在当前物理AI的讨论大多还停留在原型到商业化部署阶段时，AES已将机器人系统投入实用级太阳能建设工地。
这家全球能源公司开发了Maximo——一套由AI驱动的机器人系统，专为自动化太阳能建设中体力要求最高的环节而设计：光伏组件的搬运与安装。
与在可预测的工厂环境中作业不同，Maximo在活跃施工现场与建设人员并肩工作，那里的地形、天气、设备和作业条件随时可能发生变化。
目前，该系统已完成超过18万块太阳能组件的安装，对应发电容量超过100兆瓦。据AES披露，使用Maximo的机器人单日安装量已超过500块，借助该技术的施工团队每人每班每小时可安装多达24块组件。
Maximo由AES旗下创新与业务孵化平台AES Next负责研发。该项目为开发团队提供了一项常规机器人创业公司难以获得的独特优势：直接调用AES自有的在建太阳能项目资源，使该技术从早期阶段就能在真实运营条件下接受测试与迭代。
Maximo首席商务官尼克·黑格曼（Nick Hegeman）负责推动这一技术从内部研发和现场验证走向更广泛的商业化落地。
在接受《机器人与自动化新闻》采访时，黑格曼就多个议题进行了深入探讨：如何在不断变化的建设工地上部署自主系统所面临的技术挑战、现场验证对物理AI成功的关键意义、劳动力短缺与日益沉重的太阳能组件如何共同推动自动化需求，以及如何将系统与现有施工流程深度融合、客户对机器人技术态度的转变，还有AES在可再生能源建设和工地物流领域下一步的自动化布局。
机器人与自动化新闻：建筑业长期被视为最难实现自动化的行业之一，因为每个工地的情况都各不相同。Maximo在正式将机器人部署到在建太阳能项目之前，需要克服哪些最大的技术挑战？
尼克·黑格曼：太阳能建设的作业条件极为严苛——露天沙漠环境，往往还要面对极端高温。在Bellefield项目中，Maximo协助施工团队安装了18万块组件，每块重量最高可达75磅，工人每天需要重复搬运数百次。
我们面临的挑战，是打造一套能在这种工作强度下持续可靠运行的系统，同时不要求EPC（工程、采购与施工总包商）改变任何已有的作业流程。
此外，不同工地之间的差异性也是一大难题——地形各异、天气多变，各个项目所用的组件型号与瓦数也不尽相同。因此，系统不能每到一个新工地就重新编程或重新训练。它需要自主判断面前物体的深度、倾斜角度和安装位置。我们不希望改变供应链或另起炉灶，而是让Maximo无缝融入现有施工流程，让落地推广尽可能简单顺畅。
机器人与自动化新闻：贵公司的机器人已完成超过18万块太阳能板的安装，自主部署发电容量突破100兆瓦。在哪个节点上，客户开始将这项技术视为实用的施工工具，而不仅仅是一项试验？
尼克·黑格曼：Maximo是在AES Next的孵化框架内成长起来的，这让我们的团队有机会在美国多个太阳能项目中开展试点部署。当我们从试点项目迈向实用级规模时，这种转变变得格外清晰——客户开始真正依赖我们来确保工期如期交付。
2025年12月至2026年1月间，我们达到了每月20兆瓦的安装速度。全美最大的五家EPC中有两家专程前来现场观摩，两家都在参观后立即加快推进了技术评估流程。
在真实条件下亲眼见证机器人的规模化作业表现，让Maximo在他们眼中从"值得关注"变成了"值得优先推进"。如今，使用Maximo的施工团队每人每班每小时可安装多达24块组件，EPC也已将这一性能表现纳入标准施工流程。
机器人与自动化新闻：与在已绘制地图的道路上行驶的自动驾驶汽车不同，太阳能建设工地始终处于动态变化之中——地面不平整、设备频繁移动、周围还有工人作业。Maximo是如何让机器人在这种高度不可预测的环境中安全、高效运行的？
尼克·黑格曼：Maximo的安全保障在机器人启动之前就已开始。施工团队在标准部署流程中需要接受培训并完成针对特定工地的安全检查——这与任何一台大型设备进入工地的流程是一样的。
设备运行后，Maximo会在此基础上叠加实时感知能力。"Max"持续识别追踪器结构、组件以及周边的一切动态，并在条件发生变化时即时自我修正——无论是有人进入作业区域，还是出现意外障碍物。
机器人与自动化新闻：劳动力短缺仍是建筑业和可再生能源行业的突出问题。从您的实际经验来看，客户引入机器人技术的主要驱动力是什么——降低人工成本、应对劳动力不足，还是加快项目交付速度？
尼克·黑格曼：这几个因素本质上是相互关联的，但核心EPC最关注的，是能否按合同约定的工期和成本完成项目交付。他们的首要任务是寻找降低项目风险的方法，而施工环境的现实情况却让这件事越来越难。
所有客户都希望获得机器人带来的收益，无论是速度、成本还是安全性，但以往始终存在一个顾虑：引入机器人会给项目带来哪些新的风险？真正加速客户采用Maximo的，是它接入流程的便捷性和稳定可靠的表现。
这些项目本身的进度余量已经很小，大多数EPC无法承担押注在未经验证的技术上的风险。我们成功安装数十万块组件的业绩记录，正是让机器人技术从"项目经理需要额外操心的事"变成"让他们工作更轻松的利器"的关键。
客户选择机器人的理由已不再是单一因素。电力交付速度、劳动力供给和组件重量三方面的压力已经汇聚成一个综合性难题，而目前"加快电力上网"是压在一切之上的首要关切。
Maximo以超过行业平均水平两倍的安装效率回应这一压力，同时减少了处理大型组件所需的人员配置，最多可将实用级项目的工期缩短两个月。
Maximo无法取代工人，但可以让现有团队找到弥补人手缺口的方法，用已有的劳动力实现更快的推进速度。
机器人与自动化新闻：许多机器人公司正在大力推广"物理AI"，但真正实现规模化商业落地的寥寥无几。在您看来，能够在实际工作中取得成功的技术，与那些始终停留在令人印象深刻的演示阶段的技术之间，最根本的区别是什么？
尼克·黑格曼：这一领域中有很多公司融资数百万美元，却始终没能将机器人送上真实工地。能够跨越演示阶段的技术，都是从第一天起就立足于现场需求进行开发的——这意味着在机器人接触真实工地之前，必须经过严格的测试。
同样关键的是来自内部的支持，而这正是在AES Next孵化框架内成长的优势所在。Maximo经历了AES系统性的投资与孵化流程，与帮助孵化Fluence等业务的模式一脉相承。
Maximo被设计成融入现有施工流程和供应链，而非要求EPC改变建设方式，这也是它的落地推广顺水推舟而非艰难推销的原因所在。物理AI要实现商业成功，使用者必须信任它，而这种信任只能通过测试、培训和安全规范来赢得。
机器人与自动化新闻：Maximo已展示了机器人如何自动化实用级太阳能建设中的某一环节。展望未来，您认为可再生能源基础设施的哪些领域已准备好迎接自动化，未来十年机器人技术最大的机遇在哪里？
尼克·黑格曼：太阳能组件安装是最早具备自动化条件的物理环节，但绝非唯一。我们也看到自动化正在这些项目的数字化层面站稳脚跟，让EPC能够在施工进行时实时掌握安装进度和团队作业情况，而不必等到事后才进行复盘。这是另一个值得关注的方向，我们很快会有更多分享。
从更长远来看，物料搬运与工地物流是下一个重要机遇。这涵盖了将物理构件运送到位的所有环节——包括组件和桩柱的配送、安装所需零部件的接收，以及在活跃施工现场内的全程转运。
与安装环节相比，这部分工作的可见度较低，但同样不可或缺。支撑这一环节自动化的技术，已经非常接近在实用级规模上实现突破。
我们还在密切关注模块化产品和追踪器原始设备制造商的动向。组件正持续向更大、更重的方向发展，已有多家制造商开始在产品设计阶段考虑自动化安装的需求，这意味着机器人技术正在向上游影响硬件的设计方式。
机器人与自动化新闻：AES运营着全球最大规模的能源业务之一，同时通过Maximo开展机器人技术研发。与传统的机器人创业公司相比，身处大型能源企业是否改变了贵公司研发和商业化机器人的方式？这对整个行业又有什么启示？
尼克·黑格曼：在AES内部孵化，让我们得以在真实的施工项目管道中持续学习，这意味着我们不必像独立创业公司那样花费数年时间寻找第一个合作工地。
Maximo在弗吉尼亚州构思成形，在匹兹堡完成研发，几乎在第一时间就被投入AES自有的在建太阳能项目中。因此，我们不是在可控环境中完成测试后才期待争取到一个试点机会，而是从第一天起就在AES的在建工地上接受实战考验，在真实条件下快速迭代。
这种接触渠道让我们能够优先将Maximo尽早推向现场，而无需等待一个"完成品"。真实的沙漠高温、真实的地形地貌、真实的施工团队，我们得以在真实条件而非模拟环境中快速积累经验。
能够如此迅速地走向现场，正是依托于一家本就坐拥项目资源和业务管道的公司所带来的真实优势，也是最值得借鉴的一条经验。
Q&A
Q1：Maximo机器人系统目前的实际安装表现如何？
A：Maximo已完成超过18万块太阳能组件的安装，对应发电容量超过100兆瓦。在2025年12月至2026年1月期间，安装速度达到每月20兆瓦，单日安装量超过500块。使用Maximo的施工团队每人每班每小时可安装多达24块组件，安装效率是行业平均水平的两倍以上，最多可将实用级项目工期缩短两个月。
Q2：Maximo机器人如何在复杂多变的施工工地上保证安全运行？
A：Maximo的安全保障在设备启动前就已开始，施工团队须完成专项培训和工地安全检查。设备运行后，系统通过实时感知能力持续识别追踪器结构、组件及周边动态，一旦条件发生变化——例如有人进入作业区域或出现意外障碍物——系统会即时自我修正。这种"事前规范+运行中实时感知"的双重机制，保障了机器人在不可预测环境中的安全高效作业。
Q3：Maximo未来在可再生能源领域还有哪些自动化扩展方向？
A：除太阳能组件安装外，Maximo团队正在推进两个方向：一是施工数字化，为EPC提供实时的安装进度与团队作业可视化能力；二是工地物料搬运与物流自动化，包括组件和桩柱的配送、零部件接收以及工地内转运，相关技术已接近实用级规模落地。此外，随着组件持续向大型化、重型化发展，部分制造商已开始在产品设计阶段考虑自动化安装需求，机器人技术正向上游影响硬件设计。
