2025年是具身智能从实验室迈向工厂的关键转折点，其发展将经历三个阶段：初期，与人类共处同一生产环境，重点解决人机协同问题;中期，实现更高效智能的人机协作，但仍附属于人类操作;最终，能够独立完成任务，人类逐渐淡出生产一线，“无人工厂”成为现实。这一进程预示着工业数智化的未来方向，也展示了人工智能在重塑制造业格局中的巨大潜力。
具身智能就是把AI加载到有行动能力的实体机器人身上，使其长出脑子，从而获得独立判断能力来跟环境互动，并在环境中学习进化。开源模型DeepSeek的问世，使算力不再构成限制AI深度进化的瓶颈。具身智能相关技术的数据训练与推理成本显著降低，效率大幅提升，从而加速了具身智能的创新进程和实际应用部署。
尤其在工业领域，人形机器人将会跟传统机械臂一样常见，成为智能工厂的标配。人形机器人在高温、高压、有毒等极端环境下具有独特价值，成为人类无法涉足领域的可靠助手。只是在精度、刚性、频率响应和数据融合算法等方面，具身智能还面临一些挑战。
人形机器人进入工厂不是要统治制造业，而是为了获取工业初始数据。机器人+AI最需要的，是采集、标注复杂的3D数据，互联网上很难获取足够高质量的3D数据。在跟周围环境的互动上，AI机器人需要比自动驾驶更精确，比如，工厂里的无人车只需要准确判断周围有什么东西，不要走错了或者撞到了就行，但机器人需要更高的3D感知精度，才能实现高效、精准的手眼协同，做好设备操作、质量检测等具体工作。现今很多AI公司面临的现实困境，主要在应用场景的适配上，尤其是工业制造领域。具体的工业应用场景中训练出来的AI机器人，才能理解工厂里的诸多复杂任务。
AI机器人作为具身智能的重要载体，主要由本体、小脑、大脑组成，小脑(和本体形态紧密耦合)负责运动控制，大脑负责感知环境、理解任务和完成复杂任务，需要更加智能。至于机器人要选择什么形态，轮式双臂或是双足人形，也要看具体应用，比如让机器人拧螺丝，没必要让人形机器人去干，传统机械臂甚至专机+AI就可以了。总体看来，具身智能在工业领域的应用效果取决于能够积累多少行业 know how。假以时日，借助更好的AI算法和机械技术，具身智能会将自动化提升至新层次，不仅执行任务，更能理解环境、预测问题并作出决策。
AI大模型降低具身智能技术门槛
为什么具身智能大范围进入工业应用场景的趋势，近几年才开始出现?这背后有技术突破的推动，有成本降低的助力，也有市场需求的牵引。
技术门槛的降低：AI大模型的崛起与传统算法的局限
多年以来，世界上技术最顶尖的机器人公司主要是美国的波士顿动力、日本的发那科(FANUC)，以及特斯拉的“擎天柱”(Optimus)，很长时间中国公司难以与之匹敌，因为很难跨过一些技术门槛。
在AI大模型出现之前，机器人研发依赖于传统算法，需要对机器人运行的环境进行详细设定。比如，波士顿动力的机器人在面对平路、爬楼梯等不同环境时，必须预先设计多种场景参数，才能完成任务。然而，真实世界的环境复杂多变，哪怕提前设计上万个环境参数，也无法覆盖所有可能的情况。这使得机器人在实际应用中面临很大的局限性。
然而，AI大模型的出现彻底改变了这一局面。大模型赋予了机器人主动感知和适应环境的能力，无需再逐一设定环境参数。曾经依赖于传统算法的技术门槛被打破，机器人研发的复杂性和成本大幅降低。
应用成本的降低：从“奢侈品”到“平民化”
工业领域有一个经验账本，就是当一台机器人的价格低于一个工人两年的薪酬时，就有很大的动力让机器人进入工厂工作。
成本问题一直是制约具身智能大规模应用的关键因素。在传统算法时代，机器人研发需要大量资金投入，且生产成本居高不下。波士顿动力的人形机器人定价曾高达200万美元，哪怕是最擅长降成本的小米公司，2022年发布的人形机器人概念机定价也高达六七十万元。但近年，宇树科技等中国公司已经成功将机器人成本控制在10万元以内。特斯拉的Optimus人形机器人预计三五年后价格将降至2万美元，不是最低，但已远低于传统机器人的成本。成本的大幅降低使得具身智能产品从“奢侈品”走向“平民化”，使其具备了大规模进入工业场景的经济基础。
市场需求的牵引：工业场景的特殊需求与具身智能的优势
具身智能在工业领域的应用不是要取代传统设备，而是与之共存并提供独特价值。凭借在3D感知精度和手眼协调方面的卓越能力，具身智能产品为工业制造带来了显著优势。比如，特斯拉的Optimus人形机器人已在工厂中展示了初步的应用效果，能够自主完成电池分拣等任务。尽管其操作速度目前仍不及工人熟练，但其持续工作能力和不断优化的潜力使其具备了实际应用的价值。
随着工业自动化和智能化的推进，企业对机器人在复杂环境下的适应能力和灵活性提出了更高要求。工厂中，机器人需要面对复杂的生产线布局和多变的任务要求，具身智能使其能够自主调整动作，完成任务，而无需依赖工程师的逐条编程和调试。
技术重组驱动具身智能快速迭代
今天，推动具身智能进入工业应用领域的，很大程度上都是成熟技术的重新组合，而不是特别颠覆性的创新。具身智能(Embodied Intelligence)作为人工智能与物理实体深度融合的产物，其本质是通过机电系统与智能系统的跨界融合，使机器人具备自主感知、规划、决策和执行能力，从而完成复杂多样的任务。具身智能进入工业应用之前，中国就已经在电驱系统、机械臂等硬件领域有了比较完整的供应链生态，智能系统的发展迭代也保持一定的领先。
过去，波士顿动力或者发那科设计的机器人，都是采用液压传动，而现在新一代的机器人公司普遍采用电驱模式。在中国，电动车已经是大规模商业化的成熟产品，将成熟的电驱系统嫁接到机器人身上，技术可靠，而且成本合适。电驱模式的最大好处在于其快速响应能力，芯片下达指令后能迅速执行，这在需要即时反应的场合尤为重要，比如人形机器人在面对突发的环境变化时，无法承受液压系统几秒延迟的后果。因此，电机与AI结合的方案在这方面具有显著优势，正如电动车在智能驾驶方面相较于传统燃油车更具优势，关键区别就在于电驱系统的快速响应和精确控制。而唯一的缺点，就是电驱系统的力量输出相对有限，但在诸如工厂中的操作设备、质量检测等任务中，并不需要特别大的力量;对于需要较大动力的搬运、装配工作，则可继续采用传统的机械臂解决方案。
正如布莱恩·阿瑟在《技术的本质》中指出的，技术进步是一个递归的过程，所有新技术均源于已有技术的重组。因此，推动技术发展的最佳途径是促进不同技术间的碰撞与组合。对于AI机器人而言，未来或许仅有10%的进步源于原始学术创新，而90%将依赖于工程实现的进步。特别是在工业应用领域，技术迭代显得尤为关键。
国内电子制造企业在引入智能装配机器人后，迅速经历了显著的技术迭代。初期，这些机器人仅能执行如螺丝拧紧等简单重复任务，需要频繁的人工干预。但随着算法优化与传感器技术的进步，它们现在能够独立完成复杂的电路板组装。通过深度学习，机器人除了能精准识别并放置微小元件，还能根据实时反馈自我校正，从而大幅提升生产效率和质量稳定性。此外，新一代机器人配备了更先进的视觉系统，能够在无序环境中自主导航并选取部件，降低了物料摆放要求，减少了人力成本，也增强了生产的灵活性和响应速度。持续的技术进步使AI机器人从生产线上的辅助角色转变为不可或缺的核心力量。
具身智能在工业应用领域的进化方向
在工业应用领域，具身智能的进化遵循“感知-思考-实现”框架，分别对应信息获取、决策制定与行动执行三个关键环节。三个环节上的每一次科技突破，都预示着产业变革的潜在爆发点。谷歌搜索通过革新信息获取方式重塑了“感知”;OpenAI的GPT模型，凭借其强大的知识学习能力重新定义了“思考”;而人形机器人与智能体的深度融合，正推动智能操作进入全新阶段。比如，AI机器人利用触觉反馈实现类似人类的手指灵活性，为未来工厂带来了前所未有的精细作业能力。同时，智能听觉技术的进步让生产环境中的声音分析达到新高度，确保设备运行的安全与稳定。未来，一个集视觉、语言和动作(VLA)于一体的综合智能模型将成为智能制造领域的核心技术趋势，推动智能工业实现更高水平的智能化和柔性化。
从技术发展的趋势来看，具身智能在工业领域的进化方向并不是追求大而全的通用模型，而是聚焦于细分领域的专用小模型。这种趋势符合工业场景的实际需求，更在成本、效率和专业性上显示独特优势。
小模型的“小”并非指其智能不足，而是指其专注于特定的工业任务和场景。例如，在质量检测领域，小模型可以通过对特定瑕疵的识别和分析，替代传统人工检测方式，显著提高检测效率和准确性。这种专注性使得小模型在训练数据的需求上大幅降低，无需像大模型那样依赖海量的通用数据。以工业检测为例，小模型仅需针对特定产品或工艺的数据进行训练，即可实现高效的检测能力。
此外，小模型的参数规模较小，通常在几亿到几十亿之间，相比大模型上千亿的参数，其计算资源消耗和训练成本大幅降低。在实际应用中，小模型的高效能和低成本使其能够在资源受限的工业环境中快速部署，比如在边缘计算设备或工业机器人上实现端侧智能。这种轻量化的特点提高了模型的响应速度，还降低了企业的技术门槛和运营成本。
工业领域的具体应用中，小模型展示了卓越的专业性，比如AI驱动的“晶圆缺陷检测系统”。这一芯片制造上游环节对细节要求极高，传统上依赖经验丰富的技师目视检查。然而，通过训练AI识别历史缺陷图像，实现了比人工检查更高的准确性和更低的成本。即使在这样一个细分领域，技术革新一旦产生积极效果，便能开辟新的发展路径。
AI是否会取代人类工程师
过去讲“机器换人”，主要是用机械臂替代技术工人，现在讲“具身智能”，更多是让AI替代工程师。2025年被认为是AI Agent(智能体)的爆发年，人形机器人+智能体将成为智能工厂深度进化的一大动力引擎。
有人预测，未来会有10亿~30亿台人形机器人的需求。如今全球汽车总数大约15亿辆，未来，人形机器人的数量和如今的汽车是类似的。人形机器人作为实现具身智能的关键平台，近年来在技术和设计上取得了显著进步。以特斯拉Optimus机器人为例，通过复杂的关节系统(包括旋转和线性关节)，实现了高度灵活的动作表现。这一成就的背后，是电机、减速器、传感器等组件的高度集成化设计。
与此同时，人形机器人的“大脑”——即具身智能大模型，也在持续进化中。例如，Grok3大模型近期引入了“思维链”推理机制，使机器人能够模仿人类逐步解决复杂问题的方式进行思考。这一技术进步扩展了人形机器人在工业、服务等多个领域中的应用潜力，还为更广泛的任务执行提供了新的可能性。
最重要是特斯拉工厂内的真实工作环境，为纯电动汽车生产而设，同时也成为自家AI机器人的天然训练场地。这里的工作环境与任务皆为实际情形，使用的是特斯拉自主研发的机器人，这为后续类似工作的开展提供了极大便利，特别是在数据收集和实验调整方面表现尤为突出。相比之下，其他任何人形机器人公司都无法享有这样的条件来提升机器人在真实工业应用场景中的工作可靠性。
另一方面，智能体被认为是AI发展的高级阶段，就是要让AI直接帮你干活。具体来说，就是将大型语言模型转化为具备知识获取、工具使用以及推理能力的数字助手。这些智能体能够在各种环境中担任数字员工、顾问或专家的角色，替代人类完成一系列复杂任务。它们能够利用多模态技术感知周围环境，也能通过与具身智能的结合，实现在物理世界中的任务执行，尤其在处理重复性高、规则明确的工作时表现出色，如结构强度校核、公差分析等领域。如此一来，AI就如同拥有了手脚，变成拥有不同专长的助理，可以依据用户的不同需求提供精准服务。
AI在工程领域的应用与局限
AI在工程领域的应用已经初见成效，比如，AI可以通过参数优化、辅助建模等方式完成部分重复性工作，效率远超人类。在机械设计中，AI能够生成标准零件库、模拟测试，甚至在某些场景中提供初步设计方案。然而，AI的局限性同样明显，无法像人类工程师那样理解复杂需求、权衡伦理风险，或在突发问题中灵活决策。比如，AI可以快速生成设计方案，但无法判断该方案是否符合企业成本限制、用户情感需求或环保法规。
人类工程师的独特价值
尽管AI在工业应用领域表现出色，但人类工程师的独特价值不容忽视。工程师具备专业知识，能够理解复杂需求、进行伦理判断，并在复杂环境中灵活决策。例如，波士顿动力的Spot机器人在运动控制方面表现出色，但其背后仍需要人类工程师的精心设计和优化。此外，人类工程师在创造力、判断力上具有不可替代的优势，能够设计出更具创新性和适应性的解决方案。
人形机器人与智能体正朝着深度融合的方向发展，在展示机械结构、传感器技术等硬件层面显著进步的同时，也推动了机器学习、深度学习及自然语言处理等软件算法的突破。这些进展使得AI在效率、精度方面拥有了显著优势，但其持续的发展和应用仍然离不开人类工程师的创造力与专业判断。未来，人形机器人+智能体的发展将更多体现在与人类工程师的合作上，而非取代人类。AI将成为工程师的“超级助手”，帮助其完成重复性任务，提供数据支持和初步方案。尤其是在工业场景中，人形机器人可以承担危险或单调的工作，而人类工程师则专注于复杂的设计和优化。
具身智能工业应用的三阶段展望
具身智能要大范围进入工业应用场景，还需要适配时间。时至今日，国内市场上的机械臂已经不算贵了，但很多企业不愿意用。购置一个机械臂只需要几万元，但还需配备一个高工资的工程师进行调试，适应频繁的订单与产线变化，相比之下，让有经验的老师傅带几个临时工，很快就能干活了。
具身智能将重塑行业对自动化的认知，但用好AI必须是一个划算的事。传统流水线通过标准化流程消除个体差异，逐步用机械设备替代人力。然而，当机器人具备人类的感知、理解和灵活应对能力时，工作流程将迎来根本性变革。
具体而言，在生产线各环节中，“具身智能工人”与“具身智能设备”能够执行复杂任务，还能通过迭代学习优化自身行为，实现高度的生产灵活性和即时响应，从而提升效率、降低成本，并增强产品质量和市场适应性。
工业数智化的进程中，具身智能机器人作为革新主力，通过集成AI、传感器及云计算的新一代控制平台，显著提升了运行效率与能耗表现。这些机器人利用多传感器融合实现一体化作业，能在复杂环境中执行多样化任务。基于立体视觉识别技术的智能焊接机器人能够自主识别工件、规划作业轨迹，展现出类似人类的操作灵活性。此外，多模态机器人大模型通过3D视觉与AI深度融合，进一步增强了感知与决策能力，大幅降低了操作门槛并提高了生产效率。
复杂工业场景面临实时交互强、数据源多样、工艺流程复杂及物理规则严格等挑战。为此，需构建完善的具身智能知识库，通过理论框架设计、关系映射模型及物理交互表征机制的多维度研究，实现知识库的自主演进与智能决策，以适应动态生产需求。
在通用终端形态探索中，人形机器人并非唯一解。具身智能可通过“一脑多机”模式赋能多样化设备(如工业机床)，例如，单一AI核心可同步调度无人机群与地面机器人，实现高效任务协同。
机器除了能处理数据，还能像人类一样理解和响应物理世界。2025年是具身智能从实验室迈向工厂的关键转折点。具身智能工业机器人(EIIR)通过高度自动化和智能化，显著提升了生产效率与质量。EIIR的发展将经历三个阶段：初期，EIIR与人类共处同一生产环境，重点解决人机协同问题;中期，在技术进步推动下，EIIR实现更高效智能的人机协作，但仍附属于人类操作;最终，随着智能化水平的提升，EIIR能够独立完成任务，人类逐渐淡出生产一线，“无人工厂”成为现实。这一进程预示着工业数智化的未来方向，也展示了人工智能在重塑制造业格局中的巨大潜力。
（来源：中国工业和信息化）
