中國電子技術標準化研究院副院長范科峰

：近年來，工業智能正從傳統預編程的機械自動化，邁向能夠感知、理解并自主適應物理環境的具身智能。您如何理解“工業具身智能”？在您看來，工業智能的這一轉變最根本的突破在于什么？您認為這將對制造業的底層邏輯帶來怎樣的重塑？

范科峰：工業具身智能的核心在于“具身”，即智能體通過物理實體（如機器人、AGV等）與環境進行實時交互，并基于多模態感知（視覺、力控、觸覺等） 自主決策和適應變化。與傳統預編程自動化相比，其最根本的突破在于實現了從“規則驅動”到“任務—環境協同驅動”的范式轉移。傳統自動化依賴固定邏輯和結構化環境，而具身智能通過深度融合強化學習、多模態感知、高保真物理仿真及實時運動規劃等技術，實現了對非結構化環境的動態響應。例如，一臺具身智能機器人可以通過視覺和力覺感知自主調整裝配力度，或適應零部件的微小公差變化—這背后是感知、認知與執行閉環的突破。

對制造業底層邏輯的重塑主要體現在以下三方面： 一是生產柔性的根本性變革。生產線能夠在不進行大量硬件改造和復雜重編程的前提下，動態適應多品種、小批量乃至“單件流”的定制化生產任務，實現真正的柔性制造。二是人機協作關系的深刻重構。從過去要求“人適應機器”的固定節拍與工位，轉變為“機器適應人”的自主協同與技能增強，使工人能夠與智能體高效、安全地共同完成復雜裝配、精密檢測等任務。三是制造系統整體韌性的顯著提升。通過實時環境感知與自主決策優化能力，系統能夠主動應對供應鏈波動、設備突發故障、物料批次差異等不確定性，大幅減少生產中斷，提升運營的連續性。

： 目前，工業具身智能在實驗室或特定場景中已展示出巨大潛力，但在大規模工業部署中仍面臨可靠性、成本與柔性平衡等挑戰。您認為， 當前最主要的產業化瓶頸是什么？行業又應如何構建跨學科的合作生態來加速其落地？

范科峰：當前，工業具身智能邁向大規模產業化的主要瓶頸集中在三個方面：一是技術可靠性的工程化挑戰。在復雜、動態的真實工業環境中，感知算法的泛化能力與魯棒性仍顯不足，長時間、高負荷運行下的系統穩定性與故障率尚不能滿足嚴苛的工業生產要求。二是成本與投資回報（ROI）的階段性錯配。高性能力/力矩傳感器、3D視覺系統及邊緣算力的成本依然較高，而工業界對自動化投資的回報周期極為敏感，這制約了技術的快速普及。三是柔性與效率的內在矛盾。為實現廣泛適應性而設計的自適應算法，往往在計算耗時或決策復雜度上有所增加，可能影響生產節拍，這與工業界對極致效率與確定性的追求形成現實沖突。

為構建跨學科合作生態，建議從四方面發力： 一是深化以場景為紐帶的產學研用協同。鼓勵高校與科研院所聚焦前沿算法創新，企業則開放真實生產場景與數據，共同定義問題、驗證方案，攻克可靠性工程難題。二是以標準化與開源化降低集成壁壘。亟需建立硬件接口、通信協議、軟件架構及數據格式的開放標準與開源參考實現，大幅降低系統集成與二次開發的成本與技術門檻。三是系統性培育跨界融合的復合型人才隊伍。需要培養同時精通機器人學、人工智能、自動控制理論，并深刻理解特定垂直行業（如汽車、電子）工藝知識的工程研發與解決方案團隊。四是建立階梯式、場景驅動的技術驗證與推廣機制。通過卓越級、領航級智能工廠先行示范，在典型場景中完成技術迭代與驗證，形成可復制、可推廣的最佳實踐，再逐步向更廣泛的領域拓展。

：具身智能的實現依賴于“大腦”（AI算法）、 “小腦”（實時控制）與“身體”（執行機構） 的深度融合。在您看來，通用大模型與專用控制模型在工業場景中應如何協同？未來的將呈現怎樣的發展路徑？電子四院在相關標準體系的規劃中，是如何考慮這種技術架構融合與互聯互通問題的？

范科峰： 通用大模型與專用控制模型在工業場景中的協同關系，本質上是高層認知決策與底層精密執行之間的分層協作。通用大模型憑借其強大的多模態感知與語義理解能力，負責處理非結構化信息、解析復雜任務意圖并進行宏觀任務規劃與異常狀態判斷。而專用控制模型則依托其對特定物理動力學模型的深刻理解與實時計算能力，確保執行過程的精確性、可靠性與毫秒級實時響應。二者的協同依賴于標準化、結構化的功能接口與數據協議，其核心價值在于，通過高層意圖的抽象表達與底層動作的確定執行之間的緊密銜接，使系統能夠在應對非結構化任務時保持決策的靈活適應性，同時在物理執行層面保障作業的精確性、可靠性與實時性。

關于未來技術發展路徑，預計將呈現“平臺架構趨同與垂直應用深化”并存的格局。在基礎平臺層面，面向工業領域的共性需求，如資源調度、數據治理、模型管理與安全框架，趨向出現統一的智能底座或操作系統，以實現開發效率與互聯互通。而在具體應用層面， 由于各行業甚至各工藝環節在知識、精度、節拍方面存在差異，將衍生出大量深度融合行業知識的專用模型與優化組件。因此，技術棧將在一定程度上收斂于開放的共性平臺，同時在應用層保持高度專業化與場景化。

我院在相關標準體系的規劃中，將重點推進以下四個層級標準化工作實現技術架構融合與互聯互通：一是著力研制系統架構、信息模型、數據接口與通信協議等基礎共性標準， 旨在為實現不同層次模型與異構設備間的互操作提供技術依據。二是加快推進功能安全、信息安全、可靠性評估等關鍵標準制定，筑牢技術融合應用的安全底線。三是重點圍繞典型場景，研制專用模型的性能評測、接口規范與集成應用指南等行業或團體標準， 旨在推動專用模型的規范化、模塊化發展。四是積極開展面向典型場景的行業應用實施指南與成熟度評估等標準研制， 以標準引導技術有序集成與產業化推廣。核心目標是通過構建科學完善的標準體系，降低系統集成復雜度，促進形成開放、協同、健康的產業生態，為工業具身智能的規模化落地提供堅實支撐。

：您認為，中國在哪些特定行業或工藝環節最有可能率先規模化落地工業具身智能，形成全球領先的優勢？為了將場景優勢轉化為技術和產業優勢，我們需要在核心元器件、工業軟件或數據生態等關鍵短板上進行怎樣的戰略布局？

范科峰：基于對我國完備工業體系與豐富應用場景的綜合研判，工業具身智能技術有望在以下對高精度、高柔性、高一致性需求迫切的特定行業率先實現規模化落地，并形成全球領先的實踐優勢。

在新能源汽車制造領域，動力電池模組的智能化堆疊與裝配、復雜線束的柔性布設與端接等環節，因涉及高價值部件與嚴格的安全標準，對作業的一致性與可靠性要求極高。這些環節工藝復雜且需適應多車型變批量生產，為融合視覺引導與力控操作的具身智能系統提供了明確的應用場景，是提升生產安全與質效的關鍵突破口。

在智慧物流與倉儲領域，面對電商、零售等行業海量非標準件（SKU）的動態分揀需求，傳統自動化方案難以適應。基于移動操作機器人（AMR）與實時三維視覺規劃的具身智能揀選系統，能夠有效處理從料箱到訂單箱的精準抓取與放置，是應對勞動力成本上升、打通倉儲自動化最后一公里的核心解決方案，為規模化推廣奠定了基礎。

在精密電子裝配與檢測領域，芯片貼裝、微連接器插合等微米級精度裝配， 以及微觀瑕疵視覺檢測等工藝，長期以來高度依賴熟練技工。具身智能通過高精度視覺伺服與力位混合控制，在保障產品一致性與可靠性的同時，有效應對該領域勞動力短缺與技能培訓周期長的核心痛點。

以標準為紐帶破解核心短板，推動場景優勢向技術與產業優勢轉化，具體戰略布局如下：一是加強頂層設計與政策協同，制定工業具身智能發展規劃，通過設立專項基金，引導創新資源向關鍵技術攻關集聚；二是構建以場景為牽引的產學研用協同創新體系，推動龍頭企業開放場景，組建創新聯合體，加速技術工程化迭代；三是推動產業鏈上下游協同攻關，圍繞高精度傳感、專用芯片等核心環節，構建自主可控、安全可靠的產業生態；四是實施分級分類的應用示范工程，在重點行業建設示范工廠， 以規模化應用牽引技術成熟與成本優化；五是強化標準體系的引領作用，加快構建覆蓋基礎共性、互聯互通、安全可信的標準體系，為產業有序發展提供堅實基礎與核心支撐。

摘自《自動化博覽》2026年第一期暨《2026具身智能專刊》