天堂…中文在线最新版在线,奇米无码专区,少妇丰满视频一区二区,久久精品成人麻豆影视A√

01前言

在全球制造業(yè)加速邁向智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，智能制造已成為引領(lǐng)新一輪工業(yè)革命、推動產(chǎn)業(yè)升級和增強(qiáng)國際競爭力的核心路徑。智能制造的本質(zhì)是通過新一代信息技術(shù)與制造技術(shù)的深度融合，實(shí)現(xiàn)制造過程的柔性化、精細(xì)化與智能化。我國智能制造體系初具規(guī)模，智能工廠、數(shù)字化車間、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺等新型基礎(chǔ)設(shè)施不斷涌現(xiàn)，長江三角洲、珠江三角洲等地區(qū)已形成具有國際競爭力的智能制造產(chǎn)業(yè)集群。然而，我國智能制造仍處于由初級向高級邁進(jìn)的關(guān)鍵階段，存在智能水平不均衡、系統(tǒng)集成能力不足、高端技術(shù)依賴進(jìn)口等突出問題。

在高質(zhì)量發(fā)展和制造強(qiáng)國戰(zhàn)略的驅(qū)動下，需要突破傳統(tǒng)自動化與單一智能控制的技術(shù)邊界，引入更具自主性和適應(yīng)性的智能體系，以支撐復(fù)雜環(huán)境下制造任務(wù)的完成，實(shí)現(xiàn)由制造大國向制造強(qiáng)國的轉(zhuǎn)變。具身智能作為人工智能與機(jī)器人學(xué)交叉發(fā)展的前沿方向，正逐步成為支撐智能制造高階發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)基礎(chǔ)。具身智能的核心在于可以賦予機(jī)器系統(tǒng)“感知 ? 決策 ? 執(zhí)行”的閉環(huán)能力，使其能夠基于自身身體結(jié)構(gòu)與環(huán)境交互，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)、協(xié)同操作與靈活應(yīng)變，使制造系統(tǒng)具備更高的靈活性和自主性。不同于傳統(tǒng)人工智能的靜態(tài)推理方式，具身智能強(qiáng)調(diào)智能體與環(huán)境之間的動態(tài)耦合關(guān)系，能夠在非結(jié)構(gòu)化制造場景中展現(xiàn)更高的魯棒性與泛化能力。具身智能的引入，使智能制造從傳統(tǒng)自動化生產(chǎn)邁向更高層次的自主化與智能化制造。

當(dāng)前，具身智能在智能裝配、柔性加工、預(yù)測性維護(hù)、無人物流、智能檢測等場景中展現(xiàn)出顯著的應(yīng)用價(jià)值。例如，集成觸覺感知與深度策略學(xué)習(xí)的協(xié)作機(jī)器人可以在復(fù)雜產(chǎn)品裝配中實(shí)現(xiàn)微米級精度；基于語義理解與多模態(tài)輸入的移動機(jī)器人系統(tǒng)可以在動態(tài)倉儲環(huán)境中，實(shí)現(xiàn)路徑自主規(guī)劃與任務(wù)協(xié)同；結(jié)合具身建模與預(yù)測診斷的數(shù)字孿生系統(tǒng)可以提前識別設(shè)備異常，從而降低運(yùn)維成本。隨著應(yīng)用的不斷深入，具身智能在智能制造中的部署仍存在多模態(tài)數(shù)據(jù)融合困難、任務(wù)遷移泛化能力不足、軟硬件協(xié)同不暢、倫理安全機(jī)制缺失等技術(shù)與應(yīng)用瓶頸。

鑒于具身智能在制造領(lǐng)域的高度適配性與廣闊發(fā)展前景，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界亟需從系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)、典型應(yīng)用拓展等維度，深入開展具身智能與智能制造的耦合研究。本文系統(tǒng)梳理智能制造的發(fā)展演進(jìn)，分析具身智能驅(qū)動的智能制造關(guān)鍵特征與核心能力，總結(jié)當(dāng)前研究與實(shí)踐進(jìn)展，構(gòu)建面向復(fù)雜制造場景的具身智能系統(tǒng)架構(gòu)，并探討當(dāng)前應(yīng)用難點(diǎn)與未來發(fā)展趨勢，旨在為構(gòu)建高自主、高靈活、高可信的下一代智能制造體系提供理論參考與技術(shù)支撐。

02智能制造的技術(shù)演進(jìn)

（一）基于規(guī)則的自動化制造

自動化制造作為智能制造的初級階段，其核心特征是通過預(yù)設(shè)規(guī)則與程序來實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化運(yùn)行。該階段主要依托可編程邏輯控制器、數(shù)控機(jī)床以及監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等關(guān)鍵設(shè)備，通過程序化控制，實(shí)現(xiàn)機(jī)械設(shè)備的精確操作，從而有效替代人工完成重復(fù)性、高精度生產(chǎn)任務(wù)。自動化制造在提升生產(chǎn)效率、保證產(chǎn)品質(zhì)量、降低人工成本等方面具有顯著優(yōu)勢，特別是在惡劣工況下仍能保持穩(wěn)定運(yùn)行。但自動化制造系統(tǒng)仍存在顯著局限性，如自動化系統(tǒng)缺乏足夠的靈活性與適應(yīng)性，難以應(yīng)對復(fù)雜多變的市場需求；自動化系統(tǒng)的運(yùn)行高度依賴人工預(yù)設(shè)規(guī)則，缺乏自主學(xué)習(xí)和優(yōu)化能力；自動化系統(tǒng)對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的利用率較低，未能充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。這些局限性在一定程度上制約了自動化制造的進(jìn)一步發(fā)展。例如，20 世紀(jì) 60 年代末，美國 Gerber 公司開發(fā)了數(shù)控裁剪機(jī) GERBERcutter S-70，通過預(yù)設(shè)裁剪路徑和參數(shù)，能夠在短時(shí)間內(nèi)精確裁剪大量布料，實(shí)現(xiàn)了對布料的高效利用。德國庫卡系統(tǒng)有限公司為寶馬、通用、克萊斯勒等汽車制造商提供了自動化焊接和裝配系統(tǒng)，通過預(yù)設(shè)焊接路徑和工藝參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了車身部件的自動化組裝。

（二）數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字化智能制造

數(shù)字化智能制造是在自動化制造的基礎(chǔ)上，通過深度融合信息化與數(shù)字化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)制造過程的數(shù)據(jù)驅(qū)動與智能優(yōu)化（見表1）。數(shù)字化智能制造的核心是利用傳感器網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算平臺、大數(shù)據(jù)分析、人工智能算法等先進(jìn)技術(shù)，對制造全流程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控、動態(tài)優(yōu)化與精準(zhǔn)預(yù)測，從而顯著提升生產(chǎn)效率、降低能源消耗、減少資源浪費(fèi)。

在數(shù)字化智能制造體系中，數(shù)據(jù)成為驅(qū)動生產(chǎn)系統(tǒng)運(yùn)行的核心要素。以數(shù)字孿生技術(shù)為例，其通過構(gòu)建物理制造系統(tǒng)的虛擬鏡像，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步，能夠?qū)υO(shè)備狀態(tài)進(jìn)行精準(zhǔn)監(jiān)控、支持預(yù)測性維護(hù)以及優(yōu)化生產(chǎn)流程。第五代移動通信（5G）技術(shù)與邊緣計(jì)算的協(xié)同應(yīng)用，顯著提升了制造數(shù)據(jù)的傳輸速率與處理效率，進(jìn)一步增強(qiáng)了制造系統(tǒng)的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力。數(shù)字化智能制造在技術(shù)上已取得顯著進(jìn)展，但在實(shí)際應(yīng)用中主要依賴預(yù)定義的規(guī)則與模型，缺乏更高層次的自主認(rèn)知與推理能力，距離實(shí)現(xiàn)真正意義上的智能制造仍存在一定差距。

例如，三一集團(tuán)有限公司對其建筑面積達(dá)1×105 m2的廠房實(shí)施了智能制造升級，涵蓋混凝土機(jī)械、路面機(jī)械、港口機(jī)械等多條裝配線；改造后，該工廠通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集，構(gòu)建了全面集成的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，推動了部門業(yè)務(wù)協(xié)同與應(yīng)用的深度整合。盛泰光電科技股份有限公司基于DataEase開源數(shù)據(jù)可視化分析平臺，搭建了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與展示的平臺；該平臺支持動態(tài)儀表板，實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)和業(yè)務(wù)運(yùn)營數(shù)據(jù)，管理人員可以根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，優(yōu)化生產(chǎn)流程。武漢華工賽百數(shù)據(jù)系統(tǒng)有限公司研發(fā)了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的工廠數(shù)字孿生仿真優(yōu)化系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)制造全要素與全流程的數(shù)字化映射、仿真、監(jiān)控、診斷、預(yù)測和優(yōu)化。北京奔馳汽車有限公司開發(fā)了基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的大數(shù)據(jù)平臺，打通了跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)隔離和海量設(shè)備的互聯(lián)互通，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能制造。

（三）具身智能賦能的智能制造

具身智能制造作為智能制造的高級階段，核心是賦予機(jī)器類人化的認(rèn)知能力，使其能夠模擬人類的感知、理解、學(xué)習(xí)與決策過程。基于具身智能的制造系統(tǒng)不僅能夠感知環(huán)境并分析多源數(shù)據(jù)，還能夠執(zhí)行復(fù)雜的認(rèn)知推理與自主決策，從而顯著提升制造系統(tǒng)的智能化水平。

具身智能機(jī)器人通過多模態(tài)感知技術(shù)，能夠以類人化的方式完成精細(xì)裝配、質(zhì)量檢測等高精度任務(wù)，從而大幅提高生產(chǎn)效率和自動化水平。具身智能技術(shù)通過多模態(tài)感知與自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，顯著提升了機(jī)器對人類指令與環(huán)境變化的理解和響應(yīng)能力，從而推動了人機(jī)協(xié)作的深度融合。這種多模態(tài)交互不僅優(yōu)化了機(jī)器對自然語言指令的識別與執(zhí)行，還增強(qiáng)了其在復(fù)雜制造場景下的環(huán)境適應(yīng)性與任務(wù)協(xié)同效率，進(jìn)一步提升了制造過程的靈活性與自主性。具身智能與人形機(jī)器人、自動化機(jī)器人產(chǎn)線的融合發(fā)展，使智能制造從單純數(shù)字化控制向更深層次自主化和適應(yīng)性邁進(jìn)。人形機(jī)器人依托具身智能，可以實(shí)現(xiàn)對人類行為的精細(xì)模仿與協(xié)作；自動化機(jī)器人產(chǎn)線通過融合具身智能技術(shù)，可以增強(qiáng)設(shè)備在復(fù)雜工況下的適應(yīng)性。未來，隨著技術(shù)的不斷突破，具身智能制造將進(jìn)一步深化人機(jī)協(xié)作，推動群體智能與分布式制造等更高層次的智能化生產(chǎn)模式發(fā)展，為制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級提供持續(xù)動力。

例如，墨現(xiàn)科技（東莞）有限公司于2024年推出了指腹壓力傳感器；該傳感器具備96個(gè)獨(dú)立傳感點(diǎn)，觸發(fā)力度僅為3.5 g，能夠幫助機(jī)器人精確識別被接觸物體的輪廓與姿態(tài)信息，從而實(shí)現(xiàn)精細(xì)抓取和操作。研華科技（中國）有限公司開發(fā)的智能體通過零代碼開發(fā)和多模態(tài)分析，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)效率和品質(zhì)管理的顯著提升。梅卡曼德（北京）機(jī)器人科技有限公司利用人工智能視覺技術(shù)，引導(dǎo)機(jī)器人完成鋰電池模組的精確裝配。深圳市優(yōu)必選科技有限公司的Walker S系列人形機(jī)器人被應(yīng)用于新能源汽車工廠，承擔(dān)復(fù)雜的裝配和檢測任務(wù)。華為技術(shù)有限公司與深圳華龍訊達(dá)信息技術(shù)股份有限公司聯(lián)合開發(fā)了融合具身智能技術(shù)的自動化生產(chǎn)線，深度集成人工智能、機(jī)器人、傳感器及控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備、生產(chǎn)、物料與質(zhì)量的高效管理。

03具身智能驅(qū)動的智能制造技術(shù)體系

（一）具身智能驅(qū)動的智能制造交互模型

“具身智能體”是一種能夠在環(huán)境中以物理或模擬形式存在，通過集成感知、認(rèn)知、動作與學(xué)習(xí)能力，在與環(huán)境持續(xù)交互中逐步形成適應(yīng)性行為的智能體。具身智能驅(qū)動的智能制造系統(tǒng)以具身智能體為核心，形成了“感知 ? 決策 ? 執(zhí)行 ? 反饋”的閉環(huán)交互過程。如圖1所示，該交互模型涵蓋人類、機(jī)器與環(huán)境三者之間的密切協(xié)作與信息交互。通過人類的指導(dǎo)、機(jī)器的協(xié)作與環(huán)境的反饋，這種具身智能驅(qū)動的交互模型可以形成高效閉環(huán)，顯著提升智能制造系統(tǒng)的柔性、響應(yīng)速度與自主決策能力，實(shí)現(xiàn)更加高效、敏捷與智能化的制造過程。

圖1 具身智能驅(qū)動的智能制造交互模型

人類在智能制造過程中主要承擔(dān)監(jiān)督和指導(dǎo)角色，負(fù)責(zé)向具身智能體下達(dá)明確的任務(wù)指令。具身智能體則依托自身的感知能力，從環(huán)境中實(shí)時(shí)采集并獲取數(shù)據(jù)，及時(shí)捕獲生產(chǎn)過程中的變化與異常情況。隨后，具身智能體通過內(nèi)置決策模塊分析和處理感知到的數(shù)據(jù)，生成相應(yīng)的決策方案。在決策形成后，執(zhí)行模塊將根據(jù)決策方案推動行動的實(shí)施，并向人類反饋執(zhí)行結(jié)果。

在實(shí)際行動執(zhí)行階段，具身智能體與機(jī)器之間持續(xù)保持雙向的信息交互。一方面，具身智能體生成精準(zhǔn)的指令，實(shí)時(shí)控制機(jī)器設(shè)備的運(yùn)行；另一方面，機(jī)器向具身智能體反饋執(zhí)行過程中產(chǎn)生的狀態(tài)信息和結(jié)果數(shù)據(jù)，幫助具身智能體持續(xù)優(yōu)化決策策略。這種動態(tài)的信息反饋機(jī)制可以確保在智能制造過程中具身智能體與機(jī)器設(shè)備之間可以精準(zhǔn)、高效交互。

環(huán)境作為具身智能體感知的重要信息來源，不斷向智能體提供生產(chǎn)場景更新與環(huán)境變化的信息。具身智能體對環(huán)境信息感知的準(zhǔn)確性直接影響其決策與執(zhí)行效果。同時(shí)，具身智能體的執(zhí)行行為又會作用于環(huán)境，引起環(huán)境狀態(tài)的不斷更新。這種循環(huán)交互進(jìn)一步增強(qiáng)了具身智能體持續(xù)學(xué)習(xí)與自適應(yīng)的能力，使智能制造系統(tǒng)在面對復(fù)雜與動態(tài)生產(chǎn)場景時(shí)具備更強(qiáng)的韌性和適應(yīng)性。

（二）面向智能制造的具身智能技術(shù)要素

1. 多模態(tài)制造業(yè)數(shù)據(jù)融合感知技術(shù)

在面向智能制造的具身智能技術(shù)體系中，多模態(tài)制造業(yè)數(shù)據(jù)融合感知技術(shù)是實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知、狀態(tài)識別與智能決策的核心能力之一。該技術(shù)通過集成來自制造現(xiàn)場的多種感知源，如攝像頭、麥克風(fēng)、雷達(dá)、傳感器等，構(gòu)建起多模態(tài)、異構(gòu)數(shù)據(jù)的全面感知體系。這些數(shù)據(jù)在采集后，需經(jīng)過高效的預(yù)處理流程，包括去噪與濾波、特征提取與標(biāo)準(zhǔn)化、時(shí)間同步、壓縮與降維、時(shí)序與空間建模等環(huán)節(jié)，以適應(yīng)制造現(xiàn)場對實(shí)時(shí)性與計(jì)算效率的嚴(yán)格要求，并借助邊緣計(jì)算、云計(jì)算及高性能計(jì)算平臺進(jìn)行高效調(diào)度與處理。多模態(tài)制造業(yè)數(shù)據(jù)融合感知技術(shù)架構(gòu)如圖2所示。

多模態(tài)數(shù)據(jù)融合可以劃分為數(shù)據(jù)級融合（前融合）、特征級融合（深度融合）以及目標(biāo)級融合（后融合）3個(gè)層次。數(shù)據(jù)級融合直接在原始數(shù)據(jù)層面進(jìn)行組合，適用于數(shù)據(jù)源高度耦合的場景；特征級融合則通過各自模態(tài)的編碼器提取語義特征后進(jìn)行深層次建模與聯(lián)合學(xué)習(xí)；而目標(biāo)級融合則在各模態(tài)獨(dú)立識別的基礎(chǔ)上融合識別結(jié)果，適用于模塊化系統(tǒng)架構(gòu)和低資源耦合場景。融合模型通?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，具備自適應(yīng)特征提取與多模態(tài)對齊能力，可以有效提升制造系統(tǒng)在復(fù)雜場景下的感知準(zhǔn)確率與魯棒性。

在增材制造過程中，可以融合聲學(xué)傳感器、紅外熱像儀、視覺攝像頭和激光掃描儀的數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)字孿生模型，實(shí)現(xiàn)對制造過程的實(shí)時(shí)監(jiān)控和缺陷預(yù)測。通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，系統(tǒng)能夠在制造過程中及時(shí)識別并修復(fù)缺陷，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。在先進(jìn)制造過程中，采用自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，將視覺圖像、音頻信號、激光位置和功率測量等多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，從而提高對制造過程的監(jiān)測能力，更好支持過程控制、異常檢測和質(zhì)量保證等任務(wù)的完成。

2. 基于大模型的具身智能制造技術(shù)

具身智能制造系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)將“感知 ? 認(rèn)知 ? 決策 ? 執(zhí)行”能力深度集成于物理制造過程中，實(shí)現(xiàn)面向復(fù)雜任務(wù)環(huán)境的自主適應(yīng)與智能控制?；诖竽Ｐ偷木呱碇悄苤圃旒夹g(shù)框架如圖3所示。該技術(shù)框架從感知層、認(rèn)知層、決策執(zhí)行層等方面系統(tǒng)描述了大模型在具身智能制造中的作用機(jī)制，體現(xiàn)出制造系統(tǒng)從數(shù)據(jù)驅(qū)動向語義驅(qū)動、從規(guī)則控制向策略生成的關(guān)鍵躍遷。

在感知層面，具身智能制造系統(tǒng)集成圖像、聲音、溫度、力覺、工藝參數(shù)等多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)，通過引入基于Transformer架構(gòu)的多模態(tài)編碼器，將數(shù)據(jù)映射到語義空間以進(jìn)行統(tǒng)一嵌入表示，完成從原始信號到語義空間的結(jié)構(gòu)化映射。這一過程構(gòu)建了制造系統(tǒng)對物理現(xiàn)場的多角度、語義化理解基礎(chǔ)，為認(rèn)知建模提供了高質(zhì)量輸入。在認(rèn)知層面，制造系統(tǒng)依托制造任務(wù)知識圖譜、制造工藝流程圖與制造任務(wù)樹等結(jié)構(gòu)，將生產(chǎn)任務(wù)中的狀態(tài)演化路徑、任務(wù)依賴關(guān)系以及典型故障因果鏈進(jìn)行建模與表達(dá)。通過引入大模型的圖結(jié)構(gòu)推理能力與因果關(guān)系建模機(jī)制，制造系統(tǒng)能夠基于實(shí)時(shí)感知狀態(tài)實(shí)現(xiàn)對任務(wù)變更、工藝擾動與潛在故障的多層級認(rèn)知和預(yù)測分析，從而支持動態(tài)任務(wù)調(diào)整與決策生成。

在決策層面，融合大語言模型與基于Transformer的決策模型，制造系統(tǒng)可以根據(jù)認(rèn)知結(jié)果生成一系列決策序列與操作策略，包括裝配路徑規(guī)劃、調(diào)度指令生成、加工參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整等。上述策略可直接驅(qū)動下層執(zhí)行實(shí)體，如協(xié)作機(jī)器人、自動導(dǎo)引車輛（AGV）、焊接機(jī)器人、移動機(jī)器人等完成對應(yīng)任務(wù)，最終實(shí)現(xiàn)制造執(zhí)行系統(tǒng)的閉環(huán)自主運(yùn)行。

通過整合大模型，機(jī)器人能夠理解復(fù)雜的指令并自主執(zhí)行多樣化任務(wù)。例如，研究人員利用GPT-4等模型，使機(jī)器人能夠?qū)⒂脩糁噶詈铜h(huán)境數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的步驟，提升了任務(wù)執(zhí)行的靈活性和準(zhǔn)確性。例如，F(xiàn)igure AI公司與寶馬汽車有限公司合作，將具備大模型能力的人形機(jī)器人應(yīng)用于汽車制造，使機(jī)器人能夠自主學(xué)習(xí)并執(zhí)行復(fù)雜的裝配任務(wù)，提升了生產(chǎn)效率和靈活性。

3. 力控制技術(shù)

力控制技術(shù)是實(shí)現(xiàn)智能制造場景中機(jī)器人具身智能的重要支撐之一，通過構(gòu)建力感知、反饋控制、行為規(guī)劃以及智能優(yōu)化決策的集成技術(shù)框架，可顯著提高機(jī)器人作業(yè)的柔順性、精度與智能化水平。面向具身智能制造的力控制技術(shù)框架如圖4所示。在智能制造場景中，力控制技術(shù)不僅保障了機(jī)器人作業(yè)的精度與穩(wěn)定性，更能實(shí)現(xiàn)復(fù)雜裝配、精細(xì)打磨、柔性抓取等高級任務(wù)，有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)位置控制技術(shù)在應(yīng)對外界擾動和未知環(huán)境中的不足。

從技術(shù)實(shí)現(xiàn)角度看，面向具身智能的力控制技術(shù)的核心模塊為力感知、力反饋控制、行為規(guī)劃、智能優(yōu)化和應(yīng)用場景模塊。力感知模塊通過安裝于機(jī)器人末端或關(guān)節(jié)的高靈敏度力傳感器，實(shí)現(xiàn)對環(huán)境力、接觸狀態(tài)的實(shí)時(shí)感知。力反饋控制模塊則依據(jù)感知信號，通過阻抗控制、柔順控制或混合力位控制等策略，使機(jī)器人可以動態(tài)調(diào)整末端剛度和位姿，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的環(huán)境交互。

行為規(guī)劃模塊則綜合考慮作業(yè)任務(wù)、環(huán)境約束與機(jī)器人的動態(tài)特性，生成實(shí)時(shí)優(yōu)化的力控制參考指令，以提升任務(wù)執(zhí)行效率與安全性。智能優(yōu)化模塊主要負(fù)責(zé)在復(fù)雜、動態(tài)的制造環(huán)境中實(shí)現(xiàn)機(jī)器人控制策略的自我演進(jìn)與持續(xù)優(yōu)化。通過集成強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，智能優(yōu)化模塊能夠不斷從歷史操作經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)并適應(yīng)任務(wù)變化，提升機(jī)器人在力控制任務(wù)中的泛化能力，推動魯棒性先進(jìn)的演示學(xué)習(xí)算法逐漸融入力控制技術(shù)框架中，用于應(yīng)對高度不確定的環(huán)境和任務(wù)變化，進(jìn)一步提高機(jī)器人的自適應(yīng)能力。應(yīng)用場景模塊聚焦于具身智能力控制在典型制造任務(wù)中的實(shí)際落地與效能體現(xiàn)，包括精密裝配、柔性抓取、智能打磨等關(guān)鍵工藝場景。應(yīng)用場景模塊通過集成上述各模塊能力，確保加工質(zhì)量的一致性與過程安全性，為智能制造提供可靠支撐。

在精密裝配領(lǐng)域，通過引入力控制技術(shù)，機(jī)器人可自主適應(yīng)零件的公差差異，實(shí)時(shí)調(diào)整裝配力度，有效降低了裝配失敗率與零件損傷率。例如，上海非夕機(jī)器人科技有限公司的Rizon機(jī)器人通過力控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對精密電子組件的高效裝配，提升了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。在復(fù)雜曲面加工和柔性打磨場景中，力控制技術(shù)賦予機(jī)器人精細(xì)且平穩(wěn)的作業(yè)能力。上海賽威德機(jī)器人有限公司的自適應(yīng)打磨拋光工具可以與協(xié)作機(jī)器人結(jié)合，進(jìn)行結(jié)構(gòu)鋼、超強(qiáng)鋼焊縫的打磨以及處理鑄鋁件拋光等工藝，顯著提高了加工效率和質(zhì)量。

4. 機(jī)器人運(yùn)動規(guī)劃算法

在智能制造領(lǐng)域，機(jī)器人運(yùn)動規(guī)劃算法被視為實(shí)現(xiàn)機(jī)器人系統(tǒng)自主、高效與高精度操作的核心支撐技術(shù)之一。該類算法旨在使機(jī)器人能夠在動態(tài)、復(fù)雜的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)自主路徑規(guī)劃，規(guī)避潛在障礙，并生成最優(yōu)的運(yùn)動軌跡以完成預(yù)定任務(wù)，從而保障生產(chǎn)任務(wù)的順利進(jìn)行。

機(jī)器人運(yùn)動規(guī)劃一般包括路徑規(guī)劃與軌跡生成兩個(gè)主要階段。路徑規(guī)劃關(guān)注于從起點(diǎn)至目標(biāo)點(diǎn)生成一條可行路徑，核心是環(huán)境建模與搜索策略的設(shè)計(jì)。當(dāng)前常用的方法主要有采樣型算法與啟發(fā)式搜索算法兩大類。其中，快速探索隨機(jī)樹作為典型的采樣型算法，能夠在高維空間中高效探索可行路徑；啟發(fā)式搜索方法如A*算法，可以綜合路徑代價(jià)與啟發(fā)式評估函數(shù)，已廣泛應(yīng)用于結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的路徑規(guī)劃任務(wù)。在路徑確定之后，軌跡生成模塊進(jìn)一步考慮機(jī)器人系統(tǒng)的動力學(xué)約束與執(zhí)行器特性，對路徑進(jìn)行動態(tài)可行性調(diào)整和連續(xù)優(yōu)化，生成平滑、穩(wěn)定、可實(shí)時(shí)執(zhí)行的軌跡。常見的軌跡生成方法包括基于梯度優(yōu)化的最短路徑生成技術(shù)、模型預(yù)測控制等。近年來，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等人工智能方法逐步引入該領(lǐng)域，通過端到端學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)軌跡生成與環(huán)境適應(yīng)性的同步優(yōu)化，顯著提升了系統(tǒng)在非結(jié)構(gòu)化和動態(tài)環(huán)境中的規(guī)劃效率與泛化能力。

該類算法已在實(shí)際制造系統(tǒng)中展現(xiàn)出顯著的應(yīng)用成效。在工業(yè)制造場景中，機(jī)械臂面臨狹小空間內(nèi)的精密裝配作業(yè)需求。結(jié)合 A*算法進(jìn)行路徑規(guī)劃和軌跡優(yōu)化，制造系統(tǒng)可生成符合動力學(xué)約束條件的運(yùn)動軌跡，實(shí)現(xiàn)高精度避障與定位，從而有效提升裝配質(zhì)量與自動化水平。在智能交通領(lǐng)域，自動駕駛車輛需在復(fù)雜的城市環(huán)境中實(shí)現(xiàn)安全導(dǎo)航，通過采用快速擴(kuò)展隨機(jī)樹算法構(gòu)建路徑規(guī)劃模塊，并結(jié)合車輛動力學(xué)模型進(jìn)行軌跡生成，可實(shí)現(xiàn)對障礙物、交通規(guī)則等多因素的動態(tài)響應(yīng)，生成安全、平穩(wěn)且高效的行駛軌跡，為無人駕駛系統(tǒng)的可靠運(yùn)行提供有力保障。

（三）具身智能驅(qū)動的智能制造技術(shù)框架

具身智能驅(qū)動的智能制造技術(shù)框架由物理層、數(shù)據(jù)層、算法層、感知層、決策層、執(zhí)行層和反饋層7個(gè)層次構(gòu)成，涵蓋從底層物理設(shè)備到高層反饋優(yōu)化的完整技術(shù)鏈路，如圖5所示。該技術(shù)框架體現(xiàn)了物理設(shè)備支撐、數(shù)據(jù)智能驅(qū)動、多模態(tài)感知融合、自主決策執(zhí)行以及持續(xù)反饋優(yōu)化的高度一體化特征，有效支撐了智能制造系統(tǒng)高效、柔性、敏捷的運(yùn)行與持續(xù)升級。

（1）物理層：作為技術(shù)框架的基礎(chǔ)支撐，包含協(xié)作機(jī)器人、AGV、3D 打印機(jī)、工業(yè)機(jī)械臂等制造設(shè)備，以及視覺、聽覺、位置、力覺等多種類型的傳感器與嵌入式計(jì)算設(shè)備。物理層為具身智能系統(tǒng)提供了實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)操作和數(shù)據(jù)采集的物理基礎(chǔ)。

（2）數(shù)據(jù)層：負(fù)責(zé)采集、處理和管理制造生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，包括設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)環(huán)境參數(shù)、工藝流程數(shù)據(jù)、設(shè)備故障歷史數(shù)據(jù)和場景交互數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)層承擔(dān)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化存儲與預(yù)處理工作，是支持智能決策的核心基礎(chǔ)。

（3）算法層：依托數(shù)據(jù)層提供的數(shù)據(jù)資源，集成多模態(tài)感知融合算法、環(huán)境建模算法、運(yùn)動規(guī)劃算法、路徑規(guī)劃算法，以及監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)等先進(jìn)人工智能技術(shù)，提升具身智能的計(jì)算推理能力。

（4）感知層：作為智能制造系統(tǒng)理解生產(chǎn)環(huán)境的核心，通過高精度圖像采集、環(huán)境建模、路徑規(guī)劃和多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜制造環(huán)境的精準(zhǔn)感知。整合攝像頭、麥克風(fēng)、雷達(dá)等數(shù)據(jù)，提升環(huán)境識別精度與動態(tài)適應(yīng)能力。

（5）決策層：基于感知層提供的信息，進(jìn)行數(shù)據(jù)理解與分析、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、推理與決策、資源任務(wù)協(xié)同優(yōu)化。該層主要應(yīng)用知識圖譜決策優(yōu)化算法、智能推理方法和動態(tài)規(guī)劃技術(shù)等，生成符合實(shí)時(shí)生產(chǎn)要求的決策序列。決策層負(fù)責(zé)在復(fù)雜制造場景下進(jìn)行智能化分析與任務(wù)規(guī)劃。

（6）執(zhí)行層：通過智能機(jī)器人模塊、智能制造裝備模塊、傳感器模塊、人機(jī)交互與協(xié)作模塊等，結(jié)合智能主動控制技術(shù)、精密感知技術(shù)以及實(shí)時(shí)監(jiān)控與反饋技術(shù)，實(shí)現(xiàn)決策方案的高效、精準(zhǔn)執(zhí)行，保障生產(chǎn)活動的順暢運(yùn)行。

（7）反饋層：對系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測與分析，涉及數(shù)據(jù)處理、狀態(tài)分析與異常檢測、實(shí)時(shí)通信交互、數(shù)據(jù)存儲與反饋機(jī)制。通過多模態(tài)感知融合、異常檢測與故障診斷、實(shí)時(shí)控制與通信技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對制造過程的持續(xù)監(jiān)控、實(shí)時(shí)反饋和閉環(huán)優(yōu)化，以不斷提升智能制造系統(tǒng)的性能與可靠性。

04具身智能對智能制造的賦能作用

（一）具身智能革新生產(chǎn)制造模式

具身智能驅(qū)動的智能制造技術(shù)正在深刻變革傳統(tǒng)制造業(yè)的生產(chǎn)模式，推動其向智能化、柔性化和高效化方向加速演進(jìn)。作為一種融合人工智能與物理實(shí)體的前沿技術(shù)，具身智能通過賦予機(jī)器感知、決策與執(zhí)行等多維能力，使智能制造系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)感知生產(chǎn)過程中的各類信息，并基于實(shí)時(shí)反饋優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù)與工藝流程，為制造業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。這一技術(shù)的廣泛應(yīng)用不僅提升了生產(chǎn)過程的自動化程度，還增強(qiáng)了制造系統(tǒng)的適應(yīng)性和自主優(yōu)化能力，為制造模式的智能化升級奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

在精密制造領(lǐng)域，具身智能技術(shù)展現(xiàn)出卓越的應(yīng)用價(jià)值。在電解鋁炭塊打磨工藝中，中原動力智能機(jī)器人有限公司將具身智能技術(shù)集成于工業(yè)機(jī)器人中，使其能夠基于工件的幾何特征、尺寸參數(shù)和空間位置等關(guān)鍵變量，自主調(diào)整打磨力度與運(yùn)動軌跡。這一技術(shù)創(chuàng)新顯著提高了打磨過程的精度與穩(wěn)定性，減少了人工干預(yù)，提高了整體生產(chǎn)效率。具身智能的自適應(yīng)能力使機(jī)器人能夠在復(fù)雜工況下維持高精度作業(yè)，進(jìn)一步提升了產(chǎn)品質(zhì)量的一致性。在柔性制造領(lǐng)域，具身智能設(shè)備憑借快速學(xué)習(xí)與自適應(yīng)能力，可以有效應(yīng)對傳統(tǒng)生產(chǎn)線在多品種、小批量生產(chǎn)模式下的適應(yīng)性不足問題。常州微億智造科技有限公司研發(fā)的智能工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)可將生產(chǎn)線調(diào)試周期從傳統(tǒng)的一周縮短至數(shù)小時(shí)，極大提升了生產(chǎn)系統(tǒng)的響應(yīng)速度與運(yùn)行效率。這一能力對于需求波動較大的制造環(huán)境尤為關(guān)鍵，使企業(yè)能夠更靈活地調(diào)整生產(chǎn)節(jié)奏，以適應(yīng)快速變化的市場需求。同時(shí)，具身智能技術(shù)在危險(xiǎn)生產(chǎn)環(huán)境中也展現(xiàn)出突出的安全性優(yōu)勢。傳動設(shè)備（天津）有限公司正在探索研發(fā)的人形機(jī)器人系統(tǒng)可替代人工完成噴涂作業(yè)，不僅可以有效規(guī)避氣霧污染、易燃易爆等安全隱患，還能通過標(biāo)準(zhǔn)化控制提高作業(yè)質(zhì)量的一致性。

（二）具身智能助力倉儲物流升級

具身智能在物流與倉儲領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用涵蓋倉儲管理、物流配送等多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，對推動制造業(yè)的智能化升級具有重要意義。在倉儲管理方面，具身智能技術(shù)的深度融入主要體現(xiàn)為智能倉儲機(jī)器人與自動化設(shè)備的廣泛應(yīng)用。這類機(jī)器人能夠自主完成貨物的搬運(yùn)、存儲及揀選任務(wù)，大幅提升倉儲作業(yè)的效率與準(zhǔn)確性。輪式機(jī)器人憑借其卓越的機(jī)動性和靈活性，在物流倉儲環(huán)境中得到廣泛應(yīng)用；通過集成激光雷達(dá)、視覺傳感器等先進(jìn)感知設(shè)備，能夠?qū)崿F(xiàn)自主導(dǎo)航與環(huán)境識別，即便在復(fù)雜的倉儲環(huán)境中也能高效、穩(wěn)定運(yùn)行，有效減少了人為誤差，還顯著提升了倉儲管理系統(tǒng)的智能化水平。

在物流配送領(lǐng)域，具身智能同樣展現(xiàn)出顯著的應(yīng)用價(jià)值。隨著自動駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展與突破，自動駕駛物流車輛正逐步成為現(xiàn)代物流配送的重要工具。這類車輛依托實(shí)時(shí)交通信息、路徑規(guī)劃算法和自主決策能力，可自主選擇并優(yōu)化配送路線，從而有效減少了運(yùn)輸時(shí)間與運(yùn)營成本。AGV 作為具身智能在物流配送中的典型應(yīng)用，憑借自主導(dǎo)航、路徑規(guī)劃及避障功能，實(shí)現(xiàn)了倉儲環(huán)境內(nèi)物料的高效搬運(yùn)與精準(zhǔn)分揀，在智能制造環(huán)境中展現(xiàn)出極大的應(yīng)用潛力和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。具身智能技術(shù)在提升倉儲與物流環(huán)節(jié)的安全性和可靠性方面也發(fā)揮著關(guān)鍵作用。借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，具身智能系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測貨物的溫度、濕度、載荷等關(guān)鍵參數(shù)，確保物流配送與倉儲過程中貨物的安全存儲與運(yùn)輸。這一技術(shù)的應(yīng)用不僅提高了供應(yīng)鏈的可追溯性與透明度，也增強(qiáng)了系統(tǒng)運(yùn)行的整體穩(wěn)健性。

（三）具身智能保障檢測維護(hù)穩(wěn)定

通過將感知、學(xué)習(xí)和行動能力深度融合于物理實(shí)體，具身智能系統(tǒng)能夠自主執(zhí)行高度復(fù)雜的設(shè)備檢測與維護(hù)任務(wù)，顯著提升生產(chǎn)效率和設(shè)備運(yùn)行的可靠性。傳統(tǒng)的設(shè)備維護(hù)方式往往依賴于周期性檢修或設(shè)備發(fā)生故障后的被動維修，這種方法不僅存在潛在的停機(jī)風(fēng)險(xiǎn)，也可能增加發(fā)生意外事故的概率和維護(hù)成本。具身智能系統(tǒng)可以通過集成于設(shè)備內(nèi)部的嵌入式傳感器實(shí)時(shí)獲取設(shè)備運(yùn)行的關(guān)鍵狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括振動、溫度、電流等運(yùn)行參數(shù)，并結(jié)合先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與分析，從而實(shí)現(xiàn)對設(shè)備潛在故障的精準(zhǔn)預(yù)測并提前干預(yù)。這種預(yù)測性維護(hù)策略顯著減少了非計(jì)劃停機(jī)的次數(shù)，延長了設(shè)備使用壽命，降低了維護(hù)成本。優(yōu)艾智合機(jī)器人科技有限公司開發(fā)的智能運(yùn)維大模型已成功應(yīng)用于渤海油田的實(shí)際生產(chǎn)場景，通過對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的持續(xù)監(jiān)測與分析，有效提高了故障預(yù)測的準(zhǔn)確性，降低了非計(jì)劃停機(jī)帶來的生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，保障了生產(chǎn)過程的穩(wěn)定與持續(xù)運(yùn)行。

具身智能技術(shù)在復(fù)雜、高風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境下的自主檢測與維護(hù)任務(wù)中展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢。在核電站、深海石油平臺等對人類作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)較大的場景中，具身智能機(jī)器人憑借其高度的自主導(dǎo)航能力與智能感知能力，可以取代人工完成危險(xiǎn)環(huán)境下的設(shè)備檢測與維護(hù)工作。這些機(jī)器人能夠自主感知環(huán)境變化，實(shí)時(shí)識別并有效應(yīng)對異常情況，從而顯著提高了作業(yè)的安全性、準(zhǔn)確性和效率，保障了工作人員的安全，提升了整體維護(hù)工作的效率與質(zhì)量。

（四）具身智能增強(qiáng)人機(jī)協(xié)作技術(shù)

在工業(yè) 5.0 的理念指導(dǎo)下，制造業(yè)正朝著“以人為中心”的方向發(fā)展，強(qiáng)調(diào)人機(jī)協(xié)同以提升生產(chǎn)效率與靈活性。具身智能通過智能體與物理環(huán)境的深度交互，實(shí)現(xiàn)人類與機(jī)器在動態(tài)場景中的無縫協(xié)同。這種技術(shù)突破了傳統(tǒng)人機(jī)交互的界面限制，將智能體的感知、決策與行動能力嵌入到物理實(shí)體中，使其能夠像人類一樣理解環(huán)境、預(yù)測意圖并自主調(diào)整行為模式。

人機(jī)協(xié)作不僅提升了制造流程的智能化水平，還改善了工人的工作環(huán)境與生產(chǎn)效率。在人機(jī)協(xié)作場景中，具身智能不僅能提升機(jī)器人對復(fù)雜任務(wù)的適應(yīng)性和執(zhí)行力，還能增強(qiáng)其與人類的交互質(zhì)量，如通過模仿人類動作、感知情緒變化或語言語境，實(shí)時(shí)調(diào)整協(xié)作策略，實(shí)現(xiàn)任務(wù)分工與協(xié)同決策的優(yōu)化。在工業(yè)制造場景中，配備多模態(tài)傳感器的機(jī)械臂能夠通過觸覺反饋實(shí)時(shí)感知裝配部件的微應(yīng)力變化，結(jié)合視覺系統(tǒng)對工人手勢的意圖解析，自主調(diào)整施力角度和速度，在避免碰撞的同時(shí)完成高精度配合。腦機(jī)接口與具身系統(tǒng)的結(jié)合使人類可以直接通過神經(jīng)信號調(diào)控機(jī)器人動作，而機(jī)器收集的環(huán)境數(shù)據(jù)又經(jīng)視覺、觸覺反饋刺激強(qiáng)化使用者的空間感知能力。具身智能正在重新定義“人機(jī)邊界”，使人、機(jī)之間的協(xié)作模式更加智能化與人性化，使智能體不再是工具而是具備環(huán)境適應(yīng)性的合作伙伴，實(shí)現(xiàn)從明確指令到默契配合的范式躍遷。

05具身智能驅(qū)動的智能制造應(yīng)用難點(diǎn)與發(fā)展趨勢

（一）具身智能驅(qū)動的智能制造應(yīng)用難點(diǎn)

1. 多模態(tài)數(shù)據(jù)缺乏，制約實(shí)際應(yīng)用成效發(fā)揮

多模態(tài)數(shù)據(jù)指通過不同傳感器或數(shù)據(jù)源采集的多種類型數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、觸覺、溫度等信息。在具身智能制造領(lǐng)域，機(jī)器感知、決策與執(zhí)行的閉環(huán)反饋機(jī)制是實(shí)現(xiàn)智能化制造的關(guān)鍵，而這一閉環(huán)系統(tǒng)的構(gòu)建亟需大規(guī)模、多源、高質(zhì)量的多模態(tài)數(shù)據(jù)作為支撐。受限于數(shù)據(jù)采集、處理和標(biāo)注的技術(shù)瓶頸，具身智能在智能制造中的實(shí)際應(yīng)用效果仍存在顯著局限。

多模態(tài)數(shù)據(jù)的匱乏嚴(yán)重制約了具身智能系統(tǒng)對復(fù)雜制造環(huán)境的理解與適應(yīng)能力。在智能制造過程中，機(jī)器人或智能系統(tǒng)需要整合視覺、力覺、聲音、溫度、振動等多維度感知數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)物體的精準(zhǔn)識別、操作場景的準(zhǔn)確理解以及任務(wù)執(zhí)行策略的實(shí)時(shí)調(diào)整。以柔性制造生產(chǎn)線為例，機(jī)器人不僅需要識別不同形狀、材質(zhì)和顏色的零部件，還需精確感知其力學(xué)特性，從而確保裝配過程中不會對產(chǎn)品或裝配質(zhì)量造成損害?，F(xiàn)有數(shù)據(jù)集多集中于單一模態(tài)，如計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的目標(biāo)檢測或手眼協(xié)同任務(wù)，缺乏對力覺、聲音等信息的深度整合，這直接導(dǎo)致具身智能系統(tǒng)在現(xiàn)實(shí)制造環(huán)境中的性能表現(xiàn)與預(yù)期存在顯著差距。

多模態(tài)數(shù)據(jù)在采集與標(biāo)注方面面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)進(jìn)一步加劇了數(shù)據(jù)匱乏問題。在智能制造場景中，高質(zhì)量多模態(tài)數(shù)據(jù)的獲取通常依賴于高精度3D掃描儀、力傳感器和紅外光譜成像設(shè)備等昂貴的工業(yè)級傳感器。由于制造環(huán)境的動態(tài)特性和任務(wù)的高度定制化，采集到的數(shù)據(jù)往往具有較強(qiáng)的時(shí)效性和場景依賴性，導(dǎo)致其通用性較差；此前，在不同工廠或不同產(chǎn)品的生產(chǎn)批次之間，即使是同一類型的制造任務(wù)，其數(shù)據(jù)分布也可能存在顯著差異，這使得已有數(shù)據(jù)難以直接遷移應(yīng)用。

多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合與處理面臨著算法復(fù)雜度和計(jì)算資源的雙重挑戰(zhàn)。多模態(tài)數(shù)據(jù)通常具有高維度、異構(gòu)性和非結(jié)構(gòu)化等特征，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)的有效融合并提取有價(jià)值的信息是亟待解決的關(guān)鍵問題。現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)算法在處理單一模態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色，但在多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方面仍存在明顯不足，如圖像和聲音數(shù)據(jù)在特征空間上存在顯著差異，直接融合可能導(dǎo)致信息丟失或冗余。

2. 復(fù)雜制造環(huán)境增大感知理解難度

制造環(huán)境的復(fù)雜性主要表現(xiàn)為動態(tài)性與多變性。在實(shí)際生產(chǎn)過程中，工件種類繁多，形狀、材質(zhì)各異，且其擺放位置與姿態(tài)可能隨機(jī)變化；設(shè)備故障、工藝參數(shù)波動等不確定因素頻繁發(fā)生，對系統(tǒng)的感知能力與適應(yīng)性提出了極高要求。當(dāng)前的感知技術(shù)在處理如此復(fù)雜多變的制造場景時(shí)仍顯不足，難以及時(shí)、準(zhǔn)確地獲取環(huán)境信息，從而制約了具身智能系統(tǒng)的實(shí)際表現(xiàn)。

在物理環(huán)境層面，制造車間普遍存在光照不均、粉塵干擾、電磁噪聲等現(xiàn)實(shí)問題，會嚴(yán)重影響具身智能系統(tǒng)視覺、聽覺等感知模塊的數(shù)據(jù)質(zhì)量。在焊接車間環(huán)境中，強(qiáng)光和粉塵易引起圖像質(zhì)量下降，影響目標(biāo)的視覺檢測和識別。機(jī)械設(shè)備運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的持續(xù)振動、電磁干擾以及粉塵環(huán)境，也可能使力覺、聲音或其他類型傳感器出現(xiàn)信號失真，降低感知模塊的準(zhǔn)確性與可靠性。由于制造對象材質(zhì)差異較大，各類工件的表面反射特性迥異，增加了基于視覺的目標(biāo)檢測與定位的難度。一些制造環(huán)境中還可能存在高溫、高壓或腐蝕性介質(zhì)等極端條件，對傳感器的性能穩(wěn)定性及長期運(yùn)行可靠性提出了更加嚴(yán)苛的要求。

制造任務(wù)的高精度需求進(jìn)一步加大了具身智能系統(tǒng)的感知挑戰(zhàn)。在工業(yè)生產(chǎn)中，尤其是精密制造領(lǐng)域，往往需要達(dá)到微米甚至更高精度的定位與操作要求，這要求感知系統(tǒng)具備更高的精細(xì)化感知能力，精準(zhǔn)捕捉物體的微小特征及位置的變化情況。然而，現(xiàn)有感知技術(shù)在空間分辨率和檢測精度方面仍存在局限，難以有效識別并處理制造過程中微小但關(guān)鍵的變化，進(jìn)而影響后續(xù)決策和動作執(zhí)行的質(zhì)量。

動態(tài)操作場景的不可預(yù)測性顯著增加了系統(tǒng)對環(huán)境感知與理解的難度。在柔性制造系統(tǒng)中，生產(chǎn)線上的工件種類、位置與姿態(tài)往往呈現(xiàn)隨機(jī)變化，如工件可能因傳送帶振動或機(jī)械臂動作的影響出現(xiàn)微小位姿偏移，若不能及時(shí)感知并調(diào)整相應(yīng)策略，將導(dǎo)致后續(xù)制造步驟的失敗或生產(chǎn)效率降低。

3. 人工智能幻覺導(dǎo)致應(yīng)用安全風(fēng)險(xiǎn)

具身智能驅(qū)動的智能制造的核心是通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)物理設(shè)備與數(shù)字系統(tǒng)的深度融合，以提升生產(chǎn)效率、優(yōu)化資源配置，實(shí)現(xiàn)智能化決策。在這一過程中，人工智能幻覺問題逐漸凸顯，成為制約智能制造應(yīng)用安全的重要瓶頸。人工智能幻覺指人工智能系統(tǒng)在感知、決策或執(zhí)行過程中所產(chǎn)生的錯(cuò)誤認(rèn)知與判斷。在智能制造的實(shí)際應(yīng)用場景中，此類幻覺可能引發(fā)顯著的安全風(fēng)險(xiǎn)，甚至導(dǎo)致生產(chǎn)事故與經(jīng)濟(jì)損失。

人工智能幻覺在智能制造系統(tǒng)感知環(huán)節(jié)帶來的風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)尤為突出。智能制造系統(tǒng)通常依靠大量的傳感器與數(shù)據(jù)采集設(shè)備獲取環(huán)境信息，并通過人工智能算法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。當(dāng)傳感器數(shù)據(jù)含有噪聲或出現(xiàn)異常時(shí)，人工智能系統(tǒng)可能基于不可靠的數(shù)據(jù)得出錯(cuò)誤判斷。這種幻覺現(xiàn)象不僅影響產(chǎn)品質(zhì)量，還可能引起生產(chǎn)線停機(jī)、設(shè)備損壞等故障。

更為嚴(yán)重的是，在涉及高溫、高壓或危險(xiǎn)化學(xué)品處理等關(guān)鍵安全環(huán)節(jié)，一旦人工智能系統(tǒng)因幻覺產(chǎn)生誤判，甚至可能直接威脅生產(chǎn)操作人員的人身安全。人工智能幻覺在決策環(huán)節(jié)所帶來的風(fēng)險(xiǎn)同樣不容忽視。智能制造系統(tǒng)中的人工智能算法通常用于優(yōu)化生產(chǎn)流程、預(yù)測設(shè)備故障和制定生產(chǎn)計(jì)劃，建立在歷史數(shù)據(jù)與預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上；當(dāng)算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在偏差或不完整時(shí)，決策結(jié)果可能出現(xiàn)嚴(yán)重偏差。在面對未見過或未訓(xùn)練過的復(fù)雜情況時(shí)，人工智能系統(tǒng)的決策能力可能會明顯下降，進(jìn)而產(chǎn)生不符合實(shí)際情形的決策，影響整個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)的穩(wěn)定性與可靠性。

在執(zhí)行環(huán)節(jié)，具身智能系統(tǒng)需要做出決策，還需要通過物理設(shè)備實(shí)現(xiàn)這些決策。此類系統(tǒng)通常與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、傳感器網(wǎng)絡(luò)及控制系統(tǒng)緊密集成，構(gòu)成復(fù)雜的信息物理系統(tǒng)，如果傳感器數(shù)據(jù)遭遇異常甚至惡意篡改，人工智能可能由此產(chǎn)生幻覺，繼而導(dǎo)致錯(cuò)誤決策并執(zhí)行，最終引發(fā)生產(chǎn)事故或質(zhì)量問題。

4. 軟硬件結(jié)合問題影響智能能力提升

具身智能驅(qū)動的智能制造發(fā)展面臨軟硬件異構(gòu)協(xié)同的結(jié)構(gòu)性障礙。具身智能系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)智能體通過多模態(tài)感知 ? 行動環(huán)路實(shí)現(xiàn)物理世界的自主交互，要求軟件算法與硬件設(shè)備在時(shí)空一致性、信息耦合度及控制精確性等維度建立深度互適應(yīng)機(jī)制。但傳統(tǒng)制造系統(tǒng)的硬件架構(gòu)與智能化算法的軟件需求之間存在顯著的適配性鴻溝，嚴(yán)重制約了智能能力的全面提升。

軟硬件適配性不足問題顯著影響了智能系統(tǒng)的實(shí)際表現(xiàn)。人工智能算法通常在虛擬仿真環(huán)境或理想化數(shù)據(jù)集上進(jìn)行開發(fā)和訓(xùn)練，當(dāng)這些算法遷移到真實(shí)制造場景時(shí)，真實(shí)環(huán)境與理想環(huán)境之間的差異、硬件設(shè)備的局限性會導(dǎo)致算法性能難以充分發(fā)揮。此外，一些在理想條件下具有高精度的視覺識別算法部署于工業(yè)機(jī)器人時(shí)，受攝像頭分辨率限制、鏡頭畸變、機(jī)械臂運(yùn)動精度不足等影響，識別與控制效果難以有效發(fā)揮。

軟硬件系統(tǒng)的兼容性和接口標(biāo)準(zhǔn)化不足嚴(yán)重限制了智能制造系統(tǒng)的智能水平。當(dāng)前制造領(lǐng)域存在大量來自不同廠商的傳感器、執(zhí)行器和控制系統(tǒng)，但軟硬件之間缺乏統(tǒng)一的接口規(guī)范，導(dǎo)致信息交互過程復(fù)雜且易出錯(cuò)。軟硬件系統(tǒng)的接口不兼容問題不僅增加了系統(tǒng)集成的難度，更削弱了算法的有效性和響應(yīng)速度，使智能系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中難以實(shí)現(xiàn)理想的動態(tài)適應(yīng)能力。

軟硬件系統(tǒng)在時(shí)間同步與實(shí)時(shí)控制方面的不足為具身智能應(yīng)用帶來了巨大挑戰(zhàn)。智能制造環(huán)境要求算法能夠快速感知、分析并決策，但硬件設(shè)備存在的響應(yīng)延遲、數(shù)據(jù)傳輸延遲、算力不足等問題使系統(tǒng)無法實(shí)時(shí)完成精確的協(xié)同控制，導(dǎo)致智能決策難以高效地轉(zhuǎn)化為執(zhí)行。在高速生產(chǎn)線上，實(shí)時(shí)性控制不足帶來的問題尤為突出，嚴(yán)重制約了生產(chǎn)效率的進(jìn)一步提升。

5. 倫理法律缺失帶來標(biāo)準(zhǔn)合規(guī)挑戰(zhàn)

倫理規(guī)范缺失使具身智能應(yīng)用面臨多種潛在風(fēng)險(xiǎn)。尤其在智能制造中，智能體的自主決策與執(zhí)行動作可能直接影響人員安全、產(chǎn)品質(zhì)量乃至生產(chǎn)效率，但相關(guān)倫理責(zé)任的界定尚不明確。一旦系統(tǒng)因算法、感知失誤帶來事故或損失，責(zé)任歸屬問題仍然尚不明確。這種倫理上的模糊性增加了企業(yè)的技術(shù)應(yīng)用顧慮，成為推廣具身智能的重大障礙。機(jī)器人系統(tǒng)與真實(shí)環(huán)境直接互動的特性，也可能因技術(shù)濫用或安全漏洞導(dǎo)致物理事故，涉及更加復(fù)雜的倫理與法律考量。

法律法規(guī)滯后顯著阻礙了具身智能標(biāo)準(zhǔn)化的進(jìn)程。目前，在全球范圍內(nèi)尚缺乏針對具身智能系統(tǒng)應(yīng)用的統(tǒng)一法律框架與標(biāo)準(zhǔn)，監(jiān)管機(jī)制缺位導(dǎo)致跨國部署與運(yùn)營存在合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)在國際化生產(chǎn)中可能面臨不同國家監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)的差異與沖突，極大增加了技術(shù)應(yīng)用中的不確定性與合規(guī)成本，制約了具身智能技術(shù)在全球市場中的規(guī)?；瘧?yīng)用。

標(biāo)準(zhǔn)體系缺失引發(fā)技術(shù)應(yīng)用的兼容性問題。由于當(dāng)前缺乏統(tǒng)一明確的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，不同廠商研發(fā)的具身智能設(shè)備在集成與互操作性方面往往存在障礙，難以形成協(xié)同效應(yīng)。這種現(xiàn)狀不僅限制了技術(shù)的綜合效能，也增加了企業(yè)的開發(fā)成本與技術(shù)實(shí)施難度。特別是在具身智能技術(shù)評測標(biāo)準(zhǔn)方面，盡管已有相關(guān)探索，但仍存在訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模有限、質(zhì)量參差不齊、未能充分模擬真實(shí)生產(chǎn)任務(wù)場景等問題，迫切需要建立更加完善的任務(wù)知識庫與評測工具，以提升技術(shù)的實(shí)用性和可靠性。

（二）具身智能驅(qū)動的智能制造發(fā)展趨勢

1. 應(yīng)用場景持續(xù)拓展

具身智能驅(qū)動的智能制造逐步邁入快速發(fā)展的新階段，其應(yīng)用場景持續(xù)呈現(xiàn)出拓展和深化的趨勢。從傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)到“高精尖”制造領(lǐng)域，具身智能的技術(shù)優(yōu)勢日益顯著。依托深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等先進(jìn)的人工智能方法，具身智能體逐步實(shí)現(xiàn)復(fù)雜動態(tài)環(huán)境下的自主決策與精準(zhǔn)執(zhí)行。隨著技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)融合進(jìn)程的加速，具身智能逐漸完成從實(shí)驗(yàn)室研究向工業(yè)實(shí)際應(yīng)用的轉(zhuǎn)化，在汽車、電子、機(jī)械等傳統(tǒng)制造領(lǐng)域得到了高效的落地應(yīng)用，同時(shí)在高端裝備、新能源、航空、航天、醫(yī)療健康等前沿領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)了深度滲透。具身智能依靠多模態(tài)融合感知、自主決策優(yōu)化與精準(zhǔn)執(zhí)行控制等核心技術(shù)，不斷推動制造過程智能化程度的提升，顯著增強(qiáng)了制造系統(tǒng)的柔性、敏捷性和自主適應(yīng)能力。

2. 人機(jī)協(xié)作更為深入

在傳統(tǒng)的人機(jī)協(xié)作模式中，機(jī)器人通常僅能夠執(zhí)行預(yù)設(shè)的固定任務(wù)，難以滿足動態(tài)變化的復(fù)雜生產(chǎn)需求。具身智能的引入顯著提升了機(jī)器人系統(tǒng)的感知、學(xué)習(xí)與適應(yīng)能力?；谙冗M(jìn)的多模態(tài)感知技術(shù)，機(jī)器人能夠?qū)崟r(shí)感知并精準(zhǔn)理解生產(chǎn)環(huán)境及人類操作者的行為意圖，進(jìn)而動態(tài)優(yōu)化自身的行動策略，實(shí)現(xiàn)更加高效、安全的協(xié)作效果。隨著智能制造技術(shù)的迅速發(fā)展，人機(jī)交互與協(xié)作方式逐漸超越傳統(tǒng)制造環(huán)境下單純的設(shè)備輔助和人工操控，轉(zhuǎn)向一種更高層次的深度融合與主動協(xié)作模式，有效提升了生產(chǎn)過程中任務(wù)分配的合理性和作業(yè)效率，顯著降低了人類工作負(fù)擔(dān)以及生產(chǎn)活動中的安全風(fēng)險(xiǎn)，為智能制造體系朝柔性化、敏捷化、智能化方向發(fā)展提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐。

3. 產(chǎn)業(yè)生態(tài)愈加成熟

隨著技術(shù)的不斷突破，越來越多的企業(yè)積極布局具身智能，覆蓋從硬件制造到軟件開發(fā)、從算法研究到應(yīng)用場景拓展的各個(gè)層面，產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的協(xié)同效應(yīng)逐漸凸顯。從核心零部件研發(fā)與智能裝備制造，到系統(tǒng)集成及具體場景的應(yīng)用服務(wù)，各個(gè)環(huán)節(jié)間的協(xié)作效率顯著提升，產(chǎn)業(yè)鏈上下游之間的整合與互動日益深入。此外，產(chǎn)業(yè)生態(tài)內(nèi)部的企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)、政府部門和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟之間的溝通與合作變得更加頻繁和高效，不斷促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用之間的良性循環(huán)，逐漸形成更具活力與競爭優(yōu)勢的產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境。這種日趨成熟的產(chǎn)業(yè)生態(tài)將持續(xù)推動智能制造整體技術(shù)水平的提升，并為具身智能技術(shù)廣泛應(yīng)用和制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供強(qiáng)大的支撐。

06具身智能驅(qū)動的智能制造發(fā)展建議

（一）加強(qiáng)技術(shù)攻關(guān)，突破關(guān)鍵瓶頸

具身智能在工業(yè)制造場景中的應(yīng)用潛力已初步展現(xiàn)，但在多模態(tài)融合感知、復(fù)雜環(huán)境認(rèn)知與決策、自主持續(xù)學(xué)習(xí)等關(guān)鍵領(lǐng)域仍面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，制約了制造業(yè)的自主創(chuàng)新能力與國際競爭力提升。建議加快推進(jìn)機(jī)器人復(fù)雜環(huán)境下的動態(tài)認(rèn)知與實(shí)時(shí)決策技術(shù)攻關(guān)，依托*技術(shù)創(chuàng)新平臺，著力研發(fā)具備高效實(shí)時(shí)推理和決策能力的智能算法與模型，顯著增強(qiáng)機(jī)器人在高度動態(tài)、不確定制造環(huán)境下的自主規(guī)劃和靈活執(zhí)行能力。聚焦制造過程中的實(shí)時(shí)人機(jī)交互、自主持續(xù)學(xué)習(xí)和智能感知等前沿科學(xué)難題，建立跨學(xué)科、跨領(lǐng)域、跨行業(yè)的協(xié)同創(chuàng)新體系，構(gòu)建*創(chuàng)新聯(lián)合體與示范基地，推動大模型等通用人工智能技術(shù)與工業(yè)領(lǐng)域?qū)Ｓ弥R深度融合，建立面向工業(yè)制造場景的高效泛化模型和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系。支持搭建工業(yè)制造領(lǐng)域?qū)Ｓ玫拇笠?guī)模具身智能訓(xùn)練平臺與性能評測基準(zhǔn)，推動智能制造技術(shù)從基礎(chǔ)感知階段逐步向認(rèn)知推理與高階自主決策階段邁進(jìn)，全面提升制造系統(tǒng)的智能水平和國際競爭優(yōu)勢。

（二）完善產(chǎn)業(yè)生態(tài)，推動應(yīng)用落地

具身智能在智能制造領(lǐng)域的深入應(yīng)用，亟需構(gòu)建更為系統(tǒng)化和完善的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。建議從國家戰(zhàn)略高度加快構(gòu)建覆蓋具身智能全產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，形成涵蓋基礎(chǔ)理論研究、關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)、成果轉(zhuǎn)化應(yīng)用及規(guī)?；茝V的閉環(huán)生態(tài)，推動“產(chǎn)學(xué)研”緊密融合與協(xié)同共進(jìn)。在國家層面，加強(qiáng)統(tǒng)籌布局，積極引導(dǎo)具身智能領(lǐng)域的核心技術(shù)企業(yè)、高校、科研院所、系統(tǒng)集成商與終端制造企業(yè)，構(gòu)建*產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟與技術(shù)創(chuàng)新中心，形成技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用與示范推廣的高效聯(lián)動體系。鼓勵(lì)產(chǎn)業(yè)鏈龍頭企業(yè)發(fā)揮牽引作用，牽頭制定統(tǒng)一的具身智能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、接口規(guī)范與數(shù)據(jù)協(xié)議，建立行業(yè)共性技術(shù)平臺，推動上下游企業(yè)間技術(shù)互聯(lián)互通與數(shù)據(jù)開放共享，打破“技術(shù)孤島”與應(yīng)用壁壘，降低系統(tǒng)集成復(fù)雜性與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用成本。加快建立完善的具身智能產(chǎn)業(yè)扶持政策與資金投入機(jī)制，通過設(shè)立專項(xiàng)基金與重大科技專項(xiàng)，重點(diǎn)支持前瞻性、戰(zhàn)略性技術(shù)創(chuàng)新與示范項(xiàng)目落地；強(qiáng)化對重點(diǎn)區(qū)域產(chǎn)業(yè)集群的政策傾斜，引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)資源與資本聚集，培育形成具身智能技術(shù)規(guī)?；瘧?yīng)用與產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同創(chuàng)新的*示范園區(qū)。積極構(gòu)建人工智能與先進(jìn)制造融合的復(fù)合型人才培養(yǎng)體系，推進(jìn)高校、科研院所與企業(yè)聯(lián)合培養(yǎng)具備跨學(xué)科、復(fù)合型技能的高端人才隊(duì)伍，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供長遠(yuǎn)的人才戰(zhàn)略保障。

（三）制定標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，保障生產(chǎn)安全

具身智能制造系統(tǒng)涉及復(fù)雜的人機(jī)協(xié)作、自主決策和設(shè)備協(xié)同場景，傳統(tǒng)工業(yè)安全標(biāo)準(zhǔn)難以對其非預(yù)期行為和智能決策風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效識別與管控。建議國家相關(guān)部門聯(lián)合行業(yè)協(xié)會、科研院所與龍頭企業(yè)，制定面向具身智能制造系統(tǒng)特征的新型安全標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)規(guī)范，明確系統(tǒng)在設(shè)計(jì)、集成與運(yùn)行過程中的安全要求、風(fēng)險(xiǎn)識別、評估方法及認(rèn)證程序，特別是要針對智能體自主學(xué)習(xí)與決策過程中可能產(chǎn)生的非預(yù)期行為，制定前瞻性風(fēng)險(xiǎn)控制策略和安全防護(hù)機(jī)制。

在國家層面，著力構(gòu)建數(shù)據(jù)治理與安全保障規(guī)范，針對多模態(tài)感知數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲與處理全鏈條，制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與安全框架；清晰界定數(shù)據(jù)權(quán)限、隱私保護(hù)與信息共享的標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)則，保障數(shù)據(jù)安全合規(guī)。加快建立*第三方檢測認(rèn)證機(jī)構(gòu)，開展具身智能制造系統(tǒng)的全面安全檢測、評估與認(rèn)證服務(wù)，確保其在部署的全生命周期內(nèi)始終滿足高標(biāo)準(zhǔn)的安全性、穩(wěn)定性和可控性要求。構(gòu)建涵蓋標(biāo)準(zhǔn)制定、風(fēng)險(xiǎn)管理、認(rèn)證監(jiān)管的完整標(biāo)準(zhǔn)化生態(tài)體系，有效規(guī)避具身智能系統(tǒng)在復(fù)雜工業(yè)環(huán)境應(yīng)用中的潛在風(fēng)險(xiǎn)，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展筑牢安全防線。

（四）拓展應(yīng)用場景，開辟市場空間

具身智能在協(xié)作裝配、智能質(zhì)檢與倉儲物流等典型制造環(huán)節(jié)中已初步展現(xiàn)出應(yīng)用成效，但整體應(yīng)用范圍仍較為有限，尚未形成廣泛覆蓋制造全流程的系統(tǒng)化能力。為進(jìn)一步釋放具身智能的技術(shù)與市場潛力，建議著眼產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展全局，突破傳統(tǒng)工業(yè)應(yīng)用場景局限，系統(tǒng)性地挖掘與培育跨行業(yè)、跨場景的規(guī)?；瘧?yīng)用示范，推動具身智能技術(shù)從輔助生產(chǎn)環(huán)節(jié)向制造核心環(huán)節(jié)的全面嵌入轉(zhuǎn)變。

聚焦重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)痛點(diǎn)與需求瓶頸，通過國家示范工程與專項(xiàng)支持政策，加快具身智能在航空、航天、汽車制造、高端裝備、新能源與電子制造等關(guān)鍵制造領(lǐng)域的深入應(yīng)用。加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)，支持具身智能與大模型驅(qū)動的知識推理、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的資源調(diào)度和 5G、邊緣計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)的融合創(chuàng)新，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化和可復(fù)用的具身智能制造解決方案平臺，顯著增強(qiáng)制造系統(tǒng)的場景適配性與柔性響應(yīng)能力，形成覆蓋多元制造需求的技術(shù)與服務(wù)供給能力。在場景拓展過程中，積極構(gòu)建創(chuàng)新性的商業(yè)模式，既支持具身智能在重大裝備與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)中的先導(dǎo)性、高端化應(yīng)用，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)引領(lǐng)作用，也要推動面向中小企業(yè)、傳統(tǒng)制造業(yè)領(lǐng)域的普惠化、標(biāo)準(zhǔn)化解決方案的開發(fā)與推廣。通過政策引導(dǎo)、資金支持、示范引領(lǐng)與生態(tài)協(xié)同，逐步構(gòu)筑具身智能技術(shù)應(yīng)用的多層次、多維度市場體系。