具身智能，外界對其的定義主要是“大模型+人形機器人”。但實際上，具身智能是一個更寬泛的概念，能夠與不同的硬件本體結合實現“七十二變”，包括但不限于機械臂、無人機、人形機器人等。

人形機器人的落地仍處于“蹣跚學步”階段，具身智能如何在工業場景大顯身手？

記者近日調研獲悉，盡管人形機器人已開始在工業制造領域進行商用測試，但距離工業場景所需的穩定性、高精度、高速度等要求尚有一定距離。工業機器人、移動機器人、協作機器人等非人形的機器人，已在細分場景里沉淀了數年，為企業帶來了生產效率和效益的提升，在裝上“大腦”、AI賦能后，具身智能有望率先實現在工業領域的規模化應用。

優艾智合聯合創始人兼CTO邊旭認為，由于場景確定性和技術可行性，工業機器人和移動機器人更有可能率先實現規模化應用。經過近十年的產品迭代與市場教育，此類機器人已能夠顯著降本增效。而人形機器人當前更多處于技術論證階段，長遠來看，二者并非競爭關系，而是共存互補。

具身智能不限于人形

在一家黑燈實驗室中，一臺臺機械臂與AI算法、物聯網等硬核科技協同配合，在重復性高、精度要求高、環境條件要求苛刻的檢測場景中24小時“摸黑”工作，確保成果質量，實現了從樣本分裝、提取到數據分析的全流程無人化操作。

這一場景，詮釋了工業場景中具身智能的落地形態。今年以來，具身智能概念在一、二級市場頗受關注，外界對其的定義主要是“大模型+人形機器人”。但實際上，具身智能是一個更寬泛的概念，能夠與不同的硬件本體結合實現“七十二變”，包括但不限于機械臂、無人機、人形機器人等。

IDC中國研究經理李君蘭解釋道，人形機器人是具身智能機器人的高階形態，任何能夠在物理空間環境中行動并形成互動的機器人，如協作機器人、移動機器人、商用服務機器人等正加速融合人工智能技術，均可以發展成為具身智能機器人。

目前，人形機器人受限于技術奇點，如電機功率密度和極端非結構化環境的挑戰，商業化尚需時日。而工業場景中原本較為成熟的機器人，是否能在發展具身智能上“彎道超車”？

IDC最新調研顯示，工業用戶最希望用AI技術提升機器人對環境和作業對象的自主識別能力。目前已有廠商基于工業制造領域的深耕經驗，以協作機器人為載體，利用AI大模型訓練機器人在裝配、打磨、上下料等特定場景對作業環境、對象、工藝流程等自主識別與學習。

在邊旭看來，工業機器人和移動機器人由于場景確定性和技術可行性，更有可能率先實現規模化應用。工業機器人已進入智能增強期，通過視覺伺服、力控模塊和數字孿生技術，逐步實現環境感知和實時優化；移動機器人則在突破場景泛化瓶頸，融合激光SLAM(即時定位與地圖構建)和視覺語義理解，實現高動態環境中的可靠交互。

以半導體制造為例，晶圓材料的脆弱性，要求機器人在移動和操作過程中具備極高的穩定性與精度。機器人需要兼具穩定的下肢移動能力和精密的上肢操作能力，才能勝任晶圓廠的上下料工作。為了滿足工業場景對容錯率的嚴苛要求，優艾智合為機器人配備的特殊“肌肉模組”，使其能夠以毫米級的步幅移動，同時實現對精密零件的輕拿輕放。

AI能力為核心所在

當前，隨著新一代人工智能與先進制造技術的深度融合，多家上市公司正在推動工業機器人向具身智能的躍遷。

埃斯頓聚焦工業具身智能、智能感知及其人工智能平臺的研究開發，融合AI與機器人技術，提升工業機器人自主感知和學習的能力。埃夫特稱，傳統工業機器人通過與物聯網、工業互聯網、大數據、人工智能技術的結合，將推動具有感知、學習、決策和執行能力的智能機器人的發展。

而AI能力，正是實現這一轉變的核心要素。李君蘭介紹，AI大模型技術的加持，讓機器人的感知、學習、決策、行動等能力有了顯著提升。在工業場景中，AI能夠為機器人的自主學習、決策提供助力，為其構建復雜的環境認知理解、任務分解規劃、動作訓練與校正等提供支持。

“具身智能的核心是打破傳統AI算法與物理世界的割裂，比如協作機器人搭配視覺、力控傳感器和相應AI算法，也能完成包括汽車零部件、3C產品等的裝配、檢測等復雜任務。”節卡機器人商用事業部檀志理說。

談及機器人行業的技術趨勢，檀志理認為，未來通過大模型與輕量化技術協同突破，機器人將深度融合多模態感知(3D視覺、力覺)、認知推理(大模型)與動態執行能力，形成閉環智能系統，解決車間級泛化能力。基于多模態數據的具身智能大模型將推動跨子行業、跨場景任務泛化能力提升，同時非Transformer架構的輕量化模型降低算力成本，使低功耗設備具備復雜決策能力。

不過，工業場景的標準化和專業化特點，決定了很難通過一套通用的軟硬件系統完成所有任務分工。邊旭認為，現階段機器人廠商的核心發展方向應聚焦于智能系統的進步。他預計，未來兩年，工業場景的具身智能將圍繞多模態感知與決策、硬件性能突破、群體智能協同和數據驅動訓練等方向快速發展。依托于云端的專家級行業垂直大模型，具身智能能夠在不同細分行業實現工業批量化部署，半導體、物流和巡檢、高危作業等細分場景將率先實現規模化應用。