传统工业机器人在适应频繁的产品换线和工艺调整时显得力不从心，这不仅导致额外的集成与定制化工作大增，使得部署与实施成本节节攀升，而且在人机协作、灵活性等方面也存在诸多挑战。
具身智能强调机器人能够像人类一样，通过身体与环境的交互来感知、理解并做出决策，实现更加智能、灵活的操作。微亿智造积极引领工业机器人向智能化、灵活化的具身智能方向发展。其推出的具身智能工业机器人，在柔性装配场景中，相比传统工业机器人，在解决灵活性、示教依赖、切线效率、精度、人机协作等诸多方面有了新的实践。
那么具身智能如何与工业机器人巧妙地融合，从而在工业柔性智造场景中发挥更大价值？未来工业自动化将产生何种深远的影响？让我们一同深入探究，揭开具身智能的神秘面纱。
在工业4.0的浪潮中，工业机器人正向具身智能转型，以适应复杂多变的工业生产需求。微亿智造以其技术积累和市场洞察，引领工业机器人向智能化、灵活化发展。其具身智能工业机器人（Embodied Intelligent Industrial Robots，EIIR）的问世，标志着工业自动化进入了一个新的发展阶段。本文将探讨微亿智造的EIIR技术，分析其在工业柔性智造场景中的应用，并展望其对未来工业自动化的影响。
工业机器人向感驱控一体智能化转型
目前，工业机器人在应用中存在诸多局限。虎嗅智库在调研中得知，当下中国每万名产业工人仅有约400台机械臂应用，这表明工业机器人的应用率仍有待提高。
在生产制造流程中，工业机器人主要被部署于执行中低附加值的任务。尽管在高度重复性的单一作业中，工业机器人的引入通常能够实现良好的投资回报率（ROI），但是，随着市场生产模式逐渐转向更加灵活多变的需求，工业机器人不仅需要完成既定任务，还需适应频繁的产品换线和工艺调整，这导致了额外的集成与定制化工作需求增加，进而推高了其部署与实施成本。
为更好地适应复杂多变的生产需求，降低调试成本、拓展应用场景，提高生产效率和质量，工业制造企业迫切需求工业机器人向具身智能转化。
除市场需求驱动外，技术融合发展也在加速工业机器人向具身智能转化步伐。人工智能技术尤其是深度学习在语音及图像识别、自然语言处理等方面取得突破，多模态大模型技术为实现人机自然交互奠定基础。
在这样的背景下，微亿智造推出具身智能工业机器人“创 TRON”，立足于场景的实际价值和工艺的可持续性，力求满足工业柔性智造需求、灵活应对更多生产环节，提升整体生产效率。
微亿智造不仅能从技术上赋能传统的工业机器人，而且被赋能的具身智能工业机器人以精简高效的设计、高度集成的传感器系统、先进的算法控制及深度学习能力，在工业应用场景中也展现出更高的任务执行效率、灵活性与成本效益，在深度融入并优化生产流程方面也有明显优势。
工业机器人当下正面临行业转型的困境，为了既可以赋能给传统的工业机器人，又能面向工厂现场全场景应用的能力，并进一步提升机器人的效率和精度，微亿智造采用“眼-手-脑-云”的实施架构，将感知算法与驱控算法相结合，实现软硬件一体化的智能化。
其中，“眼”指的是超精细视觉感知模组，能够实时感知工业环境的变化；“手”指的是工业机器人，能够执行各种复杂的操作任务；“脑”指的是工业AI算法，能够对感知到的信息进行智能处理和分析；“云”指的是云平台，能够实现数据的远程存储和分析。
该技术方案，具备复杂环境感知能力，能实时捕捉动态环境变化，并在毫秒级构建实时地图，确保与外部环境交互的实时性。同时，仅需精确捕捉图片、视频和动作，结合工业垂类大模型，即可快速实现任务理解和拆分，切线时间缩短至小时级。
此外，机器人还能利用实时3D地图和目标数据，毫秒级完成点到点路径规划，实时生成最优轨迹。其机械臂控制频率高达1KHZ，高速精准响应动态规划的轨迹，进一步确保了系统的整体实时性和准确性。
总的来说，微亿智造通过整合自研的多种特有技术于一个架构内，贴合工厂生产环节，采用从顶向下的设计方案，赋予机器人多场景应用能力。眼、手、脑、云各部分技术的紧密配合，使工业机器人在复杂环境下具备出色的感知、理解、规划和执行能力，并在柔性切线环节显著提升效率。
在模型训练和数据处理上的高效表现，也让机器人能迅速适应不同任务，通过优化控制周期和提高触发准确度，进一步缩短运动时间，大幅提高生产效率。
柔性装配场景将率先落地
当下，工业机器人的发展面临成本、复杂性、灵活性和人机协作等诸多困难和挑战。而“创 TRON”则是为应对工业柔性智造场景而设计的。
“创TRON”为工业自动化带来了新的解决方案。相对于传统的工业机器人而言，“创TRON”通过其独创的手眼云脑产品架构，可以有效解决传统工业机器人在灵活性、示教依赖、切线效率、精度、人机协作、技术挑战以及市场适应性等多个方面的问题。
TRON的抓取、放置、搬运、装配等操作能力，可以搭载不同末端工具以适配各类应用场景。柔性装配是一个重点落地场景，机器人通过不断学习和适应，能够灵活应对各种装配需求。据虎嗅智库调研，在实践应用中，“创TRON”优先选择柔性装配场景进行落地，目前已在客户现场做测试，预计明年实现批量落地。针对生产制造环节中大规模取代人工、解决用工荒的问题。据微亿智造透露，尽管该机器人首款刚发布不久，已经开始承接客户订单，客户主要聚焦在3C电子、新能源汽车行业。
具体到柔性装配操作场景下，其工作步骤主要分为任务演示、任务学习、产品试装等三步。其中，任务演示—具身智能工业机器人通过图像、视频对动作及装配体进行精准捕捉识别；任务学习—结合工业垂类大模型进行流程拆解和仿真环境装配学习，无需传统机械臂示教及编程；产品试装—“学习中心机器人”学习完成后实时发布至远程进行量产执行。
首款具身智能工业机器人的落地并非一帆风顺。在落地实施的实验过程中，微亿智造遇到了一些问题和挑战。
首当其冲就是人机协作模式及问题。在微亿智造具身智能工业机器人的应用中，生产阶段一般不需要人机协作，但在调试和任务设定阶段需要。例如在任务设定时，人需要将意图传达给机器人，包括做什么、怎么做以及精确点位等信息。此时就面临如何准确理解人的意图、任务目标和执行步骤的问题。在实际运行中，人的意图往往比较复杂，需要机器人能够准确地识别和理解各种动作和指令。
微亿智造给出的解法是，从技术框架角度，分门别类地用不同的模型来处理不同的问题。例如对于关键动作，由人示教一遍，机器人进行复现。从应用角度，设立故障恢复方案，如授权远程故障恢复，同时提高程序的鲁棒性，避免当即故障，保障快速恢复。
其次是软硬件层面的技术挑战。在硬件方面，如芯片、传感器等存在技术瓶颈。例如基于视觉+机械臂的归控存在通讯问题，机器人的视觉对机器人的延迟问题不可接受。微亿智造通过将视觉、算力和机械控制放在一个芯片中，采用计算机走线，实现了微秒级的几乎无延迟通讯，解决了运动控制的效率问题。
在软件算法方面，2D相机要实现比3D相机更高的精度存在难度。微亿智造通过不断研发和优化算法，解决了采用2D相机实现6D物体位姿估计的精度问题。同时，在系统兼容性方面，注重系统的拓展性、稳定性等，通过软件工程和系统工程的方法来提高系统的性能。
由于是行业新产品刚上市，客户对价格和精度是否能达到要求等问题尚有疑虑，暂时客户对具身智能工业机器人的接受程度我们尚无法精准判断，所以，客户需求和市场策略的匹配方面或许也是一个难题。
但是，微亿智造的具身智能工业机器人技术，已经能够通过视觉伺服与运动控制的深度融合以及物体认知识别感知的深度模型训练创新，显著提升定位引导效率与工业流程化水平。同时，“眼-手-脑-云”技术架构为行业提供了可行的技术架构模式，对解决工业行业中传统工业机器人泛化能力弱、无法适应复杂多变的生产环境等问题具有显著竞争力。
具体来说，具身智能工业机器人通过观察人类操作进行学习，实现零示教交互和快速部署，能够节省上线时间；同时，它还能在多个工业场景间实现柔性切换，满足制造业的柔性切线要求，实现快速批量生产。
工厂基本构型将从以人为中心转向以机器为中心
微亿智造的具身智能工业机器人不仅在工业制造各场景应用方面实现一定的突破，而且还在技术创新、应用模式和产品架构上积累了一些经验。
该方案在技术创新上追求视觉伺服与运动控制的底层融合，并深化物体认知识别感知的深度模型训练，提升定位引导效率与工业流程化水平；在应用模式上，它以应用对象为中心设计，提高了机器人柔性化，同时实现了视觉检测工艺的云化与数字化，助力模型迭代与工艺传承。此外，其“眼-手-脑-云”技术架构和具身智能工业机器人产品模式，为行业提供了可行的技术架构与市场满足方案。
然而，高度融合的技术与创新模式也带来了技术复杂度高和实施维护要求高的不足，限制了其在某些领域的广泛应用。因此，建议加强培训与技术支持，降低实施门槛，同时持续研发与优化，扩大应用范围，并加强与行业内外合作伙伴的合作与交流，共同推动技术的创新与应用，以充分发挥该方案的优势并弥补其不足。
即便如此，这些创新经验，归根结底能够对工业制造的智能化升级起到多大的作用，还是需要更多的具身智能工业机器人投产和更长的应用时间去验证。但是，可预见的是，短期内机器人可能会替代一些原有设备或人工，长期看，工厂基本构型将从以人为中心转向以机器为中心。
而最终，微亿智造的具身智能工业机器人作为一种新型的工业智能体产品，能否被市场快速接纳，让我们拭目以待。
注：文/李晓晓，文章来源：虎嗅智库服务，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。
文章来源：虎嗅智库服务
