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“很多機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制做得不錯(cuò)，能跳舞、打拳，但真正‘干活’時(shí)與外界交互仍存在問題?！?/p>

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當(dāng)前，人工智能模型和人形機(jī)器人技術(shù)快速迭代，讓工業(yè)機(jī)器人從傳統(tǒng)自動(dòng)化設(shè)備向可感知、可決策、可自主作業(yè)的智能體快速躍遷。

工業(yè)領(lǐng)域高危、重復(fù)、高強(qiáng)度崗位的替代需求持續(xù)爆發(fā)，各大行業(yè)開放大量落地場(chǎng)景，產(chǎn)業(yè)入場(chǎng)窗口期持續(xù)打開。近日，在以“數(shù)智首鋼·鏈聚新程”為主題的2026首鋼冬奧辦公區(qū)機(jī)器人大本營(yíng)產(chǎn)業(yè)大會(huì)上，清華大學(xué)自動(dòng)化系副教授封碩認(rèn)為，“今年具身智能領(lǐng)域最重要的信號(hào)，是要在具身智能的‘大腦’上取得突破?！?/p>

從需求端來看，當(dāng)前工業(yè)場(chǎng)景對(duì)智能機(jī)器人的落地需求已經(jīng)從概念探索轉(zhuǎn)向剛需實(shí)操。此次大會(huì)上，首鋼股份發(fā)布涵蓋煉鐵、煉鋼、熱軋、冷軋、質(zhì)檢、能源六個(gè)工序的38個(gè)高危場(chǎng)景機(jī)器人替代清單，精準(zhǔn)覆蓋鋼鐵生產(chǎn)全流程危險(xiǎn)作業(yè)環(huán)節(jié)；北京地鐵開放服務(wù)引導(dǎo)、設(shè)備巡檢、物資搬運(yùn)等12類剛需應(yīng)用場(chǎng)景，助力軌道交通運(yùn)維智能化、無人化升級(jí)；石化產(chǎn)業(yè)重點(diǎn)企業(yè)也明確提出智能巡檢、高危作業(yè)、應(yīng)急搶險(xiǎn)、環(huán)保安防等核心需求。鋼鐵、軌道交通、石化三大傳統(tǒng)工業(yè)領(lǐng)域，已累計(jì)落地超百項(xiàng)實(shí)操場(chǎng)景……

但從供給端來看，當(dāng)前行業(yè)發(fā)展的短板依舊顯著。高端項(xiàng)目落地難度大、低端賽道產(chǎn)品同質(zhì)化的矛盾持續(xù)凸顯。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)稀缺

物理AI指讓AI理解重力、摩擦、空間這些現(xiàn)實(shí)世界的物理規(guī)律。其終極目標(biāo)，便是借助物理“身體”，成為具身智能，使其替代人類完成真實(shí)世界中的復(fù)雜作業(yè)。在此應(yīng)用過程中，更適配傳統(tǒng)生產(chǎn)、服務(wù)環(huán)境的人形機(jī)器人便是當(dāng)下市場(chǎng)追捧的“香餑餑”。

然而，這一過程并不簡(jiǎn)單。凌云光元客視界總經(jīng)理李淼表示，“真實(shí)世界的每一個(gè)動(dòng)作，反饋都不盡相同。但當(dāng)前機(jī)器人訓(xùn)練仍長(zhǎng)期停留在理想化、簡(jiǎn)單化環(huán)境——空房間、沒有真實(shí)的人或物體交互?！?/p>

與之形成對(duì)比的是，人類在正式上崗前，往往要經(jīng)歷二三十年的學(xué)習(xí)與成長(zhǎng)，且這些知識(shí)不僅來源于書本，更重要的是在真實(shí)世界中與環(huán)境、物體持續(xù)交互，在海量試錯(cuò)中沉淀經(jīng)驗(yàn)。即便如此，人類在實(shí)際工作中也難免出現(xiàn)失誤。正是這種“真實(shí)的動(dòng)態(tài)空間交互數(shù)據(jù)”，成為當(dāng)前行業(yè)公認(rèn)的稀缺資源。

李淼進(jìn)一步解釋，“這類數(shù)據(jù)決定了模型訓(xùn)練的上限，類似于機(jī)器人的‘天賦’?！钡祟悢?shù)據(jù)的采集并不容易?！安杉?000小時(shí)的真實(shí)數(shù)據(jù)，可能要花3個(gè)月時(shí)間，投入大量人力物力?！备哳~的采集成本、漫長(zhǎng)的采集周期，導(dǎo)致優(yōu)質(zhì)工業(yè)場(chǎng)景數(shù)據(jù)難以快速積累。

除了數(shù)據(jù)資源少、采集難，具身智能落地工業(yè)場(chǎng)景，還需要攻克小概率高價(jià)值場(chǎng)景數(shù)據(jù)缺失的關(guān)鍵問題。封碩認(rèn)為，“從測(cè)試角度看，小概率的高價(jià)值場(chǎng)景才是最有價(jià)值的?！彼貏e提到，一類“人覺得簡(jiǎn)單，但機(jī)器人實(shí)際表現(xiàn)不佳的場(chǎng)景”，因其隱蔽性和潛在風(fēng)險(xiǎn)，正在成為制約工業(yè)應(yīng)用的關(guān)鍵卡點(diǎn)。

相較于數(shù)據(jù)量不足，工業(yè)數(shù)據(jù)的閉環(huán)壁壘、標(biāo)準(zhǔn)混亂問題，進(jìn)一步加劇了數(shù)據(jù)短板。中檢智測(cè)總經(jīng)理劉典陽表示，當(dāng)前具身智能與工業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用的最大痛點(diǎn)之一，是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一。由于硬件接口、通信協(xié)議、數(shù)據(jù)格式、標(biāo)注顆粒度各廠商自成體系，不同品牌機(jī)器人之間難以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通和協(xié)同作業(yè)。簡(jiǎn)言之，阻礙行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)積累的核心困難是：數(shù)據(jù)壁壘高筑、技術(shù)路線紛雜、企業(yè)各自為戰(zhàn)，“數(shù)據(jù)孤島”已成為產(chǎn)業(yè)協(xié)同的核心障礙。

不僅要會(huì)跳舞，還要能感知

除了更會(huì)“深度思考”的“中樞神經(jīng)系統(tǒng)”，在“接受信息”與“邊緣計(jì)算”的“周圍神經(jīng)系統(tǒng)”上，我們離工業(yè)機(jī)器人的實(shí)景交互也還有距離。

“很多機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制做得不錯(cuò)，能跳舞、打拳，但真正‘干活’時(shí)與外界交互仍存在問題?！彼娇萍佳邪l(fā)副總裁侯廣東告訴中青報(bào)·中青網(wǎng)記者，視覺僅能完成“看見”的基礎(chǔ)感知，無法識(shí)別物體軟硬、粗細(xì)、紋理等工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)所需要的深層物理屬性，而觸覺便是機(jī)器人真正“上手干活”、完成精準(zhǔn)物理交互的核心能力?！耙_(dá)成穩(wěn)定、可靠的工業(yè)作業(yè)交互，觸覺技術(shù)不可或缺?！?/p>

他山科技CEO馬揚(yáng)進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)，觸覺絕非單一傳感器，而是一套前端智能系統(tǒng)：“觸覺不光是感知，還包括邊緣計(jì)算和控制，是保證干活穩(wěn)定性和速度的不可或缺的部分?！彼a(bǔ)充道：“AI大模型與具身智能是連接關(guān)系，但具身智能的核心是從感知到計(jì)算再到控制。觸覺是其中重要一環(huán)?！?/p>

行業(yè)長(zhǎng)期存在“重硬件、輕算法”的認(rèn)知誤區(qū)，而工業(yè)觸覺技術(shù)的核心壁壘，在于軟硬件一體化深度協(xié)同。馬揚(yáng)指出：“軟（模型）和硬（芯片）同等重要。最早行業(yè)把觸覺只當(dāng)作傳感器，我們把它定義為前端智能模塊，因此我們構(gòu)建了‘芯片-傳感器-算法模型-場(chǎng)景應(yīng)用’的完整技術(shù)體系?！?/p>

隨著落地場(chǎng)景從實(shí)驗(yàn)室轉(zhuǎn)向復(fù)雜工業(yè)工況，行業(yè)對(duì)觸覺技術(shù)的核心需求也發(fā)生本質(zhì)轉(zhuǎn)變。當(dāng)前工業(yè)場(chǎng)景對(duì)觸覺的核心要求，已從靈敏度轉(zhuǎn)向魯棒性（指系統(tǒng)在內(nèi)外環(huán)境變化時(shí)，仍能維持穩(wěn)定運(yùn)行的能力——記者注）和耐久性。馬揚(yáng)坦言，工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景下，早期更追求高靈敏度，如今更看重魯棒性與耐久性，“在高溫、潮濕、酸堿腐蝕、高頻作業(yè)等嚴(yán)苛工況下，觸覺必須保持穩(wěn)定。而靈敏度夠用就行，超過夠用沒有意義，但低于夠用也不行。”

與此同時(shí)，觸覺的價(jià)值也在持續(xù)升級(jí)，從單純的感知工具，轉(zhuǎn)變?yōu)楣I(yè)機(jī)器人的安全屏障。侯廣東提出：“觸覺可以成為機(jī)器人的安全屏障，將事后的檢驗(yàn)檢測(cè)變成實(shí)時(shí)的反射式防控，大幅降低工業(yè)作業(yè)的安全風(fēng)險(xiǎn)。未來，觸覺技術(shù)還將從指尖單點(diǎn)感知，延伸至手掌、關(guān)節(jié)乃至全身，全面集成到機(jī)器人感知、決策、控制全系統(tǒng)中，筑牢工業(yè)作業(yè)的交互與安全基礎(chǔ)?！?/p>

“機(jī)器人發(fā)展太快，標(biāo)準(zhǔn)制定跟不上迭代節(jié)奏”

封碩表示，“安全在行業(yè)發(fā)展早期是下限”——功能再?gòu)?qiáng)，如果不安全也無法落地。當(dāng)技術(shù)功能迭代到一定水平后，安全能力就成為行業(yè)上限，直接決定企業(yè)能夠解鎖哪些高端、高價(jià)值的工業(yè)場(chǎng)景。

但目前國(guó)內(nèi)工業(yè)機(jī)器人的安全體系尚未形成標(biāo)準(zhǔn)化、可復(fù)制的評(píng)測(cè)體系，行業(yè)安全保障高度依賴人工管控和大量的測(cè)試去構(gòu)建。北京機(jī)器人融資租賃公司副總經(jīng)理史乙坦言，當(dāng)下部分企業(yè)能做到“零事故、零投訴”，并非行業(yè)成熟，而是依賴嚴(yán)苛的流程管控。他介紹：“我們將機(jī)器人現(xiàn)場(chǎng)部署分為前期測(cè)試、工程部署和后續(xù)運(yùn)維服務(wù)三個(gè)階段?！?/p>

史乙他們?cè)M織30余家廠商、100多款機(jī)器人，對(duì)北京的一個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行了近一年現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)，通過長(zhǎng)周期驗(yàn)證反復(fù)打磨安全邊界、排查作業(yè)隱患。但這種“重測(cè)試、重人力”的落地模式，成本高、周期長(zhǎng)，無法適配產(chǎn)業(yè)快速規(guī)模化的發(fā)展需求。

而行業(yè)規(guī)?；涞氐纳顚油袋c(diǎn)，在于技術(shù)迭代與標(biāo)準(zhǔn)更新的速度嚴(yán)重錯(cuò)配。

談及這一問題，劉典陽表示，技術(shù)迭代速度大大領(lǐng)先于標(biāo)準(zhǔn)的更迭周期，是當(dāng)前行業(yè)規(guī)?；涞氐年P(guān)鍵瓶頸。國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)從立項(xiàng)到發(fā)布的常規(guī)周期通常需要18個(gè)月，而具身智能領(lǐng)域大模型和運(yùn)動(dòng)控制等核心技術(shù)路徑持續(xù)快速迭代，標(biāo)準(zhǔn)剛發(fā)布就可能面臨技術(shù)代差。

不過，目前行業(yè)已迎來政策端積極信號(hào)，工業(yè)和信息化部人形機(jī)器人與具身智能標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)正按“急用先行”原則，優(yōu)先推進(jìn)關(guān)鍵接口、測(cè)試評(píng)價(jià)、安全倫理等標(biāo)準(zhǔn)研制。但在劉典陽看來，評(píng)測(cè)體系的建設(shè)任重道遠(yuǎn)——“即便有了框架，但針對(duì)鋼鐵、石化、軌道交通等細(xì)分工業(yè)場(chǎng)景的專用測(cè)試方法和安全限值還需要大量技術(shù)積累和場(chǎng)景驗(yàn)證?！?/p>

未來，隨著行業(yè)打破數(shù)據(jù)孤島、補(bǔ)齊觸覺交互技術(shù)短板、完善細(xì)分場(chǎng)景標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)測(cè)體系，物理AI將逐步走出實(shí)驗(yàn)室演示階段，真正適配復(fù)雜、嚴(yán)苛的工業(yè)實(shí)景作業(yè)需求，成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、高危崗位替代、工業(yè)智能化升級(jí)的核心抓手，讓工業(yè)機(jī)器人真正實(shí)現(xiàn)大規(guī)模“入場(chǎng)落地”。

中青報(bào)·中青網(wǎng)記者 盧健 實(shí)習(xí)生 張景瑤來源：中國(guó)青年報(bào)

2026年06月09日 06版