一、问题：高强度作业难题长期困扰铁路货运 铁路货运编组站，驼峰摘钩是一道技术要求高、劳动强度大的关键工序；不同于传统平面摘钩，驼峰摘钩需要工人在货运列车以每小时3至12公里缓速溜放时一路小跑，抓住瞬间在移动状态下完成摘钩。每名工人每天要徒手操作60至70次，长期高频重复对体力和操作经验都是考验。 更棘手的是，这项作业的关键技巧很难用语言讲清。有经验的老师傅将其概括为一种“顿挫感”——摘钩瞬间手部感受到的特定力学反馈，是判断钩锁是否真正脱开的重要依据。这种“只可意会”的经验难以被准确记录和复现，也一直是推动工序自动化的主要障碍。 二、原因：技术攻关须走出实验室 面对难题，四川国软科技集团有限公司具身智能室主任梁文斌选择从现场入手——走出实验室，向一线老师傅学习。 梁文斌毕业于电子科技大学，是“90后”研发负责人。他表示，团队成员此前并未从事过摘钩作业，早期理解更多停留在图纸和理论。为补齐认知差距，团队走进实际场景，在国内最大编组站——西安新丰镇站连续蹲守数月，昼夜跟班观察动作、记录细节、反复追问要领。 这段经历也暴露出一个共性问题：工业现场大量隐性经验长期游离在数字化体系之外，既难以标准化记录，也难以通过传统编程直接迁移到设备上。如何把人的感知和经验转化为机器可执行的指令，是具身智能走向工业应用必须解决的核心问题。 三、对策：传感技术与智能模型协同破题 为把“顿挫感”从模糊经验转为可量化参数，研发团队采用分层技术路线。 在感知层面，团队为机器人配置六维力传感器，实时采集六个维度的力与扭矩变化，精度达到毫牛顿级，相当于为机器人装上高灵敏度“触觉”。团队在西安新丰镇站开展多轮实景验证，累计采集成千上万次成功摘钩的力学数据，逐步绘制出“顿挫感”对应的力学特征曲线。 在决策层面，团队引入大模型与小模型协同训练，将海量力学样本转化为机器人可识别、可执行的阈值规则，使其能在不同速度、不同钩型状态下自主判断摘钩时机。同时引入深度学习视觉系统，让机器人能够感知车厢运行姿态变化，提升在复杂工况下的适应能力。 四、影响：技术跨越推动铁路货运提质增效 从2016年立项，到2020年平面摘钩机器人实现工程化落地，再到如今攻克驼峰摘钩难题，这支年轻团队用近十年完成了多次技术跨越。 驼峰摘钩机器人的落地，意味着编组站最具挑战性的人工环节开始进入自动化替代阶段。这不仅能降低一线工人的劳动强度和作业风险，也为提升铁路货运系统效率提供了支撑。在铁路网络持续扩张、货运需求增长的背景下，此类自动化技术的推广应用具有直接的现实意义。 五、前景：向更高效、更智能的方向持续演进 目前，梁文斌团队已启动下一阶段升级计划：一上，力争将单次摘钩作业时间从20秒以内压缩至5秒以内，提高作业效率；另一方面，探索为机器人加入“自我诊断”能力，通过振动等数据提前识别关节磨损等隐患并预警，把被动维修前移为主动预防，降低停机风险。 该演进路径也显示出具身智能在工业场景中的潜力：机器人不再只替代单一重复动作，而是逐步具备感知、判断与自我管理能力，向更高层次的“工业伙伴”迈进。
把“只可意会”的经验转化为“可度量、可复现”的工程语言，是智能装备走向深度应用的关键一步。从驼峰摘钩这个细分难题切入，既能检验技术能力，也促使研发以现场需求为牵引、以安全可靠为底线推进创新。面向未来，更多“老师傅的智慧”有望在数据与算法的支撑下沉淀为可复制的方法与能力，推动高危、高强度岗位逐步实现更安全、更高效、更可持续的转型升级。