据 techbuzz 报道，
AgiBot 的方法结合了人机远程操作与强化学习。在实际应用中，工人通过远程操控引导机器人完成任务，随后人工智能系统接管并优化动作，实现自我改进。这种 「真实世界强化学习」 让机器人能在极短时间内适应新的工厂流程。
目前，AgiBot 的 G2 人形机器人已在龙驰科技的生产线上投入使用，负责处理智能手机与 VR 头显零部件的组装。AgiBot 代表冯宇恒介绍说:「传统工业机器人需要数周的编程周期，而我们的机器人只需十分钟即可学会一项新任务。」
AgiBot 的首席科学家罗建兰曾在加州大学伯克利分校从事前沿机器人研究，他将强化学习与工业实践相结合，推动了这项人机协作模式的落地。公司还运营着一个机器人学习中心，由操作员远程训练机器人生成高质量数据，为算法优化提供持续支持。
国际专家也对这一突破表示关注。卡内基梅隆大学机器人学教授杰夫·施耐德指出:「AgiBot 的技术代表了当前强化学习在工业自动化领域的前沿，应当能以高可靠性实现复杂任务自动化。」
与之形成对比的是，美国初创公司 Skild 和 PhysicalIntelligence 也在探索类似的自适应机器人算法，但中国庞大的制造业生态系统为 AgiBot 的技术落地提供了得天独厚的条件。中国不仅拥有完善的供应链与快速原型能力，也具备大规模生产和数据采集优势。
业内人士认为，AgiBot 的成功标志着一个重要趋势: 机器人训练的速度正成为未来制造业竞争的新维度。能够在几分钟内完成重新训练的机器人，将让工厂具备前所未有的灵活性与韧性。
正如一位美国机器人创业者对 《连线》 杂志所言:「让我夜不能寐的不是美国同行，而是中国的机器人公司。」
