​人形机器人“进厂”，工业机器人慌不慌？

炙手可热势绝伦。集齐技术、资本、政策和市场，机器人正迎来它的高光时刻。截至2024年年底，中国共有45万多家智能机器人企业，在过去四年里增长了两倍。

当工业机器人企业正在思考怎么用AI技术，凭借AI技术快速崛起的人形机器人企业已迫不及待进入工业机器人领域。

老设备，新问题


“工业机器人，传统吗？”

2025年3月8日，美的蓝橙实验室主任刘前进在他们主办的首届重载工业机器人学术论坛上，给嘉宾们抛出这样一个问题。由头是在前面的演讲中，有嘉宾提到，在2025年年初杭州“六小龙”出来之后，有人把工业机器人归类为传统机器人。

刘前进本人，一直活跃在工业机器人领域。他在2002年博士毕业后，便参与筹建瑞士工业机器人巨头ABB的中国研究院，工号为“001”，此后他担任ABB中国区CTO、研发负责人，直到2020年加入美的集团，现在是美的集团蓝橙实验室主任。

蓝橙实验室，是依托美的集团，2022年获批建设的重载机器人全国重点实验室，主要聚焦机器人核心零部件、整机设计、智能控制与智能应用等领域的研究和探索。



2025年3月8日，蓝橙实验室举办的首届重载机器人学术论坛圆桌讨论现场

算起来，工业机器人已经有六十多年历史。美国发明家乔治·德沃尔（George Devol）和物理学家约瑟·英格柏格（Joe Engelberger）联合创办的Unimation公司，于1959年推出了世界第一台工业机器人Unimate。这是一款液压驱动的机械臂，1961年正式进入通用汽车的车间里工作，从事金属加工、焊接和搬运。

2025年年初，相比不断刷新的人形机器人上街巡逻、“进工厂”打工的大众传播场景，工业机器人太过安静。或者说，属于工业机器人的热闹，不在会展或者舞台，而在工厂的生产车间里。

作为制造大国，中国自2013年起成为全球最大的工业机器人市场，目前工业机器人装机量在全球的占比过半。作为一种高度集成的自动化设备，工业机器人被分布在工业制造场景中的搬运、焊接、喷涂、加工、装配、洁净等多个环节，是现代智能制造体系中极为重要的组成部分。

这些机器人，除了来自工业机器人“四大家族”发那科（FANUC）、ABB、库卡（KUKA）、安川（Yaskawa）之外，也有中国本土成长起来的工业机器人企业如汇川科技、新松机器人、埃夫特、埃斯顿等等。

这其中比较特殊的是库卡。2017年，美的集团以37亿欧元（近300亿元人民币）收购了库卡94.55%的股份，2022年继续收购其剩余股权并完成私有化。

放在今天，从中央到地方密集出台的机器人相关产业政策和机器人产业的发展情况来看，美的的这一笔收购颇有眼光。另一家中国家电巨头海尔智家，在2025年1月成立了海尔兄弟机器人科技公司，2025年2月通过青岛海尔卡奥斯工业智能有限公司斥资25.19亿元，成为工业机器人上市企业新时达（002527.SZ）的实控人。

中国国家市场监管总局监的数据显示，截至2024年12月底，中国共有45.17万家智能机器人产业企业，注册资本约6.44万亿元，企业数量较2020年年底增长206.73%，较2023年年底增19.39%。

当然，机器人产业最吸引眼球的还是人形机器人。2022年10月，特斯拉发布了首款人形机器人“擎天柱”（Optimus），搭载特斯拉同款的自动驾驶软件系统和传感器，并在2024年6月开始在自家的汽车工厂部署作业。小米、小鹏、蔚来等中国汽车企业也纷纷切入“人形机器人”赛道。

在资本和AI技术的赋能之下，美国初创企业Figure、1X、Agile Robots、Agility，中国初创企业宇树、乐聚、智元、逐际动力等，屡有阶段性成果发布，不断刷新人形机器人的技能天花板。

在哈尔滨工业大学教授朱延河看来，说工业机器人“传统”，意味着是它是中流砥柱、产业的脊梁，就像人到中年，肩负着承前启后的重任。从这个词可以看到人们对工业机器人的期待，希望它变得越来越聪慧，不需要那么多工人辅助、不需要复杂的编程，就能够像一个机器人管家或者熟练技术工人一样，自动、自觉地去完成工作或任务。

香港大学访问教授、新兴技术研究所副所长陈和平补充说，就像人形机器人根据场景发展出双臂、双足、移动等不同形态，工业机器人的本体也是一样的，以不同形态满足不同场景的需求。“不是说发展到一定程度，我们不需要工业机器人，或是将来人形机器人完全取代工业机器人，我觉得这不会发生。”

场景，性能，技术底座


在这次学术会议上，有两位研究者报告了新型的工业机器人形态。一个“大而美”，一个“小而精”，瞄准的都是高端制造。

清华大学教授刘辛军报告了他们研制的一种五轴并联加工模块，以“原位制造岛”的概念，实现包括铣削、切削、钻孔、检测、装配、搬运等功能的一体化。

华中科技大学教授陶波报告了他们研制的“吸附式移动加工机器人”，机器人的外观像一个扫地机器人，可以在立体曲面上，并通过机器人集群，实现“蚂蚁噬骨”式的制造，为超大型复杂构件的加工提供新的解决思路。

2021年12月21日，中国工信部等十五部门联合印发的《“十四五”机器人产业发展规划》称，机器人被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”，其研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。这一产业规划提出的目标是，到 2025 年， 中国成为全球机器人技术创新策源地、 高端制造集聚地和集成应用新高地。

在蓝橙实验室常务副主任陈文杰看来，高端制造从专用装备向机器人化装备发展势不可挡，重载机器人在航空航天、能源交通等装备制造领域，已经成为不可缺少的柔性智能工业母机。

作为后起之秀，高端制造仍是中国工业机器人的短板。行业咨询机构 MIR 睿工业的数据显示，2024年中国工业机器人市场销量超29.4万台，其中本土工业机器人厂商的市场份额提升至52.3%，首次超过外资品牌，销量同比增长20%，远高于整体市场增速。

从细分产品来看，中国本体工业机器人的主场在协作机器人（Cobots）和并联机器人(Delta)，在水平多关节机器人（SCARA）和六轴机器人（6-Axis）领域，也抢占了部分外资品牌的份额，但在重载机器人领域的渗透率较低。

小批量、大尺度、复杂构件的制造，对工业机器人提出更加苛刻的要求。机器人性能不足，比如刚度、精度不足，会严重制约它的应用范围和生产效率，带来不可修复的加工缺陷，严重制约高端应用。

对此，蓝橙实验室希望在未来实现工业机器人与数控机场的融合：既保持工业机器人的高柔性、低成本，面向更加通用、普遍的行业需求，而不用去做特殊定制化的特种机器人，同时也可以追求数控机床的高精度、高刚度。

目前，他们已经完成了大负载、大臂展、大作业角度下的高刚高精机器人工程样机的研制，最大的顶锻力达到9000N，臂展3500mm，负载500KG，加工姿态刚度达到1.6到4.8N/um，全局绝对精度小于0.3mm，相对原先毫米级的绝对精度，这是一个跨越式的倍增。

工业机器人的发展，离不开产学研合作，科学家和工业界的合力。

朱延河做了《工业机器人整机性能提升关键技术》的报告。这一时间跨度四年的课题，联合了哈尔滨工业大学、天津大学、上海交通大学和华中科技大学等4 所高校，还有新松机器人、珞石科技、埃夫特、汇川技术、华数机器人、振康机械等6 家工业机器人企业，主要针对多关节型工业机器人，围绕整机正向设计、底层模型、规划和控制、应用和部署、统一架构，试图建造一个面向多家工业机器人企业，能够共享、共用的“技术底座”，能够兼容更多的专业算法模块、产品、型号和谱系，以打造一个开源生态。

像人一样的机器


朱延河把工业机器人类比为产业工人，需要体能、技能、智能三个能力累加，才是一个好的工人。

在他的前述课题中，用到了人工智能的最新成果。他们利用迭代学习的方法，能把工业机器人的绝对轨迹误差从0.5毫米降到0.2毫米以下，特别是在全速度段、高速运行模式下，使其动态运行的轨迹跟踪精度得到大幅提升。

美的库卡集团CTO张晖希望，在工业机器人现有框架体系里，能够用大语言模型来取代过去的人工编程；突破现有产品框架，在工业制造环境下，工业机器人能够自主工作，未来可以像自动驾驶一样，能够有自主操作、自主学习的能力，完成一个制造工艺。

AI大模型，能直接应用于工业机器人吗？

南方科技大学副教授郑锋研发了一个名为“异常检测大模型的基准”算法，以发现多模态大模型的幻觉问题，并用它来做了一个工业质检大模型，去探索大模型在工业质检领域到底有没有用，结论是“还不行”。

主要制约在数据。郑锋认为，把开放场景中从视觉到多模态的方法论，平移到工业场景并不合适。从计算机视觉到多模态再到计算智能，在家居场景、开放场景下，需要人机交互的机器人，应该很快可以带到生活中来。但工业场景很难获取大规模数据——而这是大模型的基础。有足够多的数据、大数据、大模型，再到知识涌现，才能形成类人智能。

张晖对此十分认同。目前的大模型动辄上万亿参数，但一个大模型想要描述一个工业场景，不光难以获得足够的数据，模型本身的维度也非常大，不可能期待用一个基础模型来解决机器人所要应对的场景。

对此，库卡希望能分解成四个维度的大模型来解决：一是视觉感知；二是抓取不同物品，尤其是不规则物品的抓取技术；三是运动规划；四是微观的精细操作。它们的难易程度是从最简单到最难，现在相对比较成熟的只是在视觉大模型上。

工业机器人的优势，在于由专业知识驱动的算法。在郑锋看来，传统领域，特别是工业制造领域有很多人类的经验、知识，作用很强，未来应该是大小模型协同、数据驱动与知识驱动结合，有很大的空间。

工业机器人正在思考怎么用AI技术，中国的人形机器人企业已迫不及待进入工业机器人领域。2025年3月5日，人形机器人初创企业宇树在深圳注册成立了一家工业机器人公司。优必选、乐聚、银河通用、星动纪元等人形机器人厂商也纷纷涉足工业机器人，试图通过工业机器人市场实现人形机器人技术的复用，获得市场。

如果从日本早稻田大学在1973年研发的世界第一个全尺寸人形机器人WABOT算起，人形机器人的发展已有五十多年历史。几经沉浮，这一轮人形机器人的崛起，主要在于抓住了AI大模型技术和强化学习，在一定程度上实现了场景泛化和自主决策。

回顾工业机器人的发展，1960年代，作为工业机器人的发源地，美国率先给了工业机器人以汽车制造等应用场景；1970年代以后，日本和欧洲在工业机器人核心部件领域，尤其是在减速器、伺服电机和控制系统方面，在设备稳定性和耐用性方面持续推进。

在过去十年里，接力棒来到了中国。这里不仅有全世界最大的制造业场景，出现了大量的工业机器人企业，还是人工智能技术的热土。智能化是中国的机会，也是中国可能带给产业的最大贡献。

人工智能、大数据和机器学习，是新机遇，也是新挑战。在陈和平看来，工业机器人发展至今仍是一个工业设备，离人的智能还很远，很少能跟工艺闭环。如果说过去的主要挑战在电机、减速器、控制器，现在还要加上智能编程、智能校准和人机交互。

当人工智能的方法涌向我们，还要不要老老实实去研究动力学、规划和底层算法？朱延河坚持，古圣先贤经过长时间积累，凝结成为人类智能的结晶，不仅能指导机器人高速运动，同时也能指导看不见的事情发生。比如行星运转、宇宙运转，都服从最基础的规律。

他说，“一定是把基于机理的机制、基于数据驱动的机制，以及大语言模型等，合理、智慧地集成在一起，共同发挥作用。”

南方周末研究员 李一跞

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