2025年是具身智能從實(shí)驗(yàn)室邁向工廠的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)，其發(fā)展將經(jīng)歷三個(gè)階段：初期，與人類共處同一生產(chǎn)環(huán)境，重點(diǎn)解決人機(jī)協(xié)同問(wèn)題;中期，實(shí)現(xiàn)更高效智能的人機(jī)協(xié)作，但仍附屬于人類操作;最終，能夠獨(dú)立完成任務(wù)，人類逐漸淡出生產(chǎn)一線，“無(wú)人工廠”成為現(xiàn)實(shí)。這一進(jìn)程預(yù)示著工業(yè)數(shù)智化的未來(lái)方向，也展示了人工智能在重塑制造業(yè)格局中的巨大潛力。
具身智能就是把AI加載到有行動(dòng)能力的實(shí)體機(jī)器人身上，使其長(zhǎng)出腦子，從而獲得獨(dú)立判斷能力來(lái)跟環(huán)境互動(dòng)，并在環(huán)境中學(xué)習(xí)進(jìn)化。開源模型DeepSeek的問(wèn)世，使算力不再構(gòu)成限制AI深度進(jìn)化的瓶頸。具身智能相關(guān)技術(shù)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練與推理成本顯著降低，效率大幅提升，從而加速了具身智能的創(chuàng)新進(jìn)程和實(shí)際應(yīng)用部署。
尤其在工業(yè)領(lǐng)域，人形機(jī)器人將會(huì)跟傳統(tǒng)機(jī)械臂一樣常見，成為智能工廠的標(biāo)配。人形機(jī)器人在高溫、高壓、有毒等極端環(huán)境下具有獨(dú)特價(jià)值，成為人類無(wú)法涉足領(lǐng)域的可靠助手。只是在精度、剛性、頻率響應(yīng)和數(shù)據(jù)融合算法等方面，具身智能還面臨一些挑戰(zhàn)。
人形機(jī)器人進(jìn)入工廠不是要統(tǒng)治制造業(yè)，而是為了獲取工業(yè)初始數(shù)據(jù)。機(jī)器人+AI最需要的，是采集、標(biāo)注復(fù)雜的3D數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)上很難獲取足夠高質(zhì)量的3D數(shù)據(jù)。在跟周圍環(huán)境的互動(dòng)上，AI機(jī)器人需要比自動(dòng)駕駛更精確，比如，工廠里的無(wú)人車只需要準(zhǔn)確判斷周圍有什么東西，不要走錯(cuò)了或者撞到了就行，但機(jī)器人需要更高的3D感知精度，才能實(shí)現(xiàn)高效、精準(zhǔn)的手眼協(xié)同，做好設(shè)備操作、質(zhì)量檢測(cè)等具體工作?，F(xiàn)今很多AI公司面臨的現(xiàn)實(shí)困境，主要在應(yīng)用場(chǎng)景的適配上，尤其是工業(yè)制造領(lǐng)域。具體的工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景中訓(xùn)練出來(lái)的AI機(jī)器人，才能理解工廠里的諸多復(fù)雜任務(wù)。
AI機(jī)器人作為具身智能的重要載體，主要由本體、小腦、大腦組成，小腦(和本體形態(tài)緊密耦合)負(fù)責(zé)運(yùn)動(dòng)控制，大腦負(fù)責(zé)感知環(huán)境、理解任務(wù)和完成復(fù)雜任務(wù)，需要更加智能。至于機(jī)器人要選擇什么形態(tài)，輪式雙臂或是雙足人形，也要看具體應(yīng)用，比如讓機(jī)器人擰螺絲，沒(méi)必要讓人形機(jī)器人去干，傳統(tǒng)機(jī)械臂甚至專機(jī)+AI就可以了。總體看來(lái)，具身智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用效果取決于能夠積累多少行業(yè) know how。假以時(shí)日，借助更好的AI算法和機(jī)械技術(shù)，具身智能會(huì)將自動(dòng)化提升至新層次，不僅執(zhí)行任務(wù)，更能理解環(huán)境、預(yù)測(cè)問(wèn)題并作出決策。
AI大模型降低具身智能技術(shù)門檻
為什么具身智能大范圍進(jìn)入工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的趨勢(shì)，近幾年才開始出現(xiàn)?這背后有技術(shù)突破的推動(dòng)，有成本降低的助力，也有市場(chǎng)需求的牽引。
技術(shù)門檻的降低：AI大模型的崛起與傳統(tǒng)算法的局限
多年以來(lái)，世界上技術(shù)最頂尖的機(jī)器人公司主要是美國(guó)的波士頓動(dòng)力、日本的發(fā)那科(FANUC)，以及特斯拉的“擎天柱”(Optimus)，很長(zhǎng)時(shí)間中國(guó)公司難以與之匹敵，因?yàn)楹茈y跨過(guò)一些技術(shù)門檻。
在AI大模型出現(xiàn)之前，機(jī)器人研發(fā)依賴于傳統(tǒng)算法，需要對(duì)機(jī)器人運(yùn)行的環(huán)境進(jìn)行詳細(xì)設(shè)定。比如，波士頓動(dòng)力的機(jī)器人在面對(duì)平路、爬樓梯等不同環(huán)境時(shí)，必須預(yù)先設(shè)計(jì)多種場(chǎng)景參數(shù)，才能完成任務(wù)。然而，真實(shí)世界的環(huán)境復(fù)雜多變，哪怕提前設(shè)計(jì)上萬(wàn)個(gè)環(huán)境參數(shù)，也無(wú)法覆蓋所有可能的情況。這使得機(jī)器人在實(shí)際應(yīng)用中面臨很大的局限性。
然而，AI大模型的出現(xiàn)徹底改變了這一局面。大模型賦予了機(jī)器人主動(dòng)感知和適應(yīng)環(huán)境的能力，無(wú)需再逐一設(shè)定環(huán)境參數(shù)。曾經(jīng)依賴于傳統(tǒng)算法的技術(shù)門檻被打破，機(jī)器人研發(fā)的復(fù)雜性和成本大幅降低。
應(yīng)用成本的降低：從“奢侈品”到“平民化”
工業(yè)領(lǐng)域有一個(gè)經(jīng)驗(yàn)賬本，就是當(dāng)一臺(tái)機(jī)器人的價(jià)格低于一個(gè)工人兩年的薪酬時(shí)，就有很大的動(dòng)力讓機(jī)器人進(jìn)入工廠工作。
成本問(wèn)題一直是制約具身智能大規(guī)模應(yīng)用的關(guān)鍵因素。在傳統(tǒng)算法時(shí)代，機(jī)器人研發(fā)需要大量資金投入，且生產(chǎn)成本居高不下。波士頓動(dòng)力的人形機(jī)器人定價(jià)曾高達(dá)200萬(wàn)美元，哪怕是最擅長(zhǎng)降成本的小米公司，2022年發(fā)布的人形機(jī)器人概念機(jī)定價(jià)也高達(dá)六七十萬(wàn)元。但近年，宇樹科技等中國(guó)公司已經(jīng)成功將機(jī)器人成本控制在10萬(wàn)元以內(nèi)。特斯拉的Optimus人形機(jī)器人預(yù)計(jì)三五年后價(jià)格將降至2萬(wàn)美元，不是最低，但已遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)機(jī)器人的成本。成本的大幅降低使得具身智能產(chǎn)品從“奢侈品”走向“平民化”，使其具備了大規(guī)模進(jìn)入工業(yè)場(chǎng)景的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。
市場(chǎng)需求的牽引：工業(yè)場(chǎng)景的特殊需求與具身智能的優(yōu)勢(shì)
具身智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用不是要取代傳統(tǒng)設(shè)備，而是與之共存并提供獨(dú)特價(jià)值。憑借在3D感知精度和手眼協(xié)調(diào)方面的卓越能力，具身智能產(chǎn)品為工業(yè)制造帶來(lái)了顯著優(yōu)勢(shì)。比如，特斯拉的Optimus人形機(jī)器人已在工廠中展示了初步的應(yīng)用效果，能夠自主完成電池分揀等任務(wù)。盡管其操作速度目前仍不及工人熟練，但其持續(xù)工作能力和不斷優(yōu)化的潛力使其具備了實(shí)際應(yīng)用的價(jià)值。
隨著工業(yè)自動(dòng)化和智能化的推進(jìn)，企業(yè)對(duì)機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境下的適應(yīng)能力和靈活性提出了更高要求。工廠中，機(jī)器人需要面對(duì)復(fù)雜的生產(chǎn)線布局和多變的任務(wù)要求，具身智能使其能夠自主調(diào)整動(dòng)作，完成任務(wù)，而無(wú)需依賴工程師的逐條編程和調(diào)試。
技術(shù)重組驅(qū)動(dòng)具身智能快速迭代
今天，推動(dòng)具身智能進(jìn)入工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域的，很大程度上都是成熟技術(shù)的重新組合，而不是特別顛覆性的創(chuàng)新。具身智能(Embodied Intelligence)作為人工智能與物理實(shí)體深度融合的產(chǎn)物，其本質(zhì)是通過(guò)機(jī)電系統(tǒng)與智能系統(tǒng)的跨界融合，使機(jī)器人具備自主感知、規(guī)劃、決策和執(zhí)行能力，從而完成復(fù)雜多樣的任務(wù)。具身智能進(jìn)入工業(yè)應(yīng)用之前，中國(guó)就已經(jīng)在電驅(qū)系統(tǒng)、機(jī)械臂等硬件領(lǐng)域有了比較完整的供應(yīng)鏈生態(tài)，智能系統(tǒng)的發(fā)展迭代也保持一定的領(lǐng)先。
過(guò)去，波士頓動(dòng)力或者發(fā)那科設(shè)計(jì)的機(jī)器人，都是采用液壓傳動(dòng)，而現(xiàn)在新一代的機(jī)器人公司普遍采用電驅(qū)模式。在中國(guó)，電動(dòng)車已經(jīng)是大規(guī)模商業(yè)化的成熟產(chǎn)品，將成熟的電驅(qū)系統(tǒng)嫁接到機(jī)器人身上，技術(shù)可靠，而且成本合適。電驅(qū)模式的最大好處在于其快速響應(yīng)能力，芯片下達(dá)指令后能迅速執(zhí)行，這在需要即時(shí)反應(yīng)的場(chǎng)合尤為重要，比如人形機(jī)器人在面對(duì)突發(fā)的環(huán)境變化時(shí)，無(wú)法承受液壓系統(tǒng)幾秒延遲的后果。因此，電機(jī)與AI結(jié)合的方案在這方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，正如電動(dòng)車在智能駕駛方面相較于傳統(tǒng)燃油車更具優(yōu)勢(shì)，關(guān)鍵區(qū)別就在于電驅(qū)系統(tǒng)的快速響應(yīng)和精確控制。而唯一的缺點(diǎn)，就是電驅(qū)系統(tǒng)的力量輸出相對(duì)有限，但在諸如工廠中的操作設(shè)備、質(zhì)量檢測(cè)等任務(wù)中，并不需要特別大的力量;對(duì)于需要較大動(dòng)力的搬運(yùn)、裝配工作，則可繼續(xù)采用傳統(tǒng)的機(jī)械臂解決方案。
正如布萊恩·阿瑟在《技術(shù)的本質(zhì)》中指出的，技術(shù)進(jìn)步是一個(gè)遞歸的過(guò)程，所有新技術(shù)均源于已有技術(shù)的重組。因此，推動(dòng)技術(shù)發(fā)展的最佳途徑是促進(jìn)不同技術(shù)間的碰撞與組合。對(duì)于AI機(jī)器人而言，未來(lái)或許僅有10%的進(jìn)步源于原始學(xué)術(shù)創(chuàng)新，而90%將依賴于工程實(shí)現(xiàn)的進(jìn)步。特別是在工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，技術(shù)迭代顯得尤為關(guān)鍵。
國(guó)內(nèi)電子制造企業(yè)在引入智能裝配機(jī)器人后，迅速經(jīng)歷了顯著的技術(shù)迭代。初期，這些機(jī)器人僅能執(zhí)行如螺絲擰緊等簡(jiǎn)單重復(fù)任務(wù)，需要頻繁的人工干預(yù)。但隨著算法優(yōu)化與傳感器技術(shù)的進(jìn)步，它們現(xiàn)在能夠獨(dú)立完成復(fù)雜的電路板組裝。通過(guò)深度學(xué)習(xí)，機(jī)器人除了能精準(zhǔn)識(shí)別并放置微小元件，還能根據(jù)實(shí)時(shí)反饋?zhàn)晕倚Ｕ瑥亩蠓嵘a(chǎn)效率和質(zhì)量穩(wěn)定性。此外，新一代機(jī)器人配備了更先進(jìn)的視覺(jué)系統(tǒng)，能夠在無(wú)序環(huán)境中自主導(dǎo)航并選取部件，降低了物料擺放要求，減少了人力成本，也增強(qiáng)了生產(chǎn)的靈活性和響應(yīng)速度。持續(xù)的技術(shù)進(jìn)步使AI機(jī)器人從生產(chǎn)線上的輔助角色轉(zhuǎn)變?yōu)椴豢苫蛉钡暮诵牧α俊?/p>
具身智能在工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域的進(jìn)化方向
在工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，具身智能的進(jìn)化遵循“感知-思考-實(shí)現(xiàn)”框架，分別對(duì)應(yīng)信息獲取、決策制定與行動(dòng)執(zhí)行三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。三個(gè)環(huán)節(jié)上的每一次科技突破，都預(yù)示著產(chǎn)業(yè)變革的潛在爆發(fā)點(diǎn)。谷歌搜索通過(guò)革新信息獲取方式重塑了“感知”;OpenAI的GPT模型，憑借其強(qiáng)大的知識(shí)學(xué)習(xí)能力重新定義了“思考”;而人形機(jī)器人與智能體的深度融合，正推動(dòng)智能操作進(jìn)入全新階段。比如，AI機(jī)器人利用觸覺(jué)反饋實(shí)現(xiàn)類似人類的手指靈活性，為未來(lái)工廠帶來(lái)了前所未有的精細(xì)作業(yè)能力。同時(shí)，智能聽覺(jué)技術(shù)的進(jìn)步讓生產(chǎn)環(huán)境中的聲音分析達(dá)到新高度，確保設(shè)備運(yùn)行的安全與穩(wěn)定。未來(lái)，一個(gè)集視覺(jué)、語(yǔ)言和動(dòng)作(VLA)于一體的綜合智能模型將成為智能制造領(lǐng)域的核心技術(shù)趨勢(shì)，推動(dòng)智能工業(yè)實(shí)現(xiàn)更高水平的智能化和柔性化。
從技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)來(lái)看，具身智能在工業(yè)領(lǐng)域的進(jìn)化方向并不是追求大而全的通用模型，而是聚焦于細(xì)分領(lǐng)域的專用小模型。這種趨勢(shì)符合工業(yè)場(chǎng)景的實(shí)際需求，更在成本、效率和專業(yè)性上顯示獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。
小模型的“小”并非指其智能不足，而是指其專注于特定的工業(yè)任務(wù)和場(chǎng)景。例如，在質(zhì)量檢測(cè)領(lǐng)域，小模型可以通過(guò)對(duì)特定瑕疵的識(shí)別和分析，替代傳統(tǒng)人工檢測(cè)方式，顯著提高檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性。這種專注性使得小模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求上大幅降低，無(wú)需像大模型那樣依賴海量的通用數(shù)據(jù)。以工業(yè)檢測(cè)為例，小模型僅需針對(duì)特定產(chǎn)品或工藝的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，即可實(shí)現(xiàn)高效的檢測(cè)能力。
此外，小模型的參數(shù)規(guī)模較小，通常在幾億到幾十億之間，相比大模型上千億的參數(shù)，其計(jì)算資源消耗和訓(xùn)練成本大幅降低。在實(shí)際應(yīng)用中，小模型的高效能和低成本使其能夠在資源受限的工業(yè)環(huán)境中快速部署，比如在邊緣計(jì)算設(shè)備或工業(yè)機(jī)器人上實(shí)現(xiàn)端側(cè)智能。這種輕量化的特點(diǎn)提高了模型的響應(yīng)速度，還降低了企業(yè)的技術(shù)門檻和運(yùn)營(yíng)成本。
工業(yè)領(lǐng)域的具體應(yīng)用中，小模型展示了卓越的專業(yè)性，比如AI驅(qū)動(dòng)的“晶圓缺陷檢測(cè)系統(tǒng)”。這一芯片制造上游環(huán)節(jié)對(duì)細(xì)節(jié)要求極高，傳統(tǒng)上依賴經(jīng)驗(yàn)豐富的技師目視檢查。然而，通過(guò)訓(xùn)練AI識(shí)別歷史缺陷圖像，實(shí)現(xiàn)了比人工檢查更高的準(zhǔn)確性和更低的成本。即使在這樣一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，技術(shù)革新一旦產(chǎn)生積極效果，便能開辟新的發(fā)展路徑。
AI是否會(huì)取代人類工程師
過(guò)去講“機(jī)器換人”，主要是用機(jī)械臂替代技術(shù)工人，現(xiàn)在講“具身智能”，更多是讓AI替代工程師。2025年被認(rèn)為是AI Agent(智能體)的爆發(fā)年，人形機(jī)器人+智能體將成為智能工廠深度進(jìn)化的一大動(dòng)力引擎。
有人預(yù)測(cè)，未來(lái)會(huì)有10億~30億臺(tái)人形機(jī)器人的需求。如今全球汽車總數(shù)大約15億輛，未來(lái)，人形機(jī)器人的數(shù)量和如今的汽車是類似的。人形機(jī)器人作為實(shí)現(xiàn)具身智能的關(guān)鍵平臺(tái)，近年來(lái)在技術(shù)和設(shè)計(jì)上取得了顯著進(jìn)步。以特斯拉Optimus機(jī)器人為例，通過(guò)復(fù)雜的關(guān)節(jié)系統(tǒng)(包括旋轉(zhuǎn)和線性關(guān)節(jié))，實(shí)現(xiàn)了高度靈活的動(dòng)作表現(xiàn)。這一成就的背后，是電機(jī)、減速器、傳感器等組件的高度集成化設(shè)計(jì)。
與此同時(shí)，人形機(jī)器人的“大腦”——即具身智能大模型，也在持續(xù)進(jìn)化中。例如，Grok3大模型近期引入了“思維鏈”推理機(jī)制，使機(jī)器人能夠模仿人類逐步解決復(fù)雜問(wèn)題的方式進(jìn)行思考。這一技術(shù)進(jìn)步擴(kuò)展了人形機(jī)器人在工業(yè)、服務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用潛力，還為更廣泛的任務(wù)執(zhí)行提供了新的可能性。
最重要是特斯拉工廠內(nèi)的真實(shí)工作環(huán)境，為純電動(dòng)汽車生產(chǎn)而設(shè)，同時(shí)也成為自家AI機(jī)器人的天然訓(xùn)練場(chǎng)地。這里的工作環(huán)境與任務(wù)皆為實(shí)際情形，使用的是特斯拉自主研發(fā)的機(jī)器人，這為后續(xù)類似工作的開展提供了極大便利，特別是在數(shù)據(jù)收集和實(shí)驗(yàn)調(diào)整方面表現(xiàn)尤為突出。相比之下，其他任何人形機(jī)器人公司都無(wú)法享有這樣的條件來(lái)提升機(jī)器人在真實(shí)工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景中的工作可靠性。
另一方面，智能體被認(rèn)為是AI發(fā)展的高級(jí)階段，就是要讓AI直接幫你干活。具體來(lái)說(shuō)，就是將大型語(yǔ)言模型轉(zhuǎn)化為具備知識(shí)獲取、工具使用以及推理能力的數(shù)字助手。這些智能體能夠在各種環(huán)境中擔(dān)任數(shù)字員工、顧問(wèn)或?qū)＜业慕巧?，替代人類完成一系列?fù)雜任務(wù)。它們能夠利用多模態(tài)技術(shù)感知周圍環(huán)境，也能通過(guò)與具身智能的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)在物理世界中的任務(wù)執(zhí)行，尤其在處理重復(fù)性高、規(guī)則明確的工作時(shí)表現(xiàn)出色，如結(jié)構(gòu)強(qiáng)度校核、公差分析等領(lǐng)域。如此一來(lái)，AI就如同擁有了手腳，變成擁有不同專長(zhǎng)的助理，可以依據(jù)用戶的不同需求提供精準(zhǔn)服務(wù)。
AI在工程領(lǐng)域的應(yīng)用與局限
AI在工程領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)初見成效，比如，AI可以通過(guò)參數(shù)優(yōu)化、輔助建模等方式完成部分重復(fù)性工作，效率遠(yuǎn)超人類。在機(jī)械設(shè)計(jì)中，AI能夠生成標(biāo)準(zhǔn)零件庫(kù)、模擬測(cè)試，甚至在某些場(chǎng)景中提供初步設(shè)計(jì)方案。然而，AI的局限性同樣明顯，無(wú)法像人類工程師那樣理解復(fù)雜需求、權(quán)衡倫理風(fēng)險(xiǎn)，或在突發(fā)問(wèn)題中靈活決策。比如，AI可以快速生成設(shè)計(jì)方案，但無(wú)法判斷該方案是否符合企業(yè)成本限制、用戶情感需求或環(huán)保法規(guī)。
人類工程師的獨(dú)特價(jià)值
盡管AI在工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域表現(xiàn)出色，但人類工程師的獨(dú)特價(jià)值不容忽視。工程師具備專業(yè)知識(shí)，能夠理解復(fù)雜需求、進(jìn)行倫理判斷，并在復(fù)雜環(huán)境中靈活決策。例如，波士頓動(dòng)力的Spot機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)控制方面表現(xiàn)出色，但其背后仍需要人類工程師的精心設(shè)計(jì)和優(yōu)化。此外，人類工程師在創(chuàng)造力、判斷力上具有不可替代的優(yōu)勢(shì)，能夠設(shè)計(jì)出更具創(chuàng)新性和適應(yīng)性的解決方案。
人形機(jī)器人與智能體正朝著深度融合的方向發(fā)展，在展示機(jī)械結(jié)構(gòu)、傳感器技術(shù)等硬件層面顯著進(jìn)步的同時(shí)，也推動(dòng)了機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)及自然語(yǔ)言處理等軟件算法的突破。這些進(jìn)展使得AI在效率、精度方面擁有了顯著優(yōu)勢(shì)，但其持續(xù)的發(fā)展和應(yīng)用仍然離不開人類工程師的創(chuàng)造力與專業(yè)判斷。未來(lái)，人形機(jī)器人+智能體的發(fā)展將更多體現(xiàn)在與人類工程師的合作上，而非取代人類。AI將成為工程師的“超級(jí)助手”，幫助其完成重復(fù)性任務(wù)，提供數(shù)據(jù)支持和初步方案。尤其是在工業(yè)場(chǎng)景中，人形機(jī)器人可以承擔(dān)危險(xiǎn)或單調(diào)的工作，而人類工程師則專注于復(fù)雜的設(shè)計(jì)和優(yōu)化。
具身智能工業(yè)應(yīng)用的三階段展望
具身智能要大范圍進(jìn)入工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，還需要適配時(shí)間。時(shí)至今日，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上的機(jī)械臂已經(jīng)不算貴了，但很多企業(yè)不愿意用。購(gòu)置一個(gè)機(jī)械臂只需要幾萬(wàn)元，但還需配備一個(gè)高工資的工程師進(jìn)行調(diào)試，適應(yīng)頻繁的訂單與產(chǎn)線變化，相比之下，讓有經(jīng)驗(yàn)的老師傅帶幾個(gè)臨時(shí)工，很快就能干活了。
具身智能將重塑行業(yè)對(duì)自動(dòng)化的認(rèn)知，但用好AI必須是一個(gè)劃算的事。傳統(tǒng)流水線通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化流程消除個(gè)體差異，逐步用機(jī)械設(shè)備替代人力。然而，當(dāng)機(jī)器人具備人類的感知、理解和靈活應(yīng)對(duì)能力時(shí)，工作流程將迎來(lái)根本性變革。
具體而言，在生產(chǎn)線各環(huán)節(jié)中，“具身智能工人”與“具身智能設(shè)備”能夠執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)，還能通過(guò)迭代學(xué)習(xí)優(yōu)化自身行為，實(shí)現(xiàn)高度的生產(chǎn)靈活性和即時(shí)響應(yīng)，從而提升效率、降低成本，并增強(qiáng)產(chǎn)品質(zhì)量和市場(chǎng)適應(yīng)性。
工業(yè)數(shù)智化的進(jìn)程中，具身智能機(jī)器人作為革新主力，通過(guò)集成AI、傳感器及云計(jì)算的新一代控制平臺(tái)，顯著提升了運(yùn)行效率與能耗表現(xiàn)。這些機(jī)器人利用多傳感器融合實(shí)現(xiàn)一體化作業(yè)，能在復(fù)雜環(huán)境中執(zhí)行多樣化任務(wù)?；诹Ⅲw視覺(jué)識(shí)別技術(shù)的智能焊接機(jī)器人能夠自主識(shí)別工件、規(guī)劃作業(yè)軌跡，展現(xiàn)出類似人類的操作靈活性。此外，多模態(tài)機(jī)器人大模型通過(guò)3D視覺(jué)與AI深度融合，進(jìn)一步增強(qiáng)了感知與決策能力，大幅降低了操作門檻并提高了生產(chǎn)效率。
復(fù)雜工業(yè)場(chǎng)景面臨實(shí)時(shí)交互強(qiáng)、數(shù)據(jù)源多樣、工藝流程復(fù)雜及物理規(guī)則嚴(yán)格等挑戰(zhàn)。為此，需構(gòu)建完善的具身智能知識(shí)庫(kù)，通過(guò)理論框架設(shè)計(jì)、關(guān)系映射模型及物理交互表征機(jī)制的多維度研究，實(shí)現(xiàn)知識(shí)庫(kù)的自主演進(jìn)與智能決策，以適應(yīng)動(dòng)態(tài)生產(chǎn)需求。
在通用終端形態(tài)探索中，人形機(jī)器人并非唯一解。具身智能可通過(guò)“一腦多機(jī)”模式賦能多樣化設(shè)備(如工業(yè)機(jī)床)，例如，單一AI核心可同步調(diào)度無(wú)人機(jī)群與地面機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)高效任務(wù)協(xié)同。
機(jī)器除了能處理數(shù)據(jù)，還能像人類一樣理解和響應(yīng)物理世界。2025年是具身智能從實(shí)驗(yàn)室邁向工廠的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)。具身智能工業(yè)機(jī)器人(EIIR)通過(guò)高度自動(dòng)化和智能化，顯著提升了生產(chǎn)效率與質(zhì)量。EIIR的發(fā)展將經(jīng)歷三個(gè)階段：初期，EIIR與人類共處同一生產(chǎn)環(huán)境，重點(diǎn)解決人機(jī)協(xié)同問(wèn)題;中期，在技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)下，EIIR實(shí)現(xiàn)更高效智能的人機(jī)協(xié)作，但仍附屬于人類操作;最終，隨著智能化水平的提升，EIIR能夠獨(dú)立完成任務(wù)，人類逐漸淡出生產(chǎn)一線，“無(wú)人工廠”成為現(xiàn)實(shí)。這一進(jìn)程預(yù)示著工業(yè)數(shù)智化的未來(lái)方向，也展示了人工智能在重塑制造業(yè)格局中的巨大潛力。
（來(lái)源：中國(guó)工業(yè)和信息化）
