11月3日，智元创新（上海）科技有限公司（简称：智元机器人）对外宣布该公司研发的真机强化学习技术，首次实现从学术论文阶段走向工业应用，目前在与龙旗科技合作的验证产线中成功落地。相关第三方可验证的实验数据将在后续部署中公布。
真机强化学习（Real-World Reinforcement Learning）技术是指，让AI算法直接在真实物理设备上进行强化学习（RL）训练的技术。简单来说，它让机器人不只在虚拟仿真环境里学会策略，而是直接在真机上通过试错学习最优行为。
国外多项学术研究显示，强化学习在工业机器人中的应用具有巨大潜力，但从仿真环境到真机再到工业规模的稳定部署仍面临较多挑战，在机器人研究领域，目前更多的是停留在研究阶段，并未大规模走向工业产线应用。
据了解，这项真机强化学习技术，可让机器人在真实产线中自主学习、持续优化作业策略，新技能训练与稳定部署仅需数十分钟，且性能全程不降级。在换线、换型或流线调整时，该系统只需最小的硬件改动和标准化部署流程，即可显著提升柔性、压缩部署时间与成本。
智元机器人合伙人、首席科学家罗剑岚告诉澎湃科技（www.thepaper.cn），目前这套方案已进入常态化作业状态，最大的突破点在于其性能真正将AI模型部署在工厂中，实现100%的准确率。在联调机制下，落地工业产线的故障率已经被控制在产线验收范围内。
罗剑岚称，工业产线较为保守，传统自动化设备在具有不确定性的场景下，难以同时兼顾高精度、高成功率和通用性，而真机强化学习技术能更好地解决这一问题。真机强化学习技术约80%将应用于集中上下料与柔性换线环节。
长期以来，精密制造产线面临刚性瓶颈。传统机械臂依赖复杂夹具设计与场地改造，调试周期长、换型成本高；“视觉＋力控”等柔性方案虽有改进，却存在参数敏感、部署复杂等问题，难以适配消费电子行业高频产品迭代需求。
相较于传统方案，真机强化学习技术具备三大核心优势：极速部署、超高适配和柔性换型，可在不同工位和产品线上快速迁移与复用。其训练周期从“数周”缩短至“数十分钟”，效率实现指数级提升；自主克服来料位置偏差、尺寸公差等扰动，在长周期运行中持续保持工业级稳定性与100%任务完成率。
不过，相较于仿真学习，真机强化学习技术或面临成本高昂等问题。在成本控制方面，罗剑岚表示，真机强化学习技术的优势体现在两方面：显性成本方面直接与产能挂钩，提升了生产效率；隐性成本方面，具有高模块化、高柔性率特征，在不同工序间切换非常便捷，只需极小程度的硬件调整。
罗剑岚强调，“随着经验的积累，这一系统在新产线上部署会更快，成本也会越来越低。”他表示，这是一套可管理、可复制、可拓展的工具，未来会将其打造成通用模板进行推广，像搭乐高积木一样，从3C逐步扩展到汽车、家电、医疗等领域。
