從實驗室到工廠：物理AI如何變革工業自動化

　　/朝聞通/縱觀今年各大人工智能與機器人大會，不難發現，産業界對人形機器人的态度已發生根本性轉變。盡管教育和表演仍是技術探索的重要方向，但越來越多投資者與客戶開始追問：人形機器人究竟能做什麼?每日有效工作時長幾何?真正的試煉場，正落在高溫、高頻、高重複性的工廠車間。而這個試煉場并非未來的設想：物理AI今天已經在生産中發揮作用，協作機器人和自主移動機器人正在真實的工廠中執行實際任務。人形機器人代表的是這一技術發展的前沿延伸方向，而不是物理 AI 落地的先決條件。

　　在泰瑞達機器人近日主辦的線上圓桌論壇上，來自他山科技、北京人形機器人創新中心及Robotiq的技術與銷售專家形成共識：具身智能 – 物理AI – 從實驗室走向産線的關鍵，不在外形多拟人，而在能否于"髒、亂、差、險、枯燥"的剛性場景中，構建出穩定、可靠且可規模化複制的運營能力。

　　與會嘉賓指出，産業的突破路徑清晰指向兩個維度：一是改變當前的機器訓練方式，從人類示教走向自主交互學習;二是推動生态共建，打破數據孤島與标準割裂的困局。值得注意的是，人形機器人研發中積累的靈巧操作與自主性技術，将率先反哺和賦能成熟的工業機器人品類，這為優傲機器人等協作機器人廠商帶來了明确的創新方向。這也使協作機器人成為物理 AI 部署的核心載體。一個開放、以 API 為優先設計的執行層，具備 ROS 2 支持以及對工業數據的實時訪問能力，能夠讓 AI 模型以安全、可重複的方式在真實生産線上執行任務。正因如此，越來越多面向物理世界開發 AI 應用的開發者，選擇從成熟的工業平台着手，而不是從專門定制的硬件開始構建。

　　髒累苦險，人形機器人應聚焦ROI清晰的場景落地

　　嘉賓認為，具身智能不應盲目追求通用性，而應攻克傳統自動化難以覆蓋、人工成本高且投資回報清晰的場景。這些場景具備任務标準化、環境結構化、痛點極緻化的特征。

　　• 柔性物料加工處理：小龍蝦分揀與剝殼被列舉為頗具代表性的案例。面對生鮮批次差異大、軟硬不一的特點。類似這樣的場景人力成本高且流動性大，ROI模型清晰，是技術落地的理想切口。

　　• 精密上下料與插裝：在3C電子及汽車零部件行業，多品種、小批量的常态導緻傳統自動化換線成本高昂。基于感知和自适應能力的機器人能容忍物料偏差，大幅減少精密工裝投入，提升産線柔性。

　　• 标準化勞務與高危作業：餐飲後廚洗碗、電力巡檢帶電操作、物料轉運等場景，因工作枯燥、人員流失率高或存在安全風險，正成為機器人快速複制部署的重點領域。

　　人形機器人技術反哺傳統自動化技術

　　與會專家特别強調了一個關鍵趨勢，即人形機器人研發中積累的靈巧操作與自主性技術，并不會孤立存在，而是将率先賦能傳統的協作機器人與工業機械臂。

　　未來3至5年，随着力控與觸覺技術的下放，傳統機器人将從簡單的拾取放置擴展到更複雜的裝配、打磨及力控任務。制造業将見證更多類型的機器人技術在産線上解決比簡單搬運更複雜的物理交互問題，推動機器人在工廠環境中真正實現自适應。

　　物理AI在工業生産場景的技術破局路徑

　　盡管産業前景廣闊，但嘉賓并未回避當前具身智能從實驗室走向車間所面臨的核心技術斷層。

　　首先，觸覺感知與控制閉環缺失，物理交互的"最後一厘米"有待完善。盡管人形機器人的視覺技術成熟度已經相當高，但觸覺感知還在發展階段。從末端傳感器捕捉接觸力，到控制算法做出實時響應，若感知與控制閉環不夠順暢，機器人在精密插裝、柔性物料處理等場景中就容易出現動作遲滞甚至停機風險，進而影響工序穩定性與良率。對此的破局路徑是補齊觸覺交互短闆，将"視-觸-力"多模态感知的深度融合作為高優先級的攻堅方向。

　　這正是 AI 研究與工業機器人技術交彙的地方。AI 模型本質上是概率驅動的，而制造業則是确定性驅動的。生産線必須在一個節拍接一個節拍的運行中，持續輸出符合公差要求的相同結果。一個"大多數時候都正确"的機器人，還不能被視為真正的生産資産。

　　彌合這一區别的關鍵，在于具備實時力控與運動控制能力，并将安全機制原生設計在控制層之中，而非事後附加。這正是工業機器人行業數十年來持續積累和打磨的核心能力，也正是将一個能力出色的 AI 模型，轉變為能夠在真實産線上被信任和長期運行的機器的關鍵所在。

　　其次，行業過于看重硬件參數，而忽略了軟硬協同的重要性。過度關注靈敏度參數而忽視整體協同，或導緻人形機器人在高溫、高頻、多粉塵的工業環境中無法穩定執行任務。解決這一技術難題，需要從芯片、傳感、算法進行全棧拉通與協同優化。隻有将系統級魯棒性和綜合成本作為核心設計指标，而非單項靈敏度參數，才能支撐起面向多行業的規模化複制。

　　最後，行業亟缺高質量多模态數據。行業既缺乏具備跨場景通用能力的大模型，又過度依賴單一視覺數據，而力覺、觸覺等物理交互數據的缺失，使模型難以理解物體的真實物理屬性。與此同時，各企業自建數據基地，拉低了行業整體的模型訓練效率。破局需要從訓練範式轉變與生态标準建設兩端同時發力。

　　在訓練範式上，行業正從依賴人工示教的模仿學習，加速向機器人與物理環境自主交互的自主學習演進，通過在真實物理環境中設置海量任務，使模型從實際接觸數據中沉澱經驗，從而從根本上提升算法的泛化邊界。在生态層面，推動數據格式、硬件接口與通信協議的标準化，已成為降低重複投資、提升行業整體效率的前提條件。

　　關于泰瑞達機器人

　　泰瑞達機器人(Teradyne Robotics)是物理AI的彙聚之地，公司緻力于通過協作機器人及自主移動機器人技術的創新，推動制造業流程變革。泰瑞達機器人旗下公司 - 優傲機器人(Universal Robots)與名傲移動機器人(Mobile Industrial Robots，簡稱MiR)- 通過将機器力量與人類才智相結合，助力各類規模的企業提升運營效率。我們的全面解決方案使企業能夠優化制造流程，從而提高産品質量、增加産能，同時大幅改善工人安全。

　　泰瑞達機器人是泰瑞達公司(Teradyne, Inc.，納斯達克股票代碼：TER)的一個業務部門，泰瑞達是全球領先的自動測試設備與先進機器人供應商。

　　Teradyne® 是泰瑞達公司在美國及其它國家的注冊商标。