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“很多機器人運動控制做得不錯，能跳舞、打拳，但真正‘干活’時與外界交互仍存在問題。”

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

工業(yè)領域高危、重復、高強度崗位的替代需求持續(xù)爆發(fā)，各大行業(yè)開放大量落地場景，產(chǎn)業(yè)入場窗口期持續(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)機器人大本營產(chǎn)業(yè)大會上，清華大學自動化系副教授封碩認為，“今年具身智能領域最重要的信號，是要在具身智能的‘大腦’上取得突破?！?/p>

從需求端來看，當前工業(yè)場景對智能機器人的落地需求已經(jīng)從概念探索轉(zhuǎn)向剛需實操。此次大會上，首鋼股份發(fā)布涵蓋煉鐵、煉鋼、熱軋、冷軋、質(zhì)檢、能源六個工序的38個高危場景機器人替代清單，精準覆蓋鋼鐵生產(chǎn)全流程危險作業(yè)環(huán)節(jié)；北京地鐵開放服務引導、設備巡檢、物資搬運等12類剛需應用場景，助力軌道交通運維智能化、無人化升級；石化產(chǎn)業(yè)重點企業(yè)也明確提出智能巡檢、高危作業(yè)、應急搶險、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)領域，已累計落地超百項實操場景……

但從供給端來看，當前行業(yè)發(fā)展的短板依舊顯著。高端項目落地難度大、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)實世界的物理規(guī)律。其終極目標，便是借助物理“身體”，成為具身智能，使其替代人類完成真實世界中的復雜作業(yè)。在此應用過程中，更適配傳統(tǒng)生產(chǎn)、服務環(huán)境的人形機器人便是當下市場追捧的“香餑餑”。

然而，這一過程并不簡單。凌云光元客視界總經(jīng)理李淼表示，“真實世界的每一個動作，反饋都不盡相同。但當前機器人訓練仍長期停留在理想化、簡單化環(huán)境——空房間、沒有真實的人或物體交互?！?/p>

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

李淼進一步解釋，“這類數(shù)據(jù)決定了模型訓練的上限，類似于機器人的‘天賦’?！钡祟悢?shù)據(jù)的采集并不容易?！安杉?000小時的真實數(shù)據(jù)，可能要花3個月時間，投入大量人力物力。”高額的采集成本、漫長的采集周期，導致優(yōu)質(zhì)工業(yè)場景數(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)場景，還需要攻克小概率高價值場景數(shù)據(jù)缺失的關鍵問題。封碩認為，“從測試角度看，小概率的高價值場景才是最有價值的。”他特別提到，一類“人覺得簡單，但機器人實際表現(xiàn)不佳的場景”，因其隱蔽性和潛在風險，正在成為制約工業(yè)應用的關鍵卡點。

相較于數(shù)據(jù)量不足，工業(yè)數(shù)據(jù)的閉環(huán)壁壘、標準混亂問題，進一步加劇了數(shù)據(jù)短板。中檢智測總經(jīng)理劉典陽表示，當前具身智能與工業(yè)場景應用的最大痛點之一，是數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一。由于硬件接口、通信協(xié)議、數(shù)據(jù)格式、標注顆粒度各廠商自成體系，不同品牌機器人之間難以實現(xiàn)數(shù)據(jù)互通和協(xié)同作業(yè)。簡言之，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。

不僅要會跳舞，還要能感知

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

“很多機器人運動控制做得不錯，能跳舞、打拳，但真正‘干活’時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·中青網(wǎng)記者，視覺僅能完成“看見”的基礎感知，無法識別物體軟硬、粗細、紋理等工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)所需要的深層物理屬性，而觸覺便是機器人真正“上手干活”、完成精準物理交互的核心能力。“要達成穩(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馬揚進一步強調(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充道：“AI大模型與具身智能是連接關系，但具身智能的核心是從感知到計算再到控制。觸覺是其中重要一環(huán)。”

行業(yè)長期存在“重硬件、輕算法”的認知誤區(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。馬揚指出：“軟（模型）和硬（芯片）同等重要。最早行業(yè)把觸覺只當作傳感器，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-場景應用’的完整技術(shù)體系?！?/p>

隨著落地場景從實驗室轉(zhuǎn)向復雜工業(yè)工況，行業(yè)對觸覺技術(shù)的核心需求也發(fā)生本質(zhì)轉(zhuǎn)變。當前工業(yè)場景對觸覺的核心要求，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，仍能維持穩(wěn)定運行的能力——記者注）和耐久性。馬揚坦言，工業(yè)應用場景下，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，觸覺的價值也在持續(xù)升級，從單純的感知工具，轉(zhuǎn)變?yōu)楣I(yè)機器人的安全屏障。侯廣東提出：“觸覺可以成為機器人的安全屏障，將事后的檢驗檢測變成實時的反射式防控，大幅降低工業(yè)作業(yè)的安全風險。未來，觸覺技術(shù)還將從指尖單點感知，延伸至手掌、關節(jié)乃至全身，全面集成到機器人感知、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?！?/p>

“機器人發(fā)展太快，標準制定跟不上迭代節(jié)奏”

封碩表示，“安全在行業(yè)發(fā)展早期是下限”——功能再強，如果不安全也無法落地。當技術(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、高價值的工業(yè)場景。

但目前國內(nèi)工業(yè)機器人的安全體系尚未形成標準化、可復制的評測體系，行業(yè)安全保障高度依賴人工管控和大量的測試去構(gòu)建。北京機器人融資租賃公司副總經(jīng)理史乙坦言，當下部分企業(yè)能做到“零事故、零投訴”，并非行業(yè)成熟，而是依賴嚴苛的流程管控。他介紹：“我們將機器人現(xiàn)場部署分為前期測試、工程部署和后續(xù)運維服務三個階段。”

史乙他們曾組織30余家廠商、100多款機器人，對北京的一個項目進行了近一年現(xiàn)場實測，通過長周期驗證反復打磨安全邊界、排查作業(yè)隱患。但這種“重測試、重人力”的落地模式，成本高、周期長，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，在于技術(shù)迭代與標準更新的速度嚴重錯配。

談及這一問題，劉典陽表示，技術(shù)迭代速度大大領先于標準的更迭周期，是當前行業(yè)規(guī)?；涞氐年P鍵瓶頸。國家標準從立項到發(fā)布的常規(guī)周期通常需要18個月，而具身智能領域大模型和運動控制等核心技術(shù)路徑持續(xù)快速迭代，標準剛發(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，工業(yè)和信息化部人形機器人與具身智能標準化技術(shù)委員會正按“急用先行”原則，優(yōu)先推進關鍵接口、測試評價、安全倫理等標準研制。但在劉典陽看來，評測體系的建設任重道遠——“即便有了框架，但針對鋼鐵、石化、軌道交通等細分工業(yè)場景的專用測試方法和安全限值還需要大量技術(shù)積累和場景驗證。”

未來，隨著行業(yè)打破數(shù)據(jù)孤島、補齊觸覺交互技術(shù)短板、完善細分場景標準化評測體系，物理AI將逐步走出實驗室演示階段，真正適配復雜、嚴苛的工業(yè)實景作業(yè)需求，成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級、高危崗位替代、工業(yè)智能化升級的核心抓手，讓工業(yè)機器人真正實現(xiàn)大規(guī)?！叭雸雎涞亍薄?/p>

中青報·中青網(wǎng)記者 盧健 實習生 張景瑤來源：中國青年報

2026年06月09日 06版