1  人形機器人開啟工業制造的“實習”浪潮

在工業制造領域，具身智能的應用正逐漸改變著傳統的生產模式，為企業帶來了更高的效率和質量。例如，特斯拉的Optimus機器人主要在弗里蒙特工廠中部署和應用，執行搬運物料、裝配零件、電池分揀等任務，2025年數千臺Optimus機器人將部署到工廠中，并逐步擴大其應用范圍。Figure AI的Figure 02在寶馬北美工廠測試搬運和裝配工作。國內優必選WalkerS在蔚來、極氪工廠上崗“實習”，汽車制造工廠成為測試和應用最新機器人技術的重要場景。

以汽車工廠為例，當前人形機器人主要投放在“總裝車間”這一自動化率最低、人工最密集的環節，承擔以下典型場景：

（1）精密搬運

· 車門、座椅、電池包等20-30kg不規則部件的線邊轉運

· 從AGV（Automated GuidedVehicle， 自動導引運輸車） /料架到工位的“最后一米”上料，減少叉車與人工推車

（2）柔性裝配

· 車門鎖、安全帶、車燈蓋板等小件壓裝與螺絲鎖付

· 內飾卡扣、線束插接等需要“手感”的柔性作業，利用力控+視覺完成0.5N·m級扭矩控制

（3）視覺質檢

· 車身外覆蓋件縫隙、面差測量（精度±0.1mm）

· 內飾總裝后的按鍵回彈、指示燈狀態等功能檢測

（4）涂膠與加注

· 擋風玻璃密封膠均勻涂布（膠寬±1mm）

· 制動液、冷卻液等液體精準加注，替代人工登高與彎腰作業

（5）輔助焊接/打磨（試點）

· 在焊裝車間對異形焊縫進行補焊、打磨拋光，利用激光視覺引導

（6）群體協作（前沿驗證）

· 多臺機器人共享任務池，動態分配搬運、檢測、裝配工序，實現“一機多能”與“群機協同”

這些任務呈現“由簡到繁、由點到線”的梯度推進特征：先在搬運、上下料等低精度環節驗證可靠性與節拍，再逐步擴展到柔性裝配與質量檢測，最終目標是打造“多任務、群體化、可快速換產”的通用工業人形機器人解決方案。

盡管人形機器人制造工廠應用前景廣闊，但在實際部署中仍面臨一些挑戰：

· 多任務適應性不足

· 人機協作的安全性與自然交互問題

· 高柔性產線對機器人快速切換任務的需求

· 成本與投資回報周期問題

因此在人形機器人克服上述困難之前，短期來看，在智能制造體系中，對制造質量和制造效率要求高的工作依靠工業機器人和自動化設備來完成，人形機器人主要是完成輔助性工作，例如簡單搬運和裝配技術難度較低、重復且標準化的任務，以及諸如監控生產線狀態、執行簡單的維護任務等任務。在自動化率低的生產場景，當前人形機器人的靈巧性和精細操作能力尚不足勝任高復雜度、高靈活性的任務。

2  工廠場景有望成為具身智能機器人最先實現規模化落地的突破口

具身智能機器人（Embodied AI Robots）在工廠環境中的應用，確實具備相較于其他場景更早實現大規模落地的潛力，主要原因包括以下幾點：

（1）任務明確、流程標準化

工廠中的許多作業任務具有重復性強、流程規范的特點，如裝配、搬運、焊接、檢測等。這類任務更容易建模和程序化，便于機器人執行。

（2）環境可控、結構化程度高

與家庭環境或開放道路相比，工廠環境通常更加結構化和可預測，例如：固定的產線布局、穩定的光照條件、較少的動態干擾因素，降低了機器人感知與決策的復雜度，提升了系統的穩定性和安全性。

（3）已有工業自動化基礎

大多數現代工廠已經具備一定的自動化設備和信息化系統，如可編程邏輯控制器（Programmable Logic Controller，PLC），制造執行系統（Manufacturing Execution System，MES），數據采集與監視控制系統（Supervisory Control and Data Acquisition， SCADA）等，為具身智能機器人的集成提供了良好的基礎設施和數據接口支持。

（4）技術演進推動實用化

隨著人工智能（尤其是強化學習、視覺識別）、傳感器技術（如激光雷達、深度相機），以及邊緣計算能力的提升，機器人具備了更強的感知、決策和交互能力，能夠勝任工廠環境中的目標明確、流程標準的操作任務。

（5）經濟效益顯著

在制造業面臨人力成本上升、用工短缺的大背景下，具身智能機器人可以有效提升生產效率、降低運營成本、保證產品質量可靠性，具備顯著的經濟價值。

3  具身智能助力服務機器人拓展多元應用場景

在服務領域，具身智能正推動服務機器人向多元化、智能化方向發展。智能客服機器人和智能配送機器人已成為具身智能的典型應用，廣泛應用于商業、醫療、酒店、機場等場景。例如，美國1XTechnologies的人形機器人EVE在商業建筑中負責夜間巡邏和安保工作，與ADT Security Services合作部署了140臺機器人用于商業場所的安保服務。此外， EVE還在挪威Sunna as醫院測試執行后勤工作， 讓護理人員專注于患者照料。在機場，具身智能機器人可提供航班信息查詢、行李托運指引等服務，其自然語言處理能力使旅客能通過語音對話快速獲取所需信息。在酒店，機器人能完成客房送物、清潔工作，優化顧客體驗。

擎朗智能的具身服務機器人已累計部署超10萬臺，覆蓋全球60多個國家，主要應用于餐飲、酒店、醫療、零售等場景。樂聚機器人與海爾聯合推出家庭服務機器人Kuavo，可完成洗衣、澆花、晾衣服等任務。在智慧養老領域，杭州智元研究院研發的“髖部助行外骨骼”設備，通過意圖檢測和人機交互技術，幫助腿腳不便的老年人走向戶外。

具身智能服務機器人的發展特點在于其強大的交互能力和靈活適應性。憑借先進的語言理解和多模態交互技術，這些機器人能夠與人類進行自然、高效的溝通。同時，它們可以根據不同場景的需求，快速調整自身的功能和行為，展現出高度的靈活性和實用性。

4  具身智能推動特種機器人攻克危險復雜作業難題

在特種作業領域，具身智能為特種機器人注入了強大的能力，使其能夠在危險和復雜的環境中執行任務。消防救援機器人是其中的典型代表。這些機器人配備了高溫防護設備、滅火裝置和多模態感知系統，能夠在高溫、濃煙等惡劣環境中正常工作。例如，在大型火災事故中，消防機器人可以代替消防員進入火災現場，進行火情偵查、滅火作業等，有效降低了救援人員的風險。盡管消防機器人已經在一些火災事故中得到應用，但在復雜火災場景中，其自主決策能力和對復雜地形的適應性仍需進一步提升。此外，特種機器人還廣泛應用于礦山開采和深海探測等領域。在礦山開采中，機器人可以執行礦井探測、資源開采等任務，減少礦工在危險環境中的作業時間。深海探測機器人則能夠在深海高壓、低溫等極端條件下工作，進行海底地形測繪、資源勘探等任務。

中信重工開誠智能裝備有限公司的特種機器人產品覆蓋應急消防、災害救援、煤礦作業、危化巡檢、文物保護等領域。該公司30余款消防機器人產品，廣泛列裝全國消防系統和危化企業，代替消防員參與近千次滅火實戰。該公司還研發了煤礦智能機器人、噴漿式機器人，能夠完全代替人工在礦井下進行自主作業。在電站巡檢中，特種機器人還可以搭載高清攝像頭、紅外熱像儀等多種傳感器，對電站設備進行全方位的監測和診斷。

具身智能特種機器人的發展特點在于其出色的環境適應性和任務執行能力，能夠在極端條件下穩定工作，具備強大的感知和決策能力，以應對復雜多變的環境。隨著技術的不斷進步，特種機器人將在更多危險和復雜的場景中發揮關鍵作用，為人類的安全和資源開發提供有力支持。

5  應用場景拓展面臨的障礙與突破方向

具身智能在應用場景拓展過程中，面臨著諸多挑戰，主要包括技術、成本和市場接受度等方面。

第一，具身智能系統在復雜環境下的感知和決策能力有待提高。在非結構化的服務場景中，機器人需要面對各種不確定因素，如不同的環境布局、人員行為等，如何讓機器人準確地感知這些信息并做出合理的決策，是當前技術面臨的挑戰之一。此外，機器人的運動控制精度和穩定性也需要進一步提升，以滿足一些高精度作業的需求。為了解決這些技術問題，需要加強多學科交叉研究，融合人工智能、機器人學、控制科學等領域的技術，開發更加先進的感知算法、決策模型和運動控制模塊。

第二，成本居高不下制約具身智能應用場景拓展。具身智能系統的研發、生產和維護成本較高，這使得一些企業和用戶難以承受。例如， 一臺高性能的人形機器人價格可能高達數十萬元甚至上百萬元，這限制了其在一些對成本敏感的領域的應用。近年來，人形機器人的價格雖然在不斷下降，但是相比已經規模化應用、技術成熟的工業機器人，市場上典型產品的價格仍然要高出數倍。 一方面需要通過技術創新，提高機器人的生產效率和性能，降低硬件投入成本；另一方面，可以采用規模化生產和共享經濟模式，降低機器人的使用成本。

第三，市場接受度限制具身智能應用場景快速拓展。部分用戶對具身智能技術的安全性、可靠性和隱私保護存在擔憂，這影響了對具身智能產品的接受程度。例如，在醫療領域，患者可能對機器人參與手術治療存在疑慮，擔心機器人的操作失誤會對自身健康造成影響。構建包容、信任的應用環境，是提升具身智能技術市場接受度的有效途徑。例如，為了提高市場接受度，需要加強技術的安全性和可靠性研究，建立完善的安全標準和監管體系；同時，要加強對用戶的宣傳和科普，提高用戶對具身智能技術的認知和信任。

摘自《自動化博覽》2026年第一期暨《2026具身智能專刊》