昆侖數智科技有限責任公司智能硬件研發部副部長陳冰

在數字經濟與實體經濟深度融合的浪潮下，工業智能化轉型已進入深水區。傳統自動化技術的局限性日益凸顯，而兼具感知、認知與行動能力的具身智能，正成為破解工業場景復雜難題、推動產業升級的關鍵引擎。昆侖數智科技有限責任公司作為中國石油旗下專注于數字化轉型的科技企業，在具身智能領域深耕細作，取得了一系列突破性成果。近日，本刊記者專訪昆侖數智智能硬件研發部副部長陳冰，聽他深入解讀具身智能的核心價值、發展現狀、行業瓶頸與未來圖景。

核心差異：從“執行工具”到“智能伙伴”的進化

談及具身智能與傳統預編程機器人的根本差異，陳冰直指核心： “傳統預編程機器人本質是結構化環境中重復任務的執行工具，缺乏自主決策與環境適應能力。”以石油石化領域廣泛應用的防爆巡檢機器人為例，這類設備只能沿固定路線完成預設任務，無法覆蓋路線外區域，更難以響應突發設備報警，導致機器人效能未能充分釋放，大量工作仍需人工補位。

而具身智能機器人則實現了從“工具”到“智能體”的跨越。“它具備感知、認知和行動的完整能力，無需精確編程，僅需用戶下達高層級指令，就能自主理解意圖、規劃路徑、執行任務。”陳冰介紹， 昆侖數智采用“大小模型融合”架構，讓機器人擺脫了對完美光照、固定設備位置的依賴，能夠克服室外復雜環境干擾，適應設備位置的動態變化，具備極強的跨場景、多任務泛化能力。這種進化不僅是技術層面的升級，更是工業場景中“不會思考的工具”向“能現場判斷決策的智能伙伴”乃至未來“數字員工”的轉型，為工業從“人力密集”向“智能自主”跨越提供了核心技術支撐。

競爭優勢：場景、生態與技術的三重賦能

在激烈的具身智能賽道競爭中，昆侖數智有哪些獨特優勢？陳冰將其總結為應用場景、生態建設和大模型應用研發能力三個核心維度，三者相互支撐、協同發力，構成了昆侖數智在具身智能領域的核心競爭力。

首先是深耕行業的應用場景優勢，作為扎根中國石油完整產業鏈的科技企業，其業務覆蓋油氣田勘探開發、管道儲運、石油煉化到終端銷售的全流程，極端環境作業、高危生產操作、復雜設備維護等多樣化場景，為具身智能機器人提供了天然的真實試驗場。“我們能精準捕捉行業痛點，快速驗證技術方案可行性，這是實驗室仿真無法替代的優勢。”陳冰表示，通過聯合外部優秀廠商與科研院所，有望跨越“仿真到現實”的鴻溝，推動具身智能實現“實用化”“規模化”落地。

其次是開放協同的生態建設優勢。陳冰深知，具身智能的突破離不開生態合力，為此昆侖數智牽頭成立石油石化領域具身智能聯合創新實驗室，構建起“廠商+科研院所+用戶單位”的協同創新網絡。“與合作伙伴一起，深入油氣田、煉化廠等生產一線，讓業務專家深度參與技術研發，提供痛點需求和業務指導，聯合開展技術創新；針對石油石化領域特定場景，聯合研究專用算法和裝備，才能讓技術真正匹配場景需求。”通過推動技術成果的示范應用與產業化推廣， 昆侖數智正助力機器人從“單點試用”走向“全行業普及”，降低規模化應用的成本門檻。

在大模型應用研發方面，昆侖數智構建了“大小模型融合”的具身智能研究架構，陳冰介紹，公司研發的具身大腦1.0已實現從自然語言指令到機器人任務規劃的端到端轉化，能夠理解模糊用戶指令，并自動生成巡檢方案，全程無需人工干預；具身大腦2.0已完成初步設計，將進一步提升多任務調度、動態優化與決策能力；在具身小腦方面，基于VLA大模型構建具備高泛化性與高安全性的具身小腦系統，設計符合石油石化領域高安全性的“九層防護”機制，確保機器人在復雜工業環境中實現精準移動、可靠操作與異常應對，為后續多場景、多任務擴展奠定基礎；在視覺大模型方面，昆侖數智構建了80億參數規模的多模態視覺理解系統，并結合可見光－紅外融合、可見光-紅外-雷達三融合等技術，顯著提升了機器人在惡劣天氣、低光照等復雜環境下的感知精度。這種“大模型+小模型”的混合架構，在保持通用認知能力的同時，通過專用小模型確保關鍵任務的實時性和可靠性，使得機器人在具備強大場景理解能力的基礎上，又能滿足工業應用對安全性的苛刻要求，為具身智能在能源行業的規模化應用奠定了堅實的技術基礎。

行業瓶頸：技術與商業的雙重挑戰

盡管具身智能前景廣闊，但當前工業場景的規模化落地仍面臨雙重挑戰。陳冰坦言，首要痛點是輕量化防爆機械臂的缺失。在石油石化、煤炭等高危場景，機器人本體需滿足防爆要求，而傳統防爆機械臂普遍存在笨重、靈活性不足的問題，難以在狹窄復雜環境中完成精密操作，形成“大腦發達、四肢受限”的矛盾，嚴重阻礙了機器人替代人工開展高風險作業的進程，“研制輕量化防爆機械臂已成為行業剛需”。

其次是數據共享機制的缺位。具身智能的模型訓練需要海量高質量多模態視覺數據與具身操作數據，但當前各廠商獨立構建數據集，導致數據標準不一、質量參差不齊，形成嚴重的數據壁壘。“這種碎片化現狀不僅造成重復投入，更制約了算法模型的跨場景、跨設備泛化能力。”陳冰呼吁，行業需盡快建立數據共建共享機制，統一采集標注規范、整合分散資源、制定共享規則，才能加速技術突破與應用推廣。

未來展望：從“智能伙伴”到“無人值守”的工業新圖景

談及工業具身智能的未來，陳冰給出清晰預判：“未來五年，機器人發展將呈現技術深度融合、自主程度躍升、場景泛化拓展三大趨勢。隨著大語言模型賦予機器人高層次任務理解能力，視覺－語言－動作模型突破傳統算法的操作泛化瓶頸，機器人將從依賴預設程序的‘工具’，徹底演變為具備環境適應性和任務創造性的‘智能伙伴’。”

在陳冰看來，這種演變不僅體現在單機能力的提升，更關鍵在于多智能體協同自主性的突破，通過統一記憶體和實時通信網絡，無人機、地面機器人、四足機器人與作業機器人將形成有機整體，實現動態任務分配、沖突消解與群體智能，推動機器人在工業場景中的角色從替代人工的輔助設備，升級為承擔主體運維責任的“智能伙伴”。

在高價值場景落地方面，無人值守油氣場站將成為典型標桿。“未來的油氣場站將構建全域無死角、全流程自治的智能化生態。”陳冰描繪道，空中無人機群搭載多光譜傳感器與輕量化視覺大模型，實時識別微泄漏、腐蝕等早期隱患；地面輪式機器人巡檢常規區域，四足機器人穿梭于狹窄空間，形成立體協同網絡；一旦檢測到異常，基于大語言模型的智能決策中心將在1分鐘內生成處置方案，調度就近機器人現場處置。整個場站通過統一數據池融合多源信息，實現“感知－分析－決策－執行”的完整閉環，既讓人員脫離高危環境實現本質安全提升，又通過預測性維護降低非計劃停產損失，最終達成場站無人值守的目標。

從技術突破到場景落地，從生態共建到行業賦能，昆侖數智正以具身智能為支點，撬動工業智能化轉型的深層變革。正如陳冰所言，具身智能不僅是機器人技術的進化，更是工業生產模式的重構，未來將為能源行業乃至全工業領域帶來更安全、高效、智能的發展新范式。

摘自《自動化博覽》2026年第一期暨《2026具身智能專刊》