近日，新能源汽车厂商小鹏打造的AI机器人IRON凭借酷似人类的外形和丝滑的“猫步”赚足了眼球，不仅引发了一场“是机器人不是真人”的自证风波，还带动小鹏汽车港股暴涨，市值超越吉利。
作为具身智能的物理形态之一，人形机器人赛道吸引着越来越多的厂商竞相入局，同时也让具身智能概念持续升温。可以看到，具身智能正从实验室走向真实的工业场景，推动制造业向智能化、柔性化、人机协同方向加速演进。
从“实验室”加速走进“实体生产线”
“不同于传统工业机器人只能按照控制程序去完成固定动作，今天的具身智能机器人具备环境感知、人机交互和自主推理、决策的能力。”中国联通大数据首席科学家范济安说道。
展开剩余80%具体来看，传统工业机器人就像是依赖预设程序的“机械执行者”，比如流水线上重复固定动作的机械臂，只能在结构化环境中完成既定任务，一旦环境变化或任务调整，就需要重新编程，通常不具备自主决策能力；而具身智能机器人就像是“会思考的合作伙伴”，它能够在开放、动态的工业场景工作，通过视觉、触觉、听觉等多模态感知技术获取环境信息，并通过自主决策与柔性执行形成闭环，真正实现从“被动工具”到“主动智能体”的跨越。
在全国各地的工厂中，具身智能机器人逐渐崭露头角。浪潮正在其自有智能制造工厂率先部署越疆具身智能机器人，通过部署工业具身智能机器人，实现多岗位柔性联动部署和多工序联动协同作业，推动柔性抓取、多工位协同、产线数据联动等关键环节的工业化落地。新时达人形机器人新达“入职”海尔工厂，不仅能给冰箱门轴刷润滑油，还能做更复杂的物料搬运和智能巡检工作，无缝融入产线。中国联通的工业具身智能机器人也在走进电力机房智能巡检场景，依托格物具身智能平台，自主学习并完成开关机柜、自动巡检等任务。
因时机器人创始人兼CEO蔡颖鹏对具身智能机器人在工业制造领域的应用前景非常乐观。他认为，工业制造领域体量庞大，只要能够切实解决实际问题鑫恒盈配资，并且成本可控，便能实现批量应用。经过工业场景的应用与检验，具身智能机器人的品质、成本控制以及产业链将趋于成熟。
“大小脑”协同实现感知、决策、执行闭环
具身智能机器人的泛化能力主要依赖于其“大脑”（大模型）和“小脑”（小模型）的协同作用，实现复杂任务的自主完成，并根据动态变化的环境自动调整工作方式，这是检验机器人实用性的重要标准。大模型作为“大脑”，负责感知环境、理解指令并进行高层决策，例如通过自然语言处理将抽象指令转化为具体任务规划。小模型作为“小脑”，负责分解任务、快速响应和执行具体动作，例如通过强化学习或模仿学习优化末端执行器的轨迹。简单来说，就是大模型处理全局规划，小模型执行局部动作，从而形成“感知、决策、执行”闭环 。
中国联通在工业具身智能领域通过“大小脑协同”模式推动技术落地，核心便是通过大模型（大脑）与小模型（小脑）的分工协作，解决工业场景中实时性、精度与复杂任务处理的矛盾。据中国联通（江西）新型工业化研究院院长马剑光介绍，中国联通的格物具身智能平台已形成“多模态感知→具身大脑训练→具身小脑推理→本体执行反馈”的完整闭环，能够为机器人提供端云训推协同、设备智能升级的软硬一体化支撑。基于该平台，中国联通联合头部机器人厂家打造的“格物小智”机器人品牌已在汽车、电子等行业实现5G+AI全连接智能工厂的规模化验证。
不过，从技术层面看，具身智能机器人要真正实现“大小脑”协同仍存在挑战。南昌大学教授李春泉指出，工业视觉检测在光照变化、小样本缺陷识别等方面仍依赖小模型与专用算法，大模型虽在交互层面表现优异，但在高精度执行环节仍需与传统控制方法结合。北京航空航天大学教授徐坤表示，机器人在动态非结构化环境中的感知与控制仍是难点，尤其在视觉失效时，必须依赖力觉、触觉等多模态感知。
“VR+具身智能”重塑机器人训练方式
虚拟现实（VR）与具身智能的融合，正在重塑机器人的训练方式。传统工业机器人训练依赖实体环境和人工示教，成本高、周期长，尤其在高温、高危环境下难以实施。“通过构建高保真的虚拟训练场，我们可以在数字孪生环境中对机器人进行大规模仿真训练，再将其能力迁移到实体生产线上，”范济安表示，“这当中不光是凝聚了具身智能技术，同样也使虚拟现实技术找到了一个新的落地场景。”
浙江人形机器人创新中心在宁波启用的“具身智能验证场”，1:1还原了工业制造、智慧家庭、商超零售等多个细分场景，通过VR遥操作技术模拟真实工作场景，帮助机器人完成复杂任务训练，如样品传递、仪器操作等，加速机器人从“学习”到“上岗”的进程。该实训场有效解决了行业数据短缺痛点，降低了物理测试成本，同时提升了机器人在动态环境中的自主决策能力。
“当下，人形机器人正从概念走向实践，我们希望通过打造这一具身智能验证场，通过产学研的深度协同，构建起打通技术研发、产业应用与人才培养的全新平台，推动人形机器人产业进一步发展。”浙江人形机器人创新中心首席科学家熊蓉表示。
在江西立讯智造工厂内，中国联通基于AI大模型开发的“数字人教官”，通过虚拟现实技术和动作识别算法，为5万名员工提供实时操作指导和纠错服务，覆盖精密制造流程培训，使培训效率提升了50%，培训成本节省了2000多万元。与此同时，中国联通还联合立讯精密聚焦设备巡检、高危作业替代等场景，共同研发工业级人形机器人，并在虚拟仿真场景中对机器人进行训练，实现了机器人技术开发到产业应用的全链路闭环。类似的场景同样在昆山、云南等地的工厂中上演。
从真人教官到“数字人”教官，从制造到“智造”，虚拟现实与具身智能的深度融合不仅能够帮助工业企业实现降本增效、品质提升的显著成果，还为整个制造行业向“新”而行、“智”造未来提供了新思路。“在这些已经落地或者正在落地的这些案例当中，我们看到的不仅仅是多种技术融合的缩影，更是未来工业变革的序章。”范济安感慨说道。
作者 丨宋婧
编辑丨邱江勇
美编丨马利亚
监制丨赵晨
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