人形机器人的落地仍处于“蹒跚学步”阶段，具身智能在工业场景的应用前景如何？上海证券报记者近日调研发现，尽管人形机器人已开始工业制造领域的商用测试，但仍需满足工业场景所需的稳定性、高精度、高速度等要求。工业机器人、移动机器人、协作机器人等非人形机器人，已在细分场景沉淀数年，为企业带来了生产效率与效益的提升。在AI赋能后，具身智能有望率先在工业领域实现规模化应用。

优艾智合联合创始人兼CTO边旭指出，工业机器人和移动机器人因场景确定性和技术可行性，更可能率先实现规模化应用。近十年产品迭代与市场教育后，此类机器人已能显著降本增效。而人形机器人目前更多处于技术论证阶段，长远看，二者将共存互补。

具身智能不仅限于人形。在一家黑灯实验室中，机械臂与AI算法、物联网等协同配合，在重复性高、精度要求高、环境条件苛刻的检测场景中24小时工作，实现了全流程无人化操作。这诠释了工业场景中具身智能的落地形态。今年以来，具身智能概念备受关注，但实际上，具身智能概念更宽泛，能与不同硬件本体结合，包括但不限于机械臂、无人机、人形机器人等。

IDC中国研究经理李君兰解释，人形机器人是具身智能机器人的高阶形态，任何能在物理空间环境中行动并形成互动的机器人，如协作机器人、移动机器人、商用服务机器人等，加速融合人工智能技术，均可成为具身智能机器人。目前，人形机器人受技术挑战，商业化尚需时日。而工业场景中成熟的机器人，是否能在发展具身智能上“弯道超车”？

IDC调研显示，工业用户最希望用AI技术提升机器人对环境和作业对象的自主识别能力。已有厂商基于工业制造经验，以协作机器人为载体，利用AI大模型训练机器人在特定场景对作业环境、对象、工艺流程等的自主识别与学习。

边旭认为，工业机器人和移动机器人因场景确定性和技术可行性，更可能率先实现规模化应用。工业机器人进入智能增强期，通过视觉伺服、力控模块和数字孪生技术，实现环境感知和实时优化；移动机器人突破场景泛化瓶颈，融合激光SLAM和视觉语义理解，实现高动态环境可靠交互。

以半导体制造为例，晶圆材料脆弱性要求机器人在移动和操作过程具备极高稳定性和精度。为满足工业场景对容错率的严苛要求，优艾智合为机器人配备特殊“肌肉模组”，使其以毫米级步幅移动，同时轻拿轻放精密零件。

AI能力是核心。新一代人工智能与先进制造技术深度融合，多家上市公司推动工业机器人向具身智能跃迁。AI技术结合机器人，提升自主感知和学习能力。AI大模型技术加持，显著提升机器人感知、学习、决策、行动能力。在工业场景中，AI助力机器人自主学习、决策，构建复杂环境认知理解、任务分解规划、动作训练与校正等。

节卡机器人商用事业部檀志理表示，具身智能核心是打破传统AI算法与物理世界的割裂，协作机器人搭配视觉、力控传感器和相应AI算法，也能完成复杂任务。未来，通过大模型与轻量化技术协同突破，机器人将深度融合多模态感知、认知推理与动态执行能力，形成闭环智能系统，解决车间级泛化能力。

边旭认为，现阶段机器人厂商应聚焦智能系统进步。未来两年，工业场景具身智能将围绕多模态感知与决策、硬件性能突破、群体智能协同和数据驱动训练等方向快速发展。依托于云端专家级行业垂直大模型，具身智能将在不同细分行业实现工业批量化部署，半导体、物流和巡检、高危作业等场景将率先实现规模化应用。

（文章来源：上海证券报）