下午三点，小米汽车工厂总装车间里，一台机器人双“手”伸进料箱，想抠开一个折叠回收箱的拉环。它得先把箱子转个方向，让卡扣对正自己，然后指尖才敢发力；旁边的熟练工却只需一摸一抠，闭眼就搞定。这就是小米机器人“实习”新岗位的日常——用90%的成功率，做着工人日常无感的精细活，还差点被一个拉环卡住。

小米官方7月14日公布了这场车间实习的最新成绩单：去年初进驻的自攻螺母上件工站，经过一个季度打磨，双侧作业成功率已飙到98%，距离人工作业合格率只差1%，眼看就“转正”。更引人注目的是，机器人同时领到了新工站的任务——总装车间物流区的中控台侧盖板排序和料箱折叠回收，两项均只做到了90%的成功率。这组数字让科技圈既兴奋又忍不住吐槽：拧螺母快赶上人了，可叠箱子时连拉环都抠不利索？

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螺母上件是小米机器人的第一个“实习岗位”，任务相对标准化：从料箱抓取自攻螺母，再准确放到工装上。经过反复调试，98%的双侧成功率几乎追平人工，只差一个百分点就能拿到“正式工”资格。这个数字意味着在一致性和稳定性上，机器人已具备替代重复劳动的潜力，但故障率还未完全收敛，远程干预机制依然在线——一旦出现不可逆失误，工作人员随时能接管。

真正的挑战出现在新的作业对象上。中控台侧盖板排序工站面对的是大尺寸、不规则、柔性材质的盖板，机器人要完成多轮次、多位置的取拿、转移和放置。这是小米机器人首次实现汽车柔性工件的长时作业，难度直线上升。从料箱里抓取远端盖板时，整条手臂必须充分调动全身自由度，同时维持身体平衡，一不小心就可能失稳。小米机器人团队为此开发了面向环境交互的主动柔顺控制策略：当盖板发生钩挂或卡滞，机器人能通过末端力感知即时调整力道和轨迹，而不是呆板地暂停或报错。抓取之后，仿生灵巧手还会通过双手协同自主改变握持角度，对盖板姿态进行类人的精细调节，提高后续对准料格的精准度。这些技能让柔性作业从“玩具级演示”跃迁到了产线级的90%成功率，但依然有10%的失败留白。

料箱折叠回收工站则暴露出机器人灵巧性的上限。硬伤在于抠拉环——这需要对接触力有细腻感知，指端运动必须极精确，稍有偏差拉环就弹开。目前双臂协同虽能保证高节拍连续作业、把叠摞的多个料箱一气推送到位，但折叠第二面时，机器人仍要先转箱方向，让卡扣朝向自己；而熟练工人凭手感就能直接盲抠，省掉这个调向步骤。官方坦言，等后续仿生灵巧手升级后，团队会尝试挑战盲抠的技巧，以进一步压缩节拍。在此之前，机器人仍然需要人眼盯防，系统保留远程干预，防止危险或不可逆的失效。

98%，90%，差1%转正，抠拉环仍要练。看着这台机器人在车间里实习，既像看邻居家孩子上奥数，也像看它补体育——逻辑运算碾压人类，但碰到柔性和不确定的触觉任务，还得多上几节“手感课”。