对人形机器人存在一定程度的过度炒作。" 如今很多机器人展示更像是资本市场表演，用于推高公司估值 "，人们可能高估了机器人的能力。他解释道：
" 当你看到机器人在走路时，你会猜测它能跑、能攀爬、能跳跃。实际上它可能做不到，但你的大脑已经填充了这段差距。当人们展示机器人时，我们总会有不切实际的期待。"
