15 Humanoid Robots Deployed in Manufacturing Line, Real-World Data Set Released
15台机器人“常态化上岗” 乐聚机器人与兆丰机电联合发布具身智能解决方案
At the 2026 Sustainable Global Leaders Conference, Leju Robotics and Zhao Feng Machinery jointly launched an embodied intelligence solution for automotive parts loading. The 15 humanoid robots completed a full loading cycle in under 40 seconds with a 98% success rate, operating for over 1000 hours. The project also released a real-world data set for the OpenLET community to support further research and development in embodied intelligence.
The article reports on the deployment of 15 humanoid robots in a manufacturing setting, highlighting their ability to perform complex tasks with high success rates and the release of a real-world data set for research and development in embodied intelligence.
Source: Chinese robotics — Dataset and collection discovery · Read original article ↗
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What the source reports
Publisher-reported claims, with original evidence. These results have not been independently verified by RoboSignal.
Reported numbers
robot_trajectories
>10
Trajectory count
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记者在兆丰机电产线现场看到，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“预备—取料—转运—上料”的全流程动作。
Open source S7Reported success rate
98%
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兆丰机电工厂内人形机器人正在为产线上料（上证报记者 陈铭 摄） 据介绍，目前，这15台人形机器人完成一次上料循环的时间约在40秒内，可覆盖10余种零件，上料成功率达到98%。
Open source S8running_hours
≈1,000 hours
number_of_parts
>60,000
number_of_robots
15 robots
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记者在兆丰机电产线现场看到，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“预备—取料—转运—上料”的全流程动作。
Open source S7number_of_skills
>30
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例如，技能开发工具链把上料技能拆分为30余个基础模块，可将技能像拼积木一样组合，使开发周期从数月缩短到数周；多机调度平台可将标准技能一键同步到多台设备，令部署时间从天级缩短到小时级；一键叫料系统降低工人操作门槛，可同时启动多台设备…… “现在我们的机器人已经可以适配兆丰工厂的15个工位。
Open source S14number_of_workstations
15
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例如，技能开发工具链把上料技能拆分为30余个基础模块，可将技能像拼积木一样组合，使开发周期从数月缩短到数周；多机调度平台可将标准技能一键同步到多台设备，令部署时间从天级缩短到小时级；一键叫料系统降低工人操作门槛，可同时启动多台设备…… “现在我们的机器人已经可以适配兆丰工厂的15个工位。
Open source S14number_of_data_records
>40,000
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15台人形机器人在兆丰产线作业的同时，还能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，并随着产线运行持续累积。
Open source S20
- dataset: not_reported
- code: not_reported
- weights: not_reported
- paper: not_reported
What remains unknown
Not established in the collected evidence: Environment, Control, Data origin.
Reported performance applies to the described task. It does not establish general autonomy or deployment readiness.
Source excerpts and review record
Automatically extracted; no manual editorial approval recorded.
记者在兆丰机电产线现场看到，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“预备—取料—转运—上料”的全流程动作。
Open source S7
兆丰机电工厂内人形机器人正在为产线上料（上证报记者 陈铭 摄） 据介绍，目前，这15台人形机器人完成一次上料循环的时间约在40秒内，可覆盖10余种零件，上料成功率达到98%。
Open source S8
该项目已在现场连续运行超过2个月，累计运行约1000小时，协助生产超过6万个零部件。
Open source S9
例如，技能开发工具链把上料技能拆分为30余个基础模块，可将技能像拼积木一样组合，使开发周期从数月缩短到数周；多机调度平台可将标准技能一键同步到多台设备，令部署时间从天级缩短到小时级；一键叫料系统降低工人操作门槛，可同时启动多台设备…… “现在我们的机器人已经可以适配兆丰工厂的15个工位。
Open source S14
15台人形机器人在兆丰产线作业的同时，还能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，并随着产线运行持续累积。
Open source S20
Source：Chinese robotics — Dataset and collection discovery · finance.sina.com.cn