据中国新闻网 10 月 17 日报道，在浙江兆丰机电产线，15 台人形机器人在金属丝网框、多工位、上料台交错的狭窄复杂动态环境中，可完成 10 余个动作序列，稳定抓取内径 80 至 120 毫米的小型零件；完成一次上料循环的时间稳定控制在 40 秒以内，上料成功率稳定在 98%，已在现场连续无故障运行超过 2 个月。乐聚机器人方面表示，15 台人形机器人在产线同步作业，形成规模化并行数据采集能力，按当前数据产能测算单月采集超过 4 万条，且全部来自真实工业场景，可用于模型迭代。
更值得关注的动作是「数据开源」：双方已将「汽车行业零部件上料真机作业回流数据集」捐赠纳入开放原子开源基金会 OpenLET 社区，用于丰富工业场景真实机器数据资源、降低全行业研发门槛。乐聚方面表示，基于数据持续积累与模型持续优化，搭配技能开发工具链、多机调度平台和通用灵巧手，同一场景下的标准技能可快速适配不同零件、不同工位，模块化设计无需大规模定制开发即可复制到同产线其他工位、同行业其他场景；从单场景走向多场景，仍需产业链上下游生态团队联合参与。业内观点认为，真实产线能够持续产出稀缺数据与落地反馈，推动机器人越用越智能、使用成本持续下降，构建起技术迭代与商业收益相互拉动的正向循环。
产教融合视角：第一，「15 台并行＋单月 4 万条」给出产线级实训基地的最小可行配置参照——院校共建实训场时可按此量级测算真机数量、工位密度与数据产能，避免按展会规格过度配置。第二，把「数据回流」写进共建协议：企业产线数据与实训场作业数据的权属、使用边界和教学科研转化方式，签约时就要明确，真实工况数据是实训场最值钱的资产。第三，关注 OpenLET 等开源数据集社区的建设机会，院校可争取成为区域数据共建节点，让实训直接对接行业级数据标准，把作业成果沉淀为可复用的数据资产。信源 · 中国新闻网（2026-10-17）
中国新闻网（2026-10-17）。以上资讯引自公开报道，仅作行业信息汇编与产教融合视角解读。
