宝马公司正加速推进人形机器人在汽车制造场景的工程化部署。2024年7月21日，该公司宣布在德国巴伐利亚州兰茨胡特（Landshut）工厂内建成专属人形机器人软件研发中心。该中心不生产硬件，而是聚焦于软件栈构建——包括开放平台开发、训练数据生成与处理、高精度运动仿真及任务规划系统，目标是将人形机器人从实验室验证快速导入真实产线。
VLA模型与确定性编程双轨并行
宝马明确采用“开放软件平台”路径，其技术架构包含两个关键层：一是传统确定性工业编程工具链，保障动作指令的可重复性与安全性；二是新一代视觉-语言-动作（VLA）模型，能将产线摄像头采集的实时图像与工程师输入的自然语言指令（如‘取左侧第三托盘上的铝制支架，装入焊接夹具’）直接转化为底层电机控制信号。这种混合范式旨在打通人机协作的信息断点，使不同品牌机器人、PLC系统和MES平台能在统一语义层交互。
为支撑该架构，宝马联合亚琛工业大学孵化的初创企业Athenyx Robotics共同开发端到端AI软件模块，覆盖感知融合、行为仿真、强化学习训练及实时决策推理四大环节。所有VLA模型训练均基于宝马自有产线数据——而非通用互联网语料，确保动作策略贴合汽车零部件装配的精度（±0.1mm）、节拍（单件≤35秒）与安全冗余要求。
兰茨胡特研发中心同步开展真实环境数据采集：通过部署在工人身上的专用传感器套装（含惯性测量单元IMU、触觉手套及多视角工业相机），记录人类技工在复杂工位上的手眼协调轨迹、力控反馈与异常处置逻辑。这些数据经清洗后生成标准化行为模板，可迁移至不同型号人形机器人本体，大幅降低新机型适配成本。
三类硬件平台同步进入产线测试
在软件研发之外，宝马已启动多品牌人形机器人硬件实测。在德国莱比锡工厂，瑞士Hexagon Robotics公司的Aeon系列机器人正参与电池包组装、小型金属件加工及物料搬运任务。该机型采用模块化关节设计，负载达15kg，IP54防护等级，重点验证其在高湿度电芯车间的长期稳定性。夏季内将有数台设备投入批量试运行阶段。
在美国南卡罗来纳州斯帕坦堡（Spartanburg）工厂，宝马与美国Figure AI公司合作开展另一条技术路线：Figure 02机器人已完成X3 SUV白车身焊装线9万片冲压件的抓取与定位作业，单班次成功率稳定在98.7%；其升级版Figure 03则转向物流序列管理——在立体库区自动识别、分拣并按BOM清单向总装线配送零件，该任务对视觉识别准确率（≥99.95%）和路径动态重规划响应时间（<200ms）提出更高要求。
法国作为欧洲工业自动化重要市场，其汽车供应链对人形机器人接受度高于其他地区：当地Tier 1供应商普遍要求机器人具备ISO 13849-1 PLd级功能安全认证，且需兼容Siemens TIA Portal与Rockwell Logix平台。宝马此次软件中心选址兰茨胡特，不仅因该地拥有宝马最大轻量化部件生产基地，更因其毗邻慕尼黑工业大学机器人研究所，便于获取本地化算法人才与测试场景资源。
对中国产业链的实际影响点
当前中国厂商若想切入宝马人形机器人生态，需重点关注三个接口：第一，VLA模型训练数据格式必须兼容宝马定义的Open Robot Data Schema（ORDS）标准，该标准强制要求标注字段包含材料属性（如铝合金6061-T6的屈服强度）、工装夹具ID及环境温湿度；第二，运动仿真工具需支持ROS 2 Humble与NVIDIA Isaac Sim双引擎，且导出的URDF文件须通过宝马内部Kinematic Validation Suite校验；第三，硬件厂商提供的API接口文档必须包含中文/德文双语版本，并通过TÜV Rheinland认证的网络安全评估（IEC 62443-3-3 SL2级）。
对于国内工业软件开发商而言，宝马未采购商用仿真平台（如AnyLogic或Simio），而是自研轻量化仿真内核，仅开放特定模块接口。这意味着中国团队若希望参与其软件生态，更可行路径是提供垂直领域插件——例如针对汽车焊装场景的焊枪热变形补偿算法模块，或基于国产GPU的实时点云分割加速库。这类模块无需重构底层架构，但需通过宝马严格的OPC UA over TSN通信协议一致性测试。
宝马明确表示，所有软件成果将逐步开源核心框架（非商业敏感模块），首批代码预计2024年底发布于GitHub。这对国内机器人企业意味着：可直接复用其VLA模型训练流水线，但需自行解决数据合规问题——德国《联邦数据保护法》（BDSG）要求训练数据中的人脸、指纹等生物特征必须经匿名化处理，且存储服务器须位于欧盟境内。中国厂商若采用云服务训练，需提前部署符合GDPR要求的欧洲节点。