智能機器人的能力邊界與應用場景正加速重塑。近日，2025智能機器人發展大會在江蘇省南京市舉辦，中國機械工業聯合會機器人分會在會上發布智能機器人從孤立傳感走向融合認知、從執行任務走向自主決策等十大發展趨勢，揭示技術迭代的核心驅動力、應用拓展的潛在方向以及產業生態演變的邏輯脈絡。
據了解，智能機器人的發展趨勢呈現出鮮明的智能化、協同化、泛在化特征，深刻影響著技術創新、產業格局乃至社會倫理規范。
從孤立傳感到融合認知的進化，將突破單一模態信息的局限性，助力智能機器人實現對物理世界的全息化理解。類人的多模態環境感知與本體感知信息的深度融合，形成智能機器人"身體-環境"的具身統一認知，與決策控制有機協同，通過構建對物理和社會環境因果變化規律準確理解的世界模型，支持智能機器人"感知-想象-推演-決策"的作業閉環。
智能機器人正經歷從"執行預設任務"向"自主理解與決策"的轉變。多模態感知決策動作大模型通過融合分析海量生產數據，構建檢索增強系統，將大幅提高智能機器人作出復雜決策的能力。同時，探索復雜交互下的精細作業技能學習與高效生成模型方法，有助于構建混合專家模型系統，與大模型形成大小腦分層智能決策執行體系，讓智能機器人完成穩定長程的自主決策與高效執行的精細操作。
智能機器人的高效學習依賴于數據生態的革新，傳統人工采集的方式已無法滿足模型訓練對大量高質量數據的需求。海量的視頻數據、高質量的運動捕捉數據和物理引擎驅動的超真實仿真數據等，將大幅擴充智能機器人數據生態規模。
控制架構開始進入云邊端協同部署和群體智能進化階段。分布式云邊端協同架構借助AI﹢5G/6G﹢物聯網技術，助力智能機器人完成集群的知識共享與進化學習。云端負責全局策略優化，邊緣節點處理實時推理，終端執行具體任務，形成高效算力調度體系。智能機器人集群可通過動態共享經驗提升整體作業效率，邊緣計算可以保障本地化數據處理的實時性與隱私性，支撐更多實時性要求高的應用場景。
傳統機器人本體設計聚焦于剛性執行機構的運動性能，該結構缺乏深度集成的智能傳感器與嵌入式算力單元，無法成為具身智能技術的有效物理載體。因此，突破傳統硬件范式，進行軟件與硬件協同設計，并對本體進行深層次智能重構，可以讓機器人更好地融入AI生態、適應復雜非結構化環境。如多智能傳感器與本體深度融合、AI計算邊緣芯片在機器人內部或近端高度集成、機器人適應性與靈巧性創成式設計等。
人形機器人軟、硬件系統的技術加快突破與迭代，云端智能提供場景理解與復雜決策支持，邊緣計算保障實時響應與安全控制，本體執行精細操作任務，讓智能機器人逐步實現從單一功能執行者向復雜任務協作者的角色轉變，加速向工業、生活服務、醫療康復、特種作業等多元領域探索。
智能機器人產業的生態競爭已從單一技術比拼升級為體系架構競爭，硬件模塊化與軟件平臺化生態正在逐步形成，技術底座架構與能力組件市場加速構建……這些將有力推動我國智能機器人產業快速發展與應用落地，形成集群性產業競爭優勢。
技術突破為智能機器人的商業模式創新提供強大動力，使其逐漸從從傳統的產品售賣轉變為價值共創。設備租賃、效能分成、能力訂閱的RaaS（機器人即服務）模式形成商業落地，"平臺企業﹢垂直企業"的商業生態共創體也正在逐步形成。
智能機器人的安全挑戰已從傳統的物理安全防護升級為覆蓋硬件可靠性、算法魯棒性、數據隱私性、行為倫理性的系統性工程。從被動防護到主動安全，從單點合規到生態共治，從算法安全到技術信任……智能機器人已在醫療、工業等眾多高風險場景應用，將覆蓋功能安全，信息安全等多個領域。
智能機器人標準、安全認證、人機權責劃分、數字身份、數據隱私保護等成為重點。業內專家認為，智能機器人應用場景不斷拓展，未來需進一步完善監管體系，平衡技術創新與社會風險，確保行業健康有序發展。（記者 胡立彪 實習記者 劉松瑤）
轉自：中國質量報
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