近兩年，人工智能技術(shù)迅速發(fā)展，千行百業(yè)都面臨巨大的機遇和顛覆性的挑戰(zhàn)。在工業(yè)領域，人們迫切需要一種能實現(xiàn)人機自然交互，并根據(jù)生產(chǎn)需求進行實時調(diào)整的智能設備，于是“具身智能工業(yè)機器人”誕生了。

　　工業(yè)機器人提供了具身智能所需的物理實體，使其能夠在現(xiàn)實世界中進行感知、操作和移動。AI大模型則為工業(yè)機器人提供了強大的“大腦”，使其具備更高級的智能。

　　與現(xiàn)在火爆的人形機器人不同，具身智能工業(yè)機器人專為工業(yè)場景而生，更適應工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境，而非自然環(huán)境。工業(yè)環(huán)境是一個相對封閉、簡單的環(huán)境，具有特定的任務和局限，因此不需要人形機器人這種適合自然環(huán)境的形態(tài)。

　　隨著市場需求的多樣化和個性化，制造業(yè)將進入“定制化生產(chǎn)”時代。傳統(tǒng)的生產(chǎn)線往往采用固定的生產(chǎn)模式，難以適應變化。而AI大模型的加入，可以使機器人更加靈活，能夠根據(jù)不同的生產(chǎn)任務自動調(diào)整作業(yè)策略和流程，在柔性制造方面發(fā)揮重要作用，對需要中小批量、多品種生產(chǎn)的制造企業(yè)尤為重要。

　　智能工業(yè)機器人循序漸進勢發(fā)展

　　不同的生產(chǎn)任務有不同的生產(chǎn)環(huán)境，具身智能工業(yè)機器人必須具有高度的智能，才能夠在生產(chǎn)任務間靈活切換，適應不同的環(huán)境需求。

　　在生成式AI浪潮之前，工業(yè)機器人行業(yè)就已經(jīng)采用了大量的人工智能技術(shù)，比如在來料檢測、故障檢測、產(chǎn)品質(zhì)檢等多個環(huán)節(jié)中，目前依然使用的是計算機視覺等傳統(tǒng)AI技術(shù)。

　　不過，傳統(tǒng)AI應用只是受限于數(shù)據(jù)、算力等方面而產(chǎn)生的臨時性的、成本相對較低的一種解決方案。未來隨著AI大模型的不斷進化，其將在工業(yè)生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)得到更為廣泛的應用。

　　比如在搬運碼垛應用領域，工人師傅只需在屏幕上輕輕一點，工業(yè)機器人便開始自動搬運貨物。在短短幾分鐘內(nèi)，一堆雜亂無序的貨箱就被擺放至合理的位置。

　　在焊接機器人應用領域，有了智能感知、機器視覺與AI算法的加持，工業(yè)機器人可以自主識別焊縫位置、調(diào)整焊接參數(shù)、實現(xiàn)焊縫跟蹤，全程無需人工干預，便可實現(xiàn)高質(zhì)量、高效率的焊接作業(yè)。

　　作為機器，隨著技術(shù)的進步，工業(yè)機器人的智能化發(fā)展勢必將循序漸進。前期階段，它將長期和人類共處在同一生產(chǎn)環(huán)境下。伴隨技術(shù)的發(fā)展，其智能化程度會越來越高，越來越多時候?qū)⒉恍枰c人協(xié)作就可獨立完成任務。而發(fā)展的高級階段，將會實現(xiàn)真正的“無人工廠”。

　　如何實現(xiàn)工業(yè)機器人智能化

　　雖然AI大模型與機器人的融合前景廣闊，但仍面臨一些挑戰(zhàn)，如何讓工業(yè)機器人很快具備執(zhí)行具體生產(chǎn)任務的能力，或者如何把人類的專業(yè)技能轉(zhuǎn)移到工業(yè)機器人上，核心在于通過“環(huán)境感知”“人機交互”“學習優(yōu)化”實現(xiàn)“智能化柔性適配”。

　　1、環(huán)境感知

　　傳統(tǒng)工業(yè)機器人執(zhí)行任務時需要人工編程干預，也有采取手動示教等方式，而AI大模型強調(diào)的是機器人在執(zhí)行任務時通過自身的感知和動作來優(yōu)化行為。

　　為了讓機器人能夠更好地與環(huán)境互動，首先需要對現(xiàn)有的傳感器進行優(yōu)化和集成。例如，視覺傳感器(如相機、激光雷達等)可以幫助機器人識別和定位物體;力覺傳感器可以讓機器人感知到物體的硬度和阻力，從而在搬運和裝配過程中避免損壞物品或發(fā)生碰撞。

　　2、人機交互

　　AI大模型的核心價值在于能夠讓人與設備實現(xiàn)自然語言層面的交互。人類可以用自身習慣的方式與機器人溝通，如自然語言、肢體語言、動作、行為示范等，從根本上打破人與機器間的語義隔離。在人和機器之間建立起了一種高效的溝通方式，從根本上打破了人機交流的障礙，變革了人機交互范式。

　　為了實現(xiàn)這一點，工業(yè)機器人需要具備一定的自然語言處理能力和情感識別能力，這樣機器人就能夠理解人類操作員的指令，并做出相應的反應。例如，機器人可以通過語音識別技術(shù)與操作員進行溝通，獲取任務指令或反饋工作狀態(tài)，甚至通過手勢、目光等非語言信號進行互動。

　　3、學習優(yōu)化

　　AI大模型通過整合感知、認知和決策能力，將機器人從單一功能的執(zhí)行單元提升為具有自主學習和優(yōu)化能力的智能系統(tǒng)。

　　為了實現(xiàn)這一目標，機器人需要配備先進的機器學習和深度學習算法。并不斷收集來自環(huán)境和自身的反饋數(shù)據(jù)，通過這些算法和數(shù)據(jù)，機器人可以從歷史經(jīng)驗中識別出潛在的改進空間，不斷調(diào)整自己的行為，優(yōu)化工作效率。

　　在實踐中，企業(yè)可以通過大數(shù)據(jù)分析平臺收集和處理來自生產(chǎn)線上的實時數(shù)據(jù)，對機器人的行為進行深入分析，優(yōu)化其學習過程和決策能力。

　　結(jié)語

　　總的來說，與人工智能的結(jié)合，使得工業(yè)機器人在生產(chǎn)過程中更加靈活、自主，提升生產(chǎn)效率和質(zhì)量，還能降低工業(yè)機器人的使用門檻，讓工業(yè)機器人應用更加普及，并激發(fā)更多有創(chuàng)造力、有創(chuàng)新性的人才進入機器人領域，推動制造業(yè)邁向智能化與自動化的新階段。

　　機器人在線認為，從企業(yè)層面，可以從實際應用出發(fā)，探索具身智能在特定行業(yè)中的應用場景，如智能制造、倉儲物流、精準裝配等領域。同時，盡早試點和部署具身智能機器人，積累實踐經(jīng)驗，促進技術(shù)的不斷優(yōu)化。從產(chǎn)業(yè)鏈層面，應從智能硬件、軟件平臺到服務支持等方面共同發(fā)展，推動具身智能機器人從單一功能向多功能平臺的轉(zhuǎn)型，使其能夠適應更廣泛的工業(yè)需求，形成一個圍繞具身智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈。

　　可以預見，具身智能正成為重塑全球制造業(yè)競爭格局的關(guān)鍵驅(qū)動力，使得機器人從“能動”到“自己干活”轉(zhuǎn)變，為工業(yè)制造業(yè)的智能化升級提供支持?；蛟S，誰能在這一領域搶占先機，就能在機器人行業(yè)中率先破局。