当前，全球制造业正面临转型升级的关键节点。随着市场需求日益多样化、个性化，传统生产模式已难以适应新的发展要求，工业机器人正在成为制造业向高端化、柔性化、智能化升级的重要解决方案之一。
然而，传统工业自动化解决方案存在一定的局限性。以工业机器人编程为例，多数工业机器人作业采用预编程模式，无法适应动态变化的生产环境。当产品换型或工艺调整时，需要专业人员重新编程，影响生产效率。
其次是生产终端的数据打通问题，在现代工厂中，不同品牌、型号的设备之间往往难以实现有效协同，形成一个个"自动化孤岛"。这种碎片化的自动化模式，无法实现生产系统的整体优化。
此外，专业人才短缺问题突出。随着老师傅群体逐渐退休，其宝贵的经验难以有效传承。而新一代技术人员需要时间成长，这期间设备维护质量可能受到影响，导致意外停机时间增加。
这些困境反应了中国制造业转型升级的普遍痛点，其本质在于传统自动化架构已触及天花板，行业亟需一个能感知、决策、执行并进化的新范式。
从自动化困境，到智能体破局
AIGC的爆发为制造业的转型破局提供了关键拼图。它带来的不是单一技术升级，而是三大范式的根本性转移：
首先，生产终端需要实现自主决策与自适应优化能力。例如，在精密装配作业中，视觉传感系统可实时检测零部件的位姿偏差，机器人依据这些数据自主调整抓取路径与装配力度，确保在动态环境下的高精度作业。例如，在注塑生产过程中，机器人能够根据模具温度、材料粘度等实时工艺参数，自主调整保压时间与注射速度，以维持最佳成型质量。
其次，面对数据孤岛带来的协同问题，工厂端应建立基于多智能体协同的中枢系统。例如，在柔性加工产线中，当数控机床完成一道工序，其会向物料系统自主发送就绪信号，移动机器人AMR依据实时系统指令和当前物流状态，自主规划最优路径运送工件，上下料机器人同步接收指令完成对接操作，实现跨设备的协同生产。在多机器人协同焊接场景中，各焊接机器人通过实时共享工件状态与 thermal data，自主协调焊接顺序与速度，避免热变形，提升整体质量。
再次，针对编程语言快速迭代的难题，工业机器人须构建人机协同的知识沉淀与复用机制。例如，工程师在调试设备时的操作偏好与参数微调逻辑可被系统记录，并通过机器学习生成工艺优化知识库，用于辅助新手工程师进行决策。在设备故障诊断中，系统可将历史维修记录、专家处理方案转化为规则库与预测模型，实现故障的自主研判与处理建议的精准推送，从而降低对个别专家经验的依赖，提升系统整体认知水平。
行业需要怎样的“具身智能解决方案”
眼下，将AI与工业机器人相互融合，正逐渐成为中国制造业升级的重要解决方案。而基于对行业痛点的深入理解，库卡在美的洗衣机荆州工厂，打造出一个多品类、全场景覆盖的“AI+工业机器人”解决方案，被落地部署。该方案也助力美的荆州工厂成为全行业首个“智能体”工厂。
“智能体”并不等同于“智能”，一般来说，智能是一个抽象的“能力”，而“智能体”是一个拥有该项能力的同时，且能够自主“行动”的实体。以“工业机器人智能体”为例，其结合视觉感知系统(眼睛)、中枢决策系统(神经)、末端执行系统(手脚)，可以在一个目标在环境中自主地行动，实现自主执行感知-决策-行动的闭环，同时结合上一次的循环，不断实现进化。
以螺丝锁付场景为例，库卡为KR SCARA机器人配备了一套库卡自研的智能视觉定位系统，AI生成最优锁付策略，并自主调整作业程序。这项技术使生产线换型时间大幅缩短，有效提升了生产效率。
在工厂物流运输环节，其线路面临效率、成本、安全、环境、协同等挑战，库卡将 AI导航应用与视觉激光雷达相互融合，不仅能够实时共享位置信息和任务状态，还能在前方突现障碍时，启动毫秒级避障，自主规划最优路径，实现高效协同作业。同时，当某台设备急需物料时，系统则会自动优先调度最近机器人执行配送任务。
随着人工智能技术在制造业的深度应用，传统生产模式正在发生根本性变革。技术迭代迅速的同时，也对工业机器人的操作技能提出了更高的挑战。而将AI应用于编程，能有效的将需求语言转化为应用代码。工程师只需库卡开发的“小库AI”输入“抓料程序”等需求，即可获得AI生成的编程代码。 同时，依托智能问答系统将“老师傅”的编程经验转化为数字化指导程序。新员工在操作时，可通过智能设备获得实时指导，显著降低了新员工上手的培训成本和时间成本。
此外，针对数据互联问题，库卡建立了设备IOT管理系统KUKA Connect，通过实时监测设备运行数据，预测潜在故障，提前安排维护，有效减少了意外停机时间。融合连接工厂的人、机、料、法、环等众多因素。
业内专家指出，人工智能与工业机器人的深度融合，将推动制造业向更高水平的智能化发展。未来，工业机器人将不仅具备执行能力，更将拥有感知、学习和决策能力。
美的荆州工厂，为行业打造了“智能体”应用的新范式，是制造业转型升级的里程碑。2025工博会期间，库卡将于9月23日正式发布“工业机器人智能体”，正式官宣AI与工业机器人深度融合——它意味着机器人领域正在从智能制造，到“感知环境、自主决策、持续进化”的进化。未来，从柔性产线的无缝重构，到工艺知识的自学习沉淀，从整厂资源的全局调度到人机协作的自然智能，更简单的生产，将不再依赖固定程式，而是由会思考、能协同、自优化的智能体重新定义。
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