工业制造成为具身智能多元化应用场景的首要突破口
思瀚产业研究院    2025-11-25

一、人形机器人开启工业制造的“实习”浪潮

在工业制造领域，具身智能的应用正逐渐改变着传统的生产模式，为企业带来了更高的效率和质量。例如，特斯拉的 Optimus 机器人主要在弗里蒙特工厂中部署和应用，执行搬运物料、装配零件、电池分拣等任务，2025 年数千台Optimus 机器人将部署到工厂中，并逐步扩大其应用范围。

Figure AI 的 Figure 02 在宝马北美工厂测试搬运和装配工作。国内优必选 Walker S 在蔚来、极氪工厂上岗“实习”，汽车制造工厂成为测试和应用最新机器人技术的重要场景。图7总结了工业人形机器人的主要实习场景。

以汽车工厂为例，当前人形机器人主要投放在“总装车间”

这一自动化率最低、人工最密集的环节，承担以下典型场景：

1. 精密搬运

▪ 车门、座椅、电池包等20-30kg 不规则部件的线边转运

▪ 从 AGV（Automated Guided Vehicle，自动导引运输车）/料架到工位的“最后一米”上料，减少叉车与人工推车

2. 柔性装配

▪ 车门锁、安全带、车灯盖板等小件压装与螺丝锁付

▪ 内饰卡扣、线束插接等需要“手感”的柔性作业，利用力控+视觉完成 0.5N·m 级扭矩控制

3. 视觉质检

▪ 车身外覆盖件缝隙、面差测量（精度±0.1mm）

▪ 内饰总装后的按键回弹、指示灯状态等功能检测

4. 涂胶与加注

▪ 挡风玻璃密封胶均匀涂布（胶宽±1mm）

▪ 制动液、冷却液等液体精准加注，替代人工登高与弯腰作业

5. 辅助焊接/打磨（试点）

▪ 在焊装车间对异形焊缝进行补焊、打磨抛光，利用激光视觉引导6. 群体协作（前沿验证）

▪ 多台机器人共享任务池，动态分配搬运、检测、装配工序，实现“一机多能”与“群机协同” 这些任务呈现“由简到繁、由点到线”的梯度推进特征：

先在搬运、上下料等低精度环节验证可靠性与节拍，再逐步扩展到柔性装配与质量检测，最终目标是打造“多任务、群体化、可快速换产”的通用工业人形机器人解决方案。尽管人形机器人制造工厂应用前景广阔，但在实际部署中仍面临一些挑战：

▪ 多任务适应性不足

▪ 人机协作的安全性与自然交互问题

▪ 高柔性产线对机器人快速切换任务的需求

▪ 成本与投资回报周期问题

因此在人形机器人克服上述困难之前，短期来看，在智能制造体系中，对制造质量和制造效率要求高的工作依靠工业机器人和自动化设备来完成，人形机器人主要是完成辅助性工作，例如简单搬运和装配技术难度较低、重复且标准化的任务，以及诸如监控生产线状态、执行简单的维护任务等任务。

在自动化率低的生产场景，当前人形机器人的灵巧性和精细操作能力尚不足胜任高复杂度、高灵活性的任务。

二、工厂场景有望成为具身智能机器人最先实现规模化落地的突破口

具身智能机器人（Embodied AI Robots）在工厂环境中的应用，确实具备相较于其他场景更早实现大规模落地的潜力，主要原因包括以下几点：

1. 任务明确、流程标准化

工厂中的许多作业任务具有重复性强、流程规范的特点，如装配、搬运、焊接、检测等。这类任务更容易建模和程序化，便于机器人执行。

2. 环境可控、结构化程度高

与家庭环境或开放道路相比，工厂环境通常更加结构化和可预测，例如：固定的产线布局、稳定的光照条件、较少的动态干扰因素，降低了机器人感知与决策的复杂度，提升了系统的稳定性和安全性。

3. 已有工业自动化基础

大多数现代工厂已经具备一定的自动化设备和信息化系统，如可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller，PLC），制造执行系统（Manufacturing Execution System，MES），数据采集与监视控制系统（Supervisory Control AndData Acquisition，SCADA）等，为具身智能机器人的集成提供了良好的基础设施和数据接口支持。

4. 技术演进推动实用化

随着人工智能（尤其是强化学习、视觉识别）、传感器技术（如激光雷达、深度相机）、以及边缘计算能力的提升，机器人具备了更强的感知、决策和交互能力，能够胜任工厂环境中的目标明确、流程标准的操作任务。

5. 经济效益显著

在制造业面临人力成本上升、用工短缺的大背景下，具身智能机器人可以有效提升生产效率、降低运营成本、保证产品质量可靠性，具备显著的经济价值。

三、具身智能助力服务机器人拓展多元应用场景

在服务领域，具身智能正推动服务机器人向多元化、智能化方向发展。智能客服机器人和智能配送机器人已成为具身智能的典型应用，广泛应用于商业、医疗、酒店、机场、公共场所等场景。例如，美国1X Technologies 的人形机器人EVE 在商业建筑中负责夜间巡逻和安保工作，与ADTSecurity Services 合作部署了140 台机器人用于商业场所的安保服务。此外，EVE 还在挪威Sunnaas 医院测试执行后勤工作，让护理人员专注于患者照料。在机场，具身智能机器人可提供航班信息查询、行李托运指引等服务，其自然语言处理能力使旅客能通过语音对话快速获取所需信息。在酒店，机器人能完成客房送物、清洁工作，优化顾客体验。

擎朗智能的具身服务机器人已累计部署超10 万台，覆盖全球 60 多个国家，主要应用于餐饮、酒店、医疗、零售等场景。乐聚机器人与海尔联合推出家庭服务机器人Kuavo，可完成洗衣、浇花、晾衣服等任务。在智慧养老领域，杭州智元研究院研发的“髋部助行外骨骼”设备，通过意图检测和人机交互技术，帮助腿脚不便的老年人走向户外。

具身智能服务机器人的发展特点在于其强大的交互能力和灵活适应性。凭借先进的语言理解和多模态交互技术，这些机器人能够与人类进行自然、高效的沟通。同时，它们可以根据不同场景的需求，快速调整自身的功能和行为，展现出高度的灵活性和实用性。

四、具身智能推动特种机器人攻克危险复杂作业难题

在特种作业领域，具身智能为特种机器人注入了强大的能力，使其能够在危险和复杂的环境中执行任务。消防救援机器人是其中的典型代表。这些机器人配备了高温防护设备、灭火装置和多模态感知系统，能够在高温、浓烟等恶劣环境中正常工作。例如，在大型火灾事故中，消防机器人可以代替消防员进入火灾现场，进行火情侦查、灭火作业等，有效降低了救援人员的风险。尽管消防机器人已经在一些火灾事故中得到应用，但在复杂火灾场景中，其自主决策能力和对复杂地形的适应性仍需进一步提升。

此外，特种机器人还广泛应用于矿山开采和深海探测等领域。在矿山开采中，机器人可以执行矿井探测、资源开采等任务，减少矿工在危险环境中的作业时间。深海探测机器人则能够在深海高压、低温等极端条件下工作，进行海底地形测绘、资源勘探等任务。

中信重工开诚智能装备有限公司的特种机器人产品覆盖应急消防、灾害救援、煤矿作业、危化巡检、文物保护等领域。该公司 30 余款消防机器人产品，广泛列装全国消防系统和危化企业，代替消防员参与近千次灭火实战。该公司还研发了煤矿智能机器人、喷浆式机器人，能够完全代替人工在矿井下进行自主作业。在电站巡检中，特种机器人还可以搭载高清摄像头、红外热像仪等多种传感器，对电站设备进行全方位的监测和诊断。

具身智能特种机器人的发展特点在于其出色的环境适应性和任务执行能力，能够在极端条件下稳定工作，具备强大的感知和决策能力，以应对复杂多变的环境。随着技术的不断进步，特种机器人将在更多危险和复杂的场景中发挥关键作用，为人类的安全和资源开发提供有力支持。

五、应用场景拓展面临的障碍与突破方向

具身智能在应用场景拓展过程中，面临着诸多挑战，主要包括技术、成本和市场接受度等方面。

第一，具身智能系统在复杂环境下的感知和决策能力有待提高。在非结构化的服务场景中，机器人需要面对各种不确定因素，如不同的环境布局、人员行为等，如何让机器人准确地感知这些信息并做出合理的决策，是当前技术面临的挑战之一。此外，机器人的运动控制精度和稳定性也需要进一步提升，以满足一些高精度作业的需求。为了解决这些技术问题，需要加强多学科交叉研究，融合人工智能、机器人学、控制科学等领域的技术，开发更加先进的感知算法、决策模型和运动控制模块。

第二，成本居高不下制约具身智能应用场景拓展。具身智能系统的研发、生产和维护成本较高，这使得一些企业和用户难以承受。例如，一台高性能的人形机器人价格可能高达数十万元甚至上百万元，这限制了其在一些对成本敏感的领域的应用。

近年来，人形机器人的价格虽然在不断下降，但是相比已经规模化应用技术成熟的工业机器人，市场上典型产品的价格仍然要高出数倍。一方面需要通过技术创新，提高机器人的生产效率和性能，降低硬件投入成本；另一方面，可以采用规模化生产和共享经济模式，降低机器人的使用成本。

第三，市场接受度限制具身智能应用场景快速拓展。部分用户对具身智能技术的安全性、可靠性和隐私保护存在担忧，这影响了对具身智能产品的接受程度。例如，在医疗领域，患者可能对机器人参与手术治疗存在疑虑，担心机器人的操作失误会对自身健康造成影响。构建包容、信任的环境，是提升具身智能技术市场接受度的有效途径。例如，为了提高市场接受度，需要加强技术的安全性和可靠性研究，建立完善的安全标准和监管体系；同时，要加强对用户的宣传和科普，提高用户对具身智能技术的认知和信任。

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