7月17日—20日，2026世界人工智能大会在上海举行，均普智能展出了全球首条多机器人协同作业汽车BMS精密装配量产中试产线，完整还原新能源汽车BMS控制器精密装配全流程，为行业交出一套可落地、可复制的无人智造、超自动化工厂解决方案。

记者在现场了解到，受场馆展位面积限制，本次现场展示，均普智能仅选取该产线核心单元，部署3台G2机器人动态演示，但完整复刻了原厂产线调度、力控装配、视觉感知核心技术，三台机器人同步联动、全程无人工干预。

在实际工厂中，均普智能整套标准化产线原生部署6台G2系列轮式具身智能机器人，覆盖汽车BMS控制器从原料转运、精密装配、贴标装箱、料架堆放至全产线智能巡检、预测性维护全部生产工序，6台机器人分工明确、由产线PLC统一全局调度，实现7×24小时全链路无人化连续量产。

均普智能相关负责人在接受证券时报记者采访时表示，行业绝大多数具身智能仍停留在实验室Demo（样机）阶段，而均普智能的方案已经落地真实工业产线并稳定运行。产线的核心是自研的“贾维斯工业套件（JIK）”工具链平台，通过局域网连接产线设备与上位机，实现多机器人节拍动态匹配与防碰撞协同。

均普智能的这套方案解决了传统产线无法处理的哪些难题？该负责人介绍，本次落地实例为汽车电池管理装备实体产线，解决两大传统产线无法攻克的技术问题：一是高反光物料精准识别难题，自研PIAB算法内置均普专属识别模型，即便现场光线变化、物料摆放偏移，也能实时精准识别并完成抓取；二是亚毫米级高精度放置需求，均普采用强化学习RL算法，满足设备1毫米以内、亚毫米级的装配精度要求，传统生产线无法实现该精度作业。

此外，多台机器人协同作业的技术门槛在于空间与信息交互层面的实时通信。“多台机器人可能在同一工作台交叉作业，每台机器人不仅要识别自身工作状态，还需要实时同步其他机器人的运行动作。”上述负责人指出，设备间信息交互、通信实时性是关键技术门槛。

均普人工智能与人形机器人研究院总经理何川表示，下一阶段，均普智能将集中公司核心研发团队资源，在自研底层开发工具链、垂类工艺算法模型和多模态大模型上展开突破性的落地研发和测试，同时，结合生态上下游产业链的技术资源，拓展机器人在实际工业场景的应用及部署范围。一方面，为更多的工业生态合作伙伴提供底层的开发平台环境和能力，另一方面，也期望通过广泛的合作快速迭代自研平台和算法工具包。