6台智元精灵G2便利店连轴打工24小时,4台通过留用考核
6台智元机器人进便利店打零工,连轴转24小时究竟有没有翻车?
智元“机器人打工不能停”24小时便利店直播挑战收官,6台精灵G2人形机器人进入徐汇区一家正常营业的便利店,全天累计处理杂务1730次,包括顾客问询683次、递送取货369件、现制咖啡147杯、分装热早点126次、货架巡检补货277次和餐台清洁128次,最终4台通过实战和大众评委在线考评获得留用资格。翻车场景集中在柔性力控、视觉防抖和人机交互逻辑上,例如夹破松软面点、把木纹阴影误判为咖啡渍反复擦拭,这些差错样本会被导入后台用于算法迭代。现场机型挂载在智元“精灵大师”(Genie Master)智能体框架下,流程调度微调通常隔天到位,底层精细力控与感知算法优化可在一至两周内完成。
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机械臂稳稳端起刚萃取完的热咖啡,夹起刚出笼的包子顺畅装入纸袋,转过身又穿行于通道间核对货架空缺、擦拭桌面水渍……昨天上午10时,智元“机器人打工不能停”24小时便利店直播挑战收官。 在这场面向全网公开直播的考核中,6台智元精灵G2人形机器人编入徐汇区一家正常营业的便利店门店的日常班组,从清晨早高峰一直坚守至深夜独立看店,连轴转了24个小时。全天累计处理各项杂务1730次,包括接待顾客问询683次、递送取货369件、现制咖啡147杯、分装热早点126次,此外还完成277次货架巡检补货与128次餐台清洁。 历经全天候、多工序的高强度运转,最终有4台机器人通过实战和大众评委的在线考评,顺利拿到留用资格。 新民晚报记者 马丹 摄 考的是现场综合应变能力 普通便利店虽然占地不大、工序看似常规,但对人形设备而言,这里的不可控因素远比井然有序的工厂车间复杂得多。留用考核指标包括在岗多久、完成多少业务、顾客如何评价,以及任务是否成功、响应是否及时、遇到异常如何处理等。两位特邀体验官还带着“刁钻考题”上门考查:在机器人面前放置外观几乎一样的有糖和无糖可乐,下达“拿无糖可乐”的指令,看它会不会拿错;还把口香糖货架整个打乱,让机器人一盒盒归位…… “厂房里的流水线节拍分明,便利店却是个时刻在变动的小社会。”智元具身研究中心副总裁任广辉对新民晚报记者表示,店内的商品外包装有软有硬、轻重不一,而且随时可能被顾客放偏放乱,过道里也总有走动驻留的人流。几台设备挤在不大的空间里分工协作,看似各自忙碌,实则一环扣着一环。只要一台机器在走道上因避障停顿太久,不仅后面的保洁动线会被切断,前面货品的递送也会跟着拖延,对设备间互相照应的敏捷度提出了极高要求。 不少“打工”环节考验的都是机器人的“精细动作”。机械爪夹取质地松软的食物时,握力稍重容易变形,稍轻又容易中途脱落,设备必须在触碰瞬间感知反弹力道,再平稳递入包装袋。碰到被随意挪换位置的饮料零食,机器人也无法死板套用原本的货架坐标,得依靠视觉扫描重新认出物品、逐一摆回正确格位。一旦有顾客突然迎面走来或者通道被临时货箱堵住,机器人的底层逻辑是放慢速度优先避让,确认通路安全后再绕行。 机器人打工第一次有了“人设” 会唠嗑也会吐槽,这场实战考核中各具特色的人机交互,也打破了人们对机器冰冷刻板的传统认知。记者在现场发现,智元首次为参与便利店作业的6台精灵G2设定了清晰的性格标签与MBTI人设。负责迎宾的“阿豪”被设定为“社牛”属性的ENTP,进门便是一套熟练的暖场连招,甚至主动向客人求“转正投票”。担任“咖啡师”的“咖少”兼具ESFP特质,端上饮品时不忘道上一句问候。负责保洁的“冷姐”则是严谨较真的ISTJ“赛博卫生委员”,一边擦拭桌面一边低声念叨。还有负责取货、主打“无情搬砖”的ESTJ“火宝”,慢条斯理巡视货架的ISFP“倦王”,以及掌管早餐蒸笼的ESTP“叮酱”。原本单调的机械作业,被赋予了性格分明的服务体验。 任广辉介绍,给机器人注入个性并非单纯为了娱乐噱头,而是对具身智能交互边界的一次全新尝试。未来,这类性格设定与交互模态将根据具体上岗场景精准适配。比如,在严肃的工业生产与医院导医场景中,机器人将保持沉稳严谨、言简意赅的交互风格;而走进商超便利、文旅乐园与养老陪护等消费服务场景时,则能自主切换为幽默、耐心或亲和度更高的沟通模式,让具身智能在实打实“干活”的同时,真正融入复杂的日常人际环境。 现场失手纳入学习“错题集” 在真实营业的门店里,机器人要面对五花八门的突发状况,难免出现手滑或卡壳的瞬间。这些翻车场景也在24小时直播中呈现。在全网网友实时云监工的镜头下,最具代表性的翻车场景主要集中在柔性力控、视觉防抖和人机交互逻辑上,这也是6台机器人最终只有4台通过转正考核的直接原因。 在熟食台前,松软食物先给机械手出了难题:刚出笼的面点外皮软,夹取力道稍大就掐破包子皮、夹碎点心;稍稍收力,又在装袋半途脱手滑落。保洁岗位也出现了判断偏差。在顶光照射下,机器人把桌面的木纹阴影误判成泼洒的咖啡渍,对着同一块干净桌面来回擦拭,被网友评价为在“摸鱼”。保洁“冷姐”在深夜值班时,一门心思找垃圾桶,找着找着走出了店门,被技术小哥拎回来,还把顾客的食物当垃圾扔了。最终“冷姐”转正失败。 新民晚报记者 马丹 摄 任广辉说,这才是真实营业工况下采集到的最有价值的数据之一。这些翻车案例会被自动导入后台“差错备忘录”,作为算法迭代的关键差错样本。记者了解到,现场作业机型全部挂载在智元“精灵大师”(Genie Master)智能体框架下。这套中枢网络负责向各工位下发指令,并紧盯每次动作反馈,帮助算法定位问题节点。任广辉表示:“借助这种边干边学的自适应机制,流程调度上的微调通常隔天就能调整到位;涉及底层精细力控与感知算法的深层优化,也能在一至两周内完成迭代。同时,集群学习技术让经验在机器之间流动共享,某一台设备摸索出的抓取窍门,能同步推送给其他同类机型。” 不过,任广辉也表示,从单店走向成百上千家门店,还要解决机型和工具标准化、商品和业务系统接入、快速部署、远程运维,以及经验如何在不同门店之间复用等问题。 今年以来,智元让机器人密集落地工厂车间、文旅乐园与沿街商铺,并在世界互联网大会乌镇峰会上凭借具身智能领域的技术突破斩获“领先科技奖”,推动具身智能在真实作业与碰壁试错中持续走向成熟。