具身智能“變身” 非人形機(jī)器人搶灘工業(yè)場(chǎng)景
2025-6-11 來(lái)源：- 作者：-
具身智能，外界對(duì)其的定義主要是“大模型+人形機(jī)器人”。但實(shí)際上，具身智能是一個(gè)更寬泛的概念，能夠與不同的硬件本體結(jié)合實(shí)現(xiàn)“七十二變”，包括但不限于機(jī)械臂、無(wú)人機(jī)、人形機(jī)器人等。
人形機(jī)器人的落地仍處于“蹣跚學(xué)步”階段，具身智能如何在工業(yè)場(chǎng)景大顯身手？
上海證券報(bào)記者近日調(diào)研獲悉，盡管人形機(jī)器人已開(kāi)始在工業(yè)制造領(lǐng)域進(jìn)行商用測(cè)試，但距離工業(yè)場(chǎng)景所需的穩(wěn)定性、高精度、高速度等要求尚有一定距離。工業(yè)機(jī)器人、移動(dòng)機(jī)器人、協(xié)作機(jī)器人等非人形的機(jī)器人，已在細(xì)分場(chǎng)景里沉淀了數(shù)年，為企業(yè)帶來(lái)了生產(chǎn)效率和效益的提升，在裝上“大腦”、AI賦能后，具身智能有望率先實(shí)現(xiàn)在工業(yè)領(lǐng)域的規(guī)模化應(yīng)用。
優(yōu)艾智合聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO邊旭認(rèn)為，由于場(chǎng)景確定性和技術(shù)可行性，工業(yè)機(jī)器人和移動(dòng)機(jī)器人更有可能率先實(shí)現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用。經(jīng)過(guò)近十年的產(chǎn)品迭代與市場(chǎng)教育，此類機(jī)器人已能夠顯著降本增效。而人形機(jī)器人當(dāng)前更多處于技術(shù)論證階段，長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，二者并非競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，而是共存互補(bǔ)。
具身智能不限于人形
在一家黑燈實(shí)驗(yàn)室中，一臺(tái)臺(tái)機(jī)械臂與AI算法、物聯(lián)網(wǎng)等硬核科技協(xié)同配合，在重復(fù)性高、精度要求高、環(huán)境條件要求苛刻的檢測(cè)場(chǎng)景中24小時(shí)“摸黑”工作，確保成果質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)了從樣本分裝、提取到數(shù)據(jù)分析的全流程無(wú)人化操作。
這一場(chǎng)景，詮釋了工業(yè)場(chǎng)景中具身智能的落地形態(tài)。今年以來(lái)，具身智能概念在一、二級(jí)市場(chǎng)頗受關(guān)注，外界對(duì)其的定義主要是“大模型+人形機(jī)器人”。但實(shí)際上，具身智能是一個(gè)更寬泛的概念，能夠與不同的硬件本體結(jié)合實(shí)現(xiàn)“七十二變”，包括但不限于機(jī)械臂、無(wú)人機(jī)、人形機(jī)器人等。
IDC中國(guó)研究經(jīng)理李君蘭解釋道，人形機(jī)器人是具身智能機(jī)器人的高階形態(tài)，任何能夠在物理空間環(huán)境中行動(dòng)并形成互動(dòng)的機(jī)器人，如協(xié)作機(jī)器人、移動(dòng)機(jī)器人、商用服務(wù)機(jī)器人等正加速融合人工智能技術(shù)，均可以發(fā)展成為具身智能機(jī)器人。
目前，人形機(jī)器人受限于技術(shù)奇點(diǎn)，如電機(jī)功率密度和極端非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的挑戰(zhàn)，商業(yè)化尚需時(shí)日。而工業(yè)場(chǎng)景中原本較為成熟的機(jī)器人，是否能在發(fā)展具身智能上“彎道超車(chē)”？
IDC最新調(diào)研顯示，工業(yè)用戶最希望用AI技術(shù)提升機(jī)器人對(duì)環(huán)境和作業(yè)對(duì)象的自主識(shí)別能力。目前已有廠商基于工業(yè)制造領(lǐng)域的深耕經(jīng)驗(yàn)，以協(xié)作機(jī)器人為載體，利用AI大模型訓(xùn)練機(jī)器人在裝配、打磨、上下料等特定場(chǎng)景對(duì)作業(yè)環(huán)境、對(duì)象、工藝流程等自主識(shí)別與學(xué)習(xí)。
在邊旭看來(lái)，工業(yè)機(jī)器人和移動(dòng)機(jī)器人由于場(chǎng)景確定性和技術(shù)可行性，更有可能率先實(shí)現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用。工業(yè)機(jī)器人已進(jìn)入智能增強(qiáng)期，通過(guò)視覺(jué)伺服、力控模塊和數(shù)字孿生技術(shù)，逐步實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知和實(shí)時(shí)優(yōu)化；移動(dòng)機(jī)器人則在突破場(chǎng)景泛化瓶頸，融合激光SLAM（即時(shí)定位與地圖構(gòu)建）和視覺(jué)語(yǔ)義理解，實(shí)現(xiàn)高動(dòng)態(tài)環(huán)境中的可靠交互。
以半導(dǎo)體制造為例，晶圓材料的脆弱性，要求機(jī)器人在移動(dòng)和操作過(guò)程中具備極高的穩(wěn)定性與精度。機(jī)器人需要兼具穩(wěn)定的下肢移動(dòng)能力和精密的上肢操作能力，才能勝任晶圓廠的上下料工作。為了滿足工業(yè)場(chǎng)景對(duì)容錯(cuò)率的嚴(yán)苛要求，優(yōu)艾智合為機(jī)器人配備的特殊“肌肉模組”，使其能夠以毫米級(jí)的步幅移動(dòng)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)精密零件的輕拿輕放。
AI能力為核心所在
當(dāng)前，隨著新一代人工智能與先進(jìn)制造技術(shù)的深度融合，多家上市公司正在推動(dòng)工業(yè)機(jī)器人向具身智能的躍遷。
埃斯頓聚焦工業(yè)具身智能、智能感知及其人工智能平臺(tái)的研究開(kāi)發(fā)，融合AI與機(jī)器人技術(shù)，提升工業(yè)機(jī)器人自主感知和學(xué)習(xí)的能力。埃夫特稱，傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人通過(guò)與物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)的結(jié)合，將推動(dòng)具有感知、學(xué)習(xí)、決策和執(zhí)行能力的智能機(jī)器人的發(fā)展。
而AI能力，正是實(shí)現(xiàn)這一轉(zhuǎn)變的核心要素。李君蘭介紹，AI大模型技術(shù)的加持，讓機(jī)器人的感知、學(xué)習(xí)、決策、行動(dòng)等能力有了顯著提升。在工業(yè)場(chǎng)景中，AI能夠?yàn)闄C(jī)器人的自主學(xué)習(xí)、決策提供助力，為其構(gòu)建復(fù)雜的環(huán)境認(rèn)知理解、任務(wù)分解規(guī)劃、動(dòng)作訓(xùn)練與校正等提供支持。
“具身智能的核心是打破傳統(tǒng)AI算法與物理世界的割裂，比如協(xié)作機(jī)器人搭配視覺(jué)、力控傳感器和相應(yīng)AI算法，也能完成包括汽車(chē)零部件、3C產(chǎn)品等的裝配、檢測(cè)等復(fù)雜任務(wù)。”節(jié)卡機(jī)器人商用事業(yè)部檀志理說(shuō)。
談及機(jī)器人行業(yè)的技術(shù)趨勢(shì)，檀志理認(rèn)為，未來(lái)通過(guò)大模型與輕量化技術(shù)協(xié)同突破，機(jī)器人將深度融合多模態(tài)感知（3D視覺(jué)、力覺(jué)）、認(rèn)知推理（大模型）與動(dòng)態(tài)執(zhí)行能力，形成閉環(huán)智能系統(tǒng)，解決車(chē)間級(jí)泛化能力。基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的具身智能大模型將推動(dòng)跨子行業(yè)、跨場(chǎng)景任務(wù)泛化能力提升，同時(shí)非Transformer架構(gòu)的輕量化模型降低算力成本，使低功耗設(shè)備具備復(fù)雜決策能力。
不過(guò)，工業(yè)場(chǎng)景的標(biāo)準(zhǔn)化和專業(yè)化特點(diǎn)，決定了很難通過(guò)一套通用的軟硬件系統(tǒng)完成所有任務(wù)分工。邊旭認(rèn)為，現(xiàn)階段機(jī)器人廠商的核心發(fā)展方向應(yīng)聚焦于智能系統(tǒng)的進(jìn)步。他預(yù)計(jì)，未來(lái)兩年，工業(yè)場(chǎng)景的具身智能將圍繞多模態(tài)感知與決策、硬件性能突破、群體智能協(xié)同和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)訓(xùn)練等方向快速發(fā)展。依托于云端的專家級(jí)行業(yè)垂直大模型，具身智能能夠在不同細(xì)分行業(yè)實(shí)現(xiàn)工業(yè)批量化部署，半導(dǎo)體、物流和巡檢、高危作業(yè)等細(xì)分場(chǎng)景將率先實(shí)現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用。
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