协作机器人领域的杰出代表——节卡机器人

优艾智合移动机器人

优艾智合移动机器人

具身智能的概念被外界广泛理解为"大模型+人形机器人"，但实际上这是一个更为宽泛的领域。它能够与各种硬件形态相结合，在不同场景中展现出强大的适应能力，包括但不限于机械臂、无人机以及人形机器人等。

当前，人形机器人的实际应用仍处于初步探索阶段，但在工业领域的落地却大有可为。调研发现，虽然部分企业已经开始在工业制造领域进行人形机器人的测试，但其稳定性、精确度和速度等方面仍有待提升，难以满足工业场景的实际需求。

相比之下，传统的工业机器人、移动机器人以及协作机器人等设备已经在各自细分市场中展现出显著优势。当这些设备搭载先进的AI技术后，具身智能有望率先在工业领域实现规模化的应用。

优艾智合联合创始人兼首席技术官边旭表示，由于应用场景的明确性和技术可行性，工业机器人和移动机器人更有可能成为第一批实现大规模商业化的设备类型。经过多年的市场验证和技术积累，这些设备已经在降本增效方面展现出显著价值。

在一家智能化实验室中，机械臂与AI算法、物联网等技术协同工作，在高重复性、高精度和苛刻环境的检测场景下24小时不间断运行，实现了从样本分装到数据分析的全流程自动化操作。这一案例展示了工业领域中具身智能的实际应用形态。

IDC中国研究经理李君兰指出，人形机器人是具身智能机器人的高级形式，但任何能够在物理环境中自主行动并进行互动的设备，比如协作机器人、移动机器人和商用服务机器人等，都可以通过人工智能技术升级为具身智能机器人。

尽管人形机器人在技术和商业化方面仍面临诸多挑战，但在工业场景中已经较为成熟的传统机器人是否能够借助AI技术实现跨越式发展呢？

IDC的最新研究显示，工业用户最希望利用AI技术提升机器人的环境和作业对象自主识别能力。目前已有厂商通过深耕工业制造领域经验，在协作机器人平台上应用大模型技术，使设备能够在装配、打磨和上下料等场景中实现对环境、对象和工艺流程的自主学习。

在边旭看来，工业机器人和移动机器人由于其明确的应用场景和技术可行性，更有可能率先实现规模化的商业应用。例如，在半导体制造领域，晶圆材料的脆弱性要求机器人必须具备极高的稳定性和精确度。优艾智合为此开发了特殊的"肌肉模组"，使设备能够在毫米级步幅下移动，并完成对精密零件的轻柔操作。

当前，多家上市公司正在推动工业机器人向具身智能方向转型。埃斯顿专注于工业具身智能和人工智能平台的研发，提升机器人自主感知和学习能力；埃夫特则通过将物联网、大数据和AI技术与传统工业机器人结合，开发出新一代智能设备。

AI技术是实现这一转变的核心要素。李君兰表示，AI大模型的引入显著提升了机器人的感知、学习、决策和行动能力。在工业场景中，AI能够帮助机器人实现自主学习和决策，并支持其对复杂环境的认知理解和任务规划。

节卡机器人商用事业部檀志理指出："具身智能的核心是打破传统AI算法与物理世界的隔阂。例如，协作机器人通过视觉、力控传感器和AI算法的结合，可以完成汽车零部件和3C产品的装配和检测等复杂任务。"

展望未来，檀志理认为，机器人行业将向多模态感知（如3D视觉、力觉）、认知推理（基于大模型）和动态执行能力方向发展，形成闭环智能系统。这将帮助设备实现车间级的泛化能力，并通过具身智能大模型提升跨场景任务处理能力。

然而，工业场景的标准化和专业化特点决定了很难用统一的软硬件系统完成所有任务。边旭认为，现阶段机器人厂商应重点提升智能系统的性能。他预计，未来两年内，工业领域的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。

基于行业垂直的大模型，具身智能将在不同细分行业中实现批量部署，半导体制造、物流和巡检、高危作业等领域将成为率先落地的场景。