工业机器人向具身智能迈进的进程中，到底“卷”到了哪种程度？哪家已经研发出了具身智能工业机器人产品？谁家的多模态大模型系统可以帮助工业机器人实现智能决策与精准控制的结合？在机器人视觉感知、自然语言理解、运动规划等关键技术领域都有怎样的创新方案？
本文通过三个实际案例，深入探究来自不同领域的企业分别以什么路径切入实现工业机器人的智能化，为相关领域从业者提供实践经验和思考。
在当今工业自动化的浪潮中，一系列先进的工业机器人落地实践正引领着行业向具身智能迈进。
ABB推出新一代机器人控制平台OmniCore，全面集成人工智能、传感器、云计算和边缘计算系统，相较于前代控制器，运行速度跃升，能耗降低，展现技术革新的强大动力；
海康推出的复合机器人，凭借智能相机与多传感器数据融合感知，实现移动、抓取与搬运的一体化作业，极大简化复杂物料搬运场景，提升工业自动化的效率；
微亿智造与捷勃特联合打造的“创TRON”具身智能工业机器人，集感知、驱动、控制、算法、云服务等技术于一身，能够适应复杂的工业环境，解决产线的灵活性和适应性问题，执行多元化任务；
中科光电基于具身智能的立体视觉识别技术打造的“仝人”系列智能焊接机器人，能够自主识别多品种小批量工件，自主规划复杂作业轨迹及形成机械臂的驱动程序，真正实现像人一样“看”，像人一样“焊”，像人一样“检”；
而梅卡曼德推出的Mech-GPT多模态机器人大模型，通过3D视觉与AI技术的深度交融，也能提升工业机器人的感知与决策能力，不仅降低操作门槛，更显著提高生产效率......
本文将通过三个具体的案例来剖析，不同基因的企业是如何助力工业机器人向具身智能工业机器人（Embodied Intelligent Industrial Robots，EIIR）转型的。这些案例共同展现出当下工业机器人向具身智能迈进的先进、具体的落地实践，标志着工业自动化技术发展进入新阶段。
认知、驱动、执行，加速具身智能工业机器人诞生
工业机器人向具身智能转变已经成为业内的普遍共识。随着AI技术的快速发展，工业机器人需要提升其智能特性，以面对更有挑战性的场景。具身智能的引入，将使工业机器人能够更好地理解和适应复杂的工业环境，解决产线的灵活性和适应性问题，实现更高效、更精准的自动化作业。
工业机器人向具身智能工业机器人方向的转变是一个复杂且多维度的过程，涉及技术维度和不同背景类型公司的实践。通过多方调研，虎嗅智库认为技术创新能力强，工业机器人产业链布局完善的企业，更容易助力工业机器人实现智能化升级。
从认知、驱动、执行技术三个维度出发进行分析，更容易全面理解工业机器人向具身智能转变的发展趋势。
首先，认知技术是通过引入机器学习和深度学习等先进技术，使工业机器人具备更强大的感知、理解和决策能力。这些技术迭代可以提升机器人的环境适应能力，还使其能够自主执行复杂任务，实现更高效的人机交互。例如，Mech-GPT多模态大模型赋予机器人类人的学习、理解、推理及决策能力，如同为机器人装上一个具身智能大脑，使其可以理解自然语言指令和复杂环境，自主决策完成复杂多样的任务。
驱动技术方面，电机技术和运动控制算法等技术的不断进步，为工业机器人提供了更精准、稳定和高效的动力系统。使得机器人能够更准确地控制运动轨迹、优化能耗，同时推动了机器人向更轻量化、模块化方向发展，提升了其灵活性和可扩展性。例如，埃斯顿自主研发的运动控制算法能够实现对工业机器人运动轨迹的精确控制，优化机器人的运动路径和速度，还能够根据机器人的负载和工作环境的变化进行自适应调整。
在执行技术方面，精密制造、轻量化设计和模块化技术等迭代，使得工业机器人的机械结构和执行机构更加优化。这些技术迭代不仅提升机器人的操作精度和稳定性，还使其能够适应更多样化的应用场景。例如，微亿智造与捷勃特打造的“创TRON”机器人就集成了这些先进技术，能够轻松解决产线的灵活性和适应性问题，精准且高效地执行各类多元化任务。
认知、驱动、执行这三个维度相互关联、相互促进，提升了机器人的智能化水平、作业效率和适应能力，共同推动着工业机器人向具身智能工业机器人迭代创新、并向更广泛应用领域发展。
新兴科技公司，在向EIIR转变的过程中，侧重于利用大模型、深度学习等技术提升机器人的智能水平，实现更高效的人机交互和自主决策能力。
而在工业机器人全产业链领域有着深厚的积累和技术优势的传统工业机器人制造商也是工业机器人向EIIR迈进的中坚力量。在向EIIR转变的过程中，他们侧重于将自身的控制系统、本体制造、系统集成等优势与人工智能技术相结合，提升机器人的智能化水平。
不同技术路径下，均已有企业跑出先进实践。
Mech-GPT多模态大模型，为机器人装上具身智能大脑
随着制造业快速发展和产品迭代速度加快，传统工业机器人在应用上显得力不从心。它们受限于专业性和编程复杂性，难以适应多变的任务需求。为此，梅卡曼德推出Mech-GPT多模态大模型，希望为机器人装上具身智能大脑，提升它们的感知与决策能力。降低工业机器人操作门槛，提高生产效率。
Mech-GPT融合3D视觉与AI技术，赋予机器人学习、理解、推理及决策能力，可理解自然语言指令与复杂环境，自主决策完成复杂多样的任务。它具备的泛化能力和通用性，能够跨平台、跨环境、跨任务工作，适配多种机器人与工具。通过自然语言理解和多模态信息感知能力，Mech-GPT使机器人能够从经验中学习，在海量未知场景中灵活应用。
Mech-GPT可以广泛应用于工业、物流、零售、农业及日常生活等领域，为人形、服务、协作及工业机器人等各种机器人提供高阶智能，处理各种复杂任务。例如，在工业领域，Mech-GPT可以指导机器人完成精密制造、装配等任务；在物流领域，能够实现智能分拣、搬运等。
Mech-GPT的应用使机器人能够更快速地适应新任务和环境，降低对专业工程师的依赖。同时，无需复杂编程和专业知识，用户通过自然语言指令即可让机器人完成复杂任务，使用门槛降低，操作时间大幅缩短。
最后，Mech-GPT的跨平台、跨环境、跨任务能力使得机器人能够在更广泛的场景中发挥作用，在未知环境和随机任务中也能准确执行指令，极大地扩展智能机器人的应用边界。
“创 TRON” 具身智能工业机器人，3倍提升装配效率
伴随工业环境日益复杂多变，传统工业生产方式在效率、精度以及应对复杂任务等方面逐渐暴露出局限性，企业需要一种能够像人类一样感知、思考并灵活行动的智能设备。基于市场对智能化、柔性化生产的迫切需求，微亿智造与捷勃特联合，推出 “创 TRON” 具身智能工业机器人。
“创 TRON” 采用自研“眼-手-脑-云”实施架构，能够快速理解和处理各种复杂信息。类人的眼和手则让它可以精准地感知周围环境，并进行细腻操作。
它对复杂工业环境有着敏锐的感知力，无论是光线变化、物体形状差异还是空间布局的不同，都能迅速察觉。面对动态变化的任务，如生产线上产品类型的临时切换或工艺参数调整，它均能快速适应并调整行动策略，确保任务精准执行。其搭载的多样化末端工具也可根据不同应用场景随意切换，无论是细致入微的装配环节，还是强度和精度有严格标准的焊接任务，以及要求高效的上下料操作，都能轻松胜任。
在汽车零部件的精密装配，“创 TRON” 能将各种微小且复杂的零部件准确无误地进行组装，其装配效率相比传统人工装配提升近 3 倍，且精度误差控制在极小范围内。
“仝人” 系列具身智能焊接机器人，军工领域或将实现千万营收
在工业制造领域，随着市场需求日益多样化，多品种小批量生产成为常态。传统焊接机器人难以快速适应不同工件和复杂作业要求，焊接效率和质量面临瓶颈。为满足建筑钢构、船舶制造、重工装备等行业对高精度、高柔性焊接的迫切需求，中科光电推出 “仝人” 系列具身智能焊接机器人。
“仝人”系列机器人具备自主识别多品种小批量工件的能力，并能规划复杂的作业轨迹。这得益于其采用的具身智能技术，该技术使机器人能够在自体、对象与环境间相互作用过程中建构认知模型，达成问题解决或价值实现。此外，具备强大的自适应控制能力，可根据工件材质、厚度等信息自动调整焊接参数，如电流、电压、焊接速度等，确保焊接质量稳定。
“仝人”系列具身智能焊接机器人可以广泛应用于汽车制造、航空航天、军工等领域。在汽车制造领域，机器人能够完成车身焊接、零部件焊接等任务；在航空航天领域，机器人则能够处理精密零部件的焊接；在军工领域，机器人更是凭借其高精度和高效率，成为关键部件焊接的首选工具。
目前，该系列具身智能焊接机器人已成功产出并应用，总出货量达到 50 套左右，在实际生产中展现出卓越性能。例如，在某建筑钢构企业，原本需要多名熟练焊工花费数天完成的焊接任务，“仝人” 机器人仅需较短时间即可完成，且焊接质量一致性高，次品率显著降低。特别是在军工装备制造项目中，机器人能够精准完成复杂结构件的焊接任务，为装备的高性能和可靠有力保障。军工领域预计今年能够形成7000万~1亿元营收，相关技术突破在国家重大任务中已经得到验证。
具身智能机械臂加速应用落地，速度或超人形机器人
尽管大多数行业人士对于工业机器人向EIIR的转变持积极态度，但也不可忽视这一转变的挑战和困难。比如，改造场景的选择，市场前景的预估等。还有，当下，许多演示仍然只存在于实验室和赛场，而真正的挑战是将技术整合到生产线中，确保产线全天无故障运行。
要解决落地应用问题，首先需要面对产业发展的技术难题。
数据问题首当其冲。尤其是大规模真实数据的采集和训练成本很高，想要获取大量真实有效的数据，需投入大量人力、物力与时间。同时，在工业场景下的复杂环境中布置众多传感器和监测设备，也涉及高昂的设备采购、安装、维护和更新成本。在模型训练中，训练数据也面临多方挑战，如数据孤岛问题，数据整合难度大、数据标注的专业性和准确性问题、实时的数据采集和模型更新问题、以及数据隐私和安全性问题等。
另外，多模态传感器、新材料等核心零部件国产化也存在挑战。控制器、伺服系统、减速器等具有高度的技术密集性，目前在质量控制和性能测试方面，国内厂商的研发进度与世界一流水平还有差距。随着下游客户需求的多变，具身智能工业机器人也需要核心零部件厂商能够提供多样化的产品选择，以满足不同客户的需求。而国内厂商在核心零部件的多样化生产方面还存在一定的困难。
最后，如何通过给工业机器人装上“大脑”使之更能像人类一样工作，还需要多项技术的创新迭代。
大部分传统工业机器人旁边都配备一台负责指挥和调试的“大脑”，具身智能工业机器人旨在解决专用机器人的局限性，如任务重复、缺乏泛化能力、无法多任务处理和移动性差、部署使用困难等问题。
只有解决了以上诸多挑战，才能够提高国内工业机器人的使用普及率。虎嗅智库认为，传统的工业机器人技术商应该利用AI技术去优化和提升机器人本体的产品设计，设计优化机器人结构和控制系统，使其更加适应场景的需要。科技类型的企业可以通过构建具身智能的基础模型和大规模数据库来优化机器人的多任务能力，帮助其优化面向长程任务的闭环能力。另外，还需完善本土化的供应链体系，提高零部件的标准化和通用性，实现规模化生产。
结语
虎嗅智库判断，在未来工厂中，具身智能机械臂或将加速应用落地，使用率逐渐超越传统型的机械臂，大规模落地速度会高于人形机器人。因为其不仅具有成本优势，且交付效率高、交付成本低，能够做到开箱即用，做到真正的工业机器人的智能化。未来在工业自动化、物流、服务行业等领域的应用场景更为明确和广泛。
站在工业应用的角度技术商具备务实的态度很关键。在讨论技术实现时，必须明确实现的条件、训练成本和预期效果。我们认为，最有效的策略就是，从解决实际问题出发，利用大数据、多模态大模型等技术来优先实现几个基本动作，确保能够进厂工作，再不断拓展其他场景的应用。
当下，工业机器人向EIIR的进化正成为产业新热点，预计未来一到三年将有显著发展。在产业的初期阶段，效率和成本可能都不理想，但随着技术的融合发展和产业需求的推动，迭代将会加速。
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
