工业机器人大规模“入场”还有多远

　　“很多机器人运动控制做得不错，能跳舞、打拳，但真正‘干活’时与外界交互仍存在问题。”

——————————

　　当前，人工智能模型和人形机器人技术快速迭代，让工业机器人从传统自动化设备向可感知、可决策、可自主作业的智能体快速跃迁。

　　工业领域高危、重复、高强度岗位的替代需求持续爆发，各大行业开放大量落地场景，产业入场窗口期持续打开。近日，在以“数智首钢·链聚新程”为主题的2026首钢冬奥办公区机器人大本营产业大会上，清华大学自动化系副教授封硕认为，“今年具身智能领域最重要的信号，是要在具身智能的‘大脑’上取得突破。”

　　从需求端来看，当前工业场景对智能机器人的落地需求已经从概念探索转向刚需实操。此次大会上，首钢股份发布涵盖炼铁、炼钢、热轧、冷轧、质检、能源六个工序的38个高危场景机器人替代清单，精准覆盖钢铁生产全流程危险作业环节；北京地铁开放服务引导、设备巡检、物资搬运等12类刚需应用场景，助力轨道交通运维智能化、无人化升级；石化产业重点企业也明确提出智能巡检、高危作业、应急抢险、环保安防等核心需求。钢铁、轨道交通、石化三大传统工业领域，已累计落地超百项实操场景……

　　但从供给端来看，当前行业发展的短板依旧显著。高端项目落地难度大、低端赛道产品同质化的矛盾持续凸显。

　　高质量数据稀缺

　　物理AI指让AI理解重力、摩擦、空间这些现实世界的物理规律。其终极目标，便是借助物理“身体”，成为具身智能，使其替代人类完成真实世界中的复杂作业。在此应用过程中，更适配传统生产、服务环境的人形机器人便是当下市场追捧的“香饽饽”。

　　然而，这一过程并不简单。凌云光元客视界总经理李淼表示，“真实世界的每一个动作，反馈都不尽相同。但当前机器人训练仍长期停留在理想化、简单化环境——空房间、没有真实的人或物体交互。”

　　与之形成对比的是，人类在正式上岗前，往往要经历二三十年的学习与成长，且这些知识不仅来源于书本，更重要的是在真实世界中与环境、物体持续交互，在海量试错中沉淀经验。即便如此，人类在实际工作中也难免出现失误。正是这种“真实的动态空间交互数据”，成为当前行业公认的稀缺资源。

　　李淼进一步解释，“这类数据决定了模型训练的上限，类似于机器人的‘天赋’。”但此类数据的采集并不容易。“采集1000小时的真实数据，可能要花3个月时间，投入大量人力物力。”高额的采集成本、漫长的采集周期，导致优质工业场景数据难以快速积累。

　　除了数据资源少、采集难，具身智能落地工业场景，还需要攻克小概率高价值场景数据缺失的关键问题。封硕认为，“从测试角度看，小概率的高价值场景才是最有价值的。”他特别提到，一类“人觉得简单，但机器人实际表现不佳的场景”，因其隐蔽性和潜在风险，正在成为制约工业应用的关键卡点。

　　相较于数据量不足，工业数据的闭环壁垒、标准混乱问题，进一步加剧了数据短板。中检智测总经理刘典阳表示，当前具身智能与工业场景应用的最大痛点之一，是数据标准不统一。由于硬件接口、通信协议、数据格式、标注颗粒度各厂商自成体系，不同品牌机器人之间难以实现数据互通和协同作业。简言之，阻碍行业高质量数据积累的核心困难是：数据壁垒高筑、技术路线纷杂、企业各自为战，“数据孤岛”已成为产业协同的核心障碍。

　　不仅要会跳舞，还要能感知

　　除了更会“深度思考”的“中枢神经系统”，在“接受信息”与“边缘计算”的“周围神经系统”上，我们离工业机器人的实景交互也还有距离。

　　“很多机器人运动控制做得不错，能跳舞、打拳，但真正‘干活’时与外界交互仍存在问题。”他山科技研发副总裁侯广东告诉中青报·中青网记者，视觉仅能完成“看见”的基础感知，无法识别物体软硬、粗细、纹理等工业生产环节所需要的深层物理属性，而触觉便是机器人真正“上手干活”、完成精准物理交互的核心能力。“要达成稳定、可靠的工业作业交互，触觉技术不可或缺。”

　　他山科技CEO马扬进一步强调，触觉绝非单一传感器，而是一套前端智能系统：“触觉不光是感知，还包括边缘计算和控制，是保证干活稳定性和速度的不可或缺的部分。”他补充道：“AI大模型与具身智能是连接关系，但具身智能的核心是从感知到计算再到控制。触觉是其中重要一环。”

　　行业长期存在“重硬件、轻算法”的认知误区，而工业触觉技术的核心壁垒，在于软硬件一体化深度协同。马扬指出：“软（模型）和硬（芯片）同等重要。最早行业把触觉只当作传感器，我们把它定义为前端智能模块，因此我们构建了‘芯片-传感器-算法模型-场景应用’的完整技术体系。”

　　随着落地场景从实验室转向复杂工业工况，行业对触觉技术的核心需求也发生本质转变。当前工业场景对触觉的核心要求，已从灵敏度转向鲁棒性（指系统在内外环境变化时，仍能维持稳定运行的能力——记者注）和耐久性。马扬坦言，工业应用场景下，早期更追求高灵敏度，如今更看重鲁棒性与耐久性，“在高温、潮湿、酸碱腐蚀、高频作业等严苛工况下，触觉必须保持稳定。而灵敏度够用就行，超过够用没有意义，但低于够用也不行。”

　　与此同时，触觉的价值也在持续升级，从单纯的感知工具，转变为工业机器人的安全屏障。侯广东提出：“触觉可以成为机器人的安全屏障，将事后的检验检测变成实时的反射式防控，大幅降低工业作业的安全风险。未来，触觉技术还将从指尖单点感知，延伸至手掌、关节乃至全身，全面集成到机器人感知、决策、控制全系统中，筑牢工业作业的交互与安全基础。”

　　“机器人发展太快，标准制定跟不上迭代节奏”

　　封硕表示，“安全在行业发展早期是下限”——功能再强，如果不安全也无法落地。当技术功能迭代到一定水平后，安全能力就成为行业上限，直接决定企业能够解锁哪些高端、高价值的工业场景。

　　但目前国内工业机器人的安全体系尚未形成标准化、可复制的评测体系，行业安全保障高度依赖人工管控和大量的测试去构建。北京机器人融资租赁公司副总经理史乙坦言，当下部分企业能做到“零事故、零投诉”，并非行业成熟，而是依赖严苛的流程管控。他介绍：“我们将机器人现场部署分为前期测试、工程部署和后续运维服务三个阶段。”

　　史乙他们曾组织30余家厂商、100多款机器人，对北京的一个项目进行了近一年现场实测，通过长周期验证反复打磨安全边界、排查作业隐患。但这种“重测试、重人力”的落地模式，成本高、周期长，无法适配产业快速规模化的发展需求。

　　而行业规模化落地的深层痛点，在于技术迭代与标准更新的速度严重错配。

　　谈及这一问题，刘典阳表示，技术迭代速度大大领先于标准的更迭周期，是当前行业规模化落地的关键瓶颈。国家标准从立项到发布的常规周期通常需要18个月，而具身智能领域大模型和运动控制等核心技术路径持续快速迭代，标准刚发布就可能面临技术代差。

　　不过，目前行业已迎来政策端积极信号，工业和信息化部人形机器人与具身智能标准化技术委员会正按“急用先行”原则，优先推进关键接口、测试评价、安全伦理等标准研制。但在刘典阳看来，评测体系的建设任重道远——“即便有了框架，但针对钢铁、石化、轨道交通等细分工业场景的专用测试方法和安全限值还需要大量技术积累和场景验证。”

　　未来，随着行业打破数据孤岛、补齐触觉交互技术短板、完善细分场景标准化评测体系，物理AI将逐步走出实验室演示阶段，真正适配复杂、严苛的工业实景作业需求，成为制造业转型升级、高危岗位替代、工业智能化升级的核心抓手，让工业机器人真正实现大规模“入场落地”。