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CATL intègre des robots humanoïdes dans ses lignes de production de batteries à grande échelle

  • déc. 18, 2025, at 2:36 pm
  • gasgoo
Récemment, CATL a officiellement mis en service ce qu'elle décrit comme la première ligne de production au monde de batteries PACK pour énergies nouvelles, déployant à grande échelle des robots humanoïdes à intelligence incarnée sur sa base de Zhongzhou.

Shanghai (Gasgoo) - Le 18 décembre, CATL a officiellement mis en service ce qu'elle décrit comme la première ligne de production au monde de batteries PACK pour énergies nouvelles à déployer à grande échelle des robots humanoïdes à intelligence incarnée, sur son site de Zhongzhou, selon un communiqué publié via son compte WeChat. Le robot humanoïde, nommé "Xiao Mo," est désormais capable d'effectuer avec précision des tâches complexes telles que la connexion d'interfaces de batterie, une avancée largement considérée comme une étape importante pour l'application réelle de l'intelligence incarnée dans la fabrication intelligente.

Les processus remplacés par Xiao Mo — EOL et DCR — représentent la phase finale de test fonctionnel avant qu'un pack batterie ne quitte la ligne de production. Comme cette étape implique de multiples variantes de produits, de petits lots et des exigences de flexibilité élevées, elle a traditionnellement reposé fortement sur la main-d'œuvre. Les travailleurs doivent connecter avec précision des fiches de test portant plusieurs centaines de volts de haute tension à des points désignés sur le pack batterie, une tâche qui présente des risques pour la sécurité et a longtemps posé des défis en termes d'efficacité et de cohérence.

L'introduction de Xiao Mo a fondamentalement remodelé ce flux de travail. Propulsé par un modèle avancé de vision-langage-action (VLA) de bout en bout, le robot démontre une forte conscience environnementale et une capacité à généraliser les tâches, lui permettant d'opérer de manière fiable dans des conditions de production complexes et variables.

En pratique, Xiao Mo peut répondre de manière autonome aux incertitudes telles que les variations de position des composants entrants ou les changements des points de connexion, ajustant ses mouvements en temps réel pour garantir la précision.

Lors de la manipulation de faisceaux de câbles flexibles, le robot module dynamiquement la force appliquée, assurant des connexions sûres tout en évitant d'endommager les composants sensibles.

En production réelle, Xiao Mo a maintenu un taux de réussite de connexion supérieur à 99 %, avec une vitesse d'opération comparable à celle de travailleurs humains expérimentés.

Xiao Mo est désormais devenu une partie intégrante de la ligne de production. Au-delà de l'exécution des tâches d'assemblage, il peut inspecter de manière autonome les connexions de câblage, signaler les anomalies en temps réel et aider à réduire les taux de défauts. Pendant les intervalles d'inactivité, le robot passe activement en mode inspection. Dans une production continue impliquant plusieurs modèles de batteries, sa charge de travail quotidienne aurait triplé, tout en offrant des niveaux élevés de cohérence et de stabilité opérationnelle.

Xiao Mo a été développé par Spirit AI, une entreprise appartenant à l'écosystème élargi de CATL, et fonctionne grâce à la technologie de batterie interne de CATL, reflétant une étroite collaboration tout au long de la chaîne de valeur industrielle. Pour traduire les besoins réels de production en spécifications techniques concrètes, CATL a coordonné des recherches interdisciplinaires directement sur le site de production, en élaborant conjointement un plan de développement conçu pour être à la fois prospectif et déployable pratiquement. Ces travaux préparatoires ont ouvert la voie au déploiement à grande échelle de robots intelligents incarnés.

À l'avenir, CATL prévoit de s'appuyer sur le déploiement réussi de Xiao Mo pour renforcer encore le niveau d'automatisation et d'intelligence de ses lignes de production PACK. L'entreprise vise à approfondir l'intégration entre la fabrication intelligente et les technologies d'énergie verte, tout en accélérant l'application de modèles d'intelligence incarnée dans un éventail plus large de scénarios, afin de soutenir les ambitions mondiales de zéro carbone.

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