两幅画面
展会上的机械臂在玻璃后面跳舞，节奏卡得精准，围观的人举着手机等它完成最后一个动作。同一周，另一处厂房里，一台差不多的设备正以很慢的速度把金属件挪进夹具，一次要好几秒，旁边的操作员低头填表，没人看它。
机器人这个词容易让人先想到动作。但真正决定它能不能在一条线上待住的，往往不是动作好不好看。
做减法的人
同一个轨迹要重复许多次，允许的偏差被压得很小。演示时掉一次件没人计较，产线上掉一次就得停线、排查、复检。所以工程师日常做的很多是减法：路径缩短一点，速度降一点，把用不上的自由度锁死，把可能引发抖动的参数抹平。看上去更笨拙，实际是把不确定性一点点挤出去。
这类工作很少出现在宣传里，因为它不产生画面。但一台机器人能不能被产线接受，常常取决于这些看不见的取舍。
柔顺，以及它的边界
近些年常见的做法是加感知：力控让它在插孔、压装时不至于硬顶，视觉引导让它从散乱堆叠里挑件。这些能力确实扩展了可做的事，但边界也很清楚——来料一致性好、光照稳定、标定没漂，它表现就稳；换一种表面反光的工件，或者毛刺多了几个，可能就要重新调参。
所以“能不能做”和“能不能一直做”是两个问题。前者靠演示验证，后者靠时间验证。
人退到哪去了
调试、换型、异常处置，这些活没有消失，只是换了位置。以前是人拿着工件对准设备，现在是人盯着曲线判断哪里不对。角色变了，要求没降，反而更依赖经验，因为故障不会照着手册出现。
我的判断是，评价一套机器人系统，与其看它跑起来多流畅，不如看它旁边的人一个班被打断了几次。打断少，说明系统把常见情况消化掉了；打断多，说明问题只是被挪到了人这一侧。
车间不需要表演。它需要的是明天早上开机，还是一样的结果。