原文标题：Interview with Maximo’s Nick Hegeman: 180,000 robotic installations of solar panels and counting
据Robotics & Automation News于8月10日报道，2026年8月10日 作者：David Edwards 虽然当前关于物理 AI 的讨论大多集中在仍处于从原型向商业部署过渡阶段的技术上，但 AES 已经将机器人投入到了公用事业规模的太阳能建设工地中。这家全球能源公司开发了 Maximo，这是一种由 AI 驱动的机器人系统，旨在实现太阳能建设中最耗费体力的环节之一，即吊装和安装光伏模块的自动化。Maximo 并非在可预测的工厂环境中运行，而是在地形、天气、设备和工作条件都可能不断变化的活跃工地上，与施工人员并肩作业。该系统目前已安装了超过 18 万个太阳能模块，相当于超过 100 兆瓦的发电能力。据 AES 透露，使用 Maximo 的机器人每天可以完成 500 次以上的安装，而使用该技术的施工团队，每人每班小时最多可安装 24 个模块。Maximo 是通过 AES Next 开发的，这是该公司的创新与业务建设平台。
该项目为其开发者提供了一项在机器人 (robotics) 领域罕见且独特的优势：能够使用 AES 自身正在推进的太阳能建设项目渠道，从而使得该技术能够在早期阶段就在真实的运营环境中进行测试与优化。Maximo 首席商务官 Nick Hegeman 负责协助推动相关技术从内部研发与现场验证，迈向更广泛的商业化应用。在接受 Robotics & Automation News 的这次专访中，Hegeman 探讨了在持续变化的施工现场部署自主系统 (autonomous systems) 所面临的技术挑战，为何现场验证对于实体人工智能 (physical AI) 的成功至关重要，以及劳动力短缺和日益沉重的太阳能组件如何进一步凸显了自动化的必要性。他还解释了为何与现有施工流程的无缝整合一直是 Maximo 研发的核心，随着部署规模的不断扩大，客户对机器人技术的态度发生了怎样的转变，以及 AES 看到了可再生能源建设和现场物流领域中自动化的哪些新机遇。
Robotics & Automation News：建筑业一直被认为是最难实现自动化的行业之一，因为每个施工现场的情况都不尽相同。在将机器人可靠地部署到实际的太阳能建设项目中之前，Maximo必须克服的最大技术挑战是什么？
Nick Hegeman：太阳能施工通常在露天沙漠中且往往处于极端高温的极其恶劣条件下进行。在Bellefield项目中，Maximo协助施工团队安装了18万个独立的组件，每个组件重达75磅。工人们每天必须将其举起数百次。面临的挑战在于，打造出足够可靠的设备，使其能够按照这种节奏完成工作，同时不要求EPC对其流程做出任何改变。除此之外，不同施工现场的情况也千差万别，不同项目之间的地形、天气、组件型号和功率各不相同，因此该系统不能指望每次出现在新场地时都要进行重新编程或重新训练。它需要能够观察前方的任何物体，并自主判断其深度、倾斜度和放置位置。
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