告别 Demo 进厂实训：制约国产人形机器人规模落地的，是末端泛化、电机热衰退还是运维成本？

最近聊了几家在汽车厂、仓储做 POC 实训的团队，看了不少现场跑批的日志。大家明面上都在刷抓取成功率的 Demo，但真拉到工位上连续跑，痛点完全不是一回事。

抛三个现场最常卡壳的点，大家觉得现阶段卡死规模化量产部署的核心瓶颈到底是哪个：

1. 末端抓取泛化能力：算法在仿真里跑得挺好，现场工件表面多点切削液反光、托盘到位偏差 1.5 cm，或者光照一变，基于深度图的位姿估计就容易丢目标。灵巧手容易坏，工业双指夹爪又干不了装配细活。
2. 关节电机热衰退：连轴转两到三小时，高频重载的膝关节和小臂关节温度直接破警戒线。一旦触发驱动器的过温保护，电机主动降扭矩，动作精度瞬间走样，甚至就地软瘫。
3. 现场部署维护成本：产线节拍以秒计算，现场只要报一个通讯超时或者轨迹规划越界，产线就得停。没有专职算法和机械工程师在旁边蹲着修，车间工长根本不敢碰，算下来综合 ROI 完全倒挂。

我个人目前的体感是：泛化不够尚能靠固定工装、加打光来“作弊”补齐，但连续作业下的关节热管理/寿命和极高的现场运维门槛，才是让工厂不敢批量下 PO 的根本原因。

在厂里调过机、改过 SDK 的同行们，你们工位上现在最大的卡点是哪一个？