場景驅動技術迭代 具身智能從“能運行”邁向“能實干”


    中國產業經濟信息網   時間:2026-07-30





      7月的上海,2026世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議(WAIC 2026)的熱度尚未散去,行業焦點已從大模型參數競賽轉向一個更具象的命題:當AI走出數字屏幕,如何在物理世界真正“干成活”?


      倉儲機器人全流程無人商用作業、靈巧手攻克工業柔性分揀難題、智能機器人實現汽車線束精密裝配規模化落地……一系列跨領域的實景應用,標志著我國具身智能已走出實驗室演示模式,完成從“能運行”到“能實干”的關鍵跨越,正式邁入場景落地、規模交付、產業協同的商業化新階段。


      場景定義技術


      在天津武清一座數千平方米的真實物流倉里,多臺輪式具身智能機器人穿梭于貨架之間,處理著各種“真實”訂單,從任務接收、路徑規劃、貨品識別與抓取,到分揀車歸位、復合打包銜接,全流程無人干預。


      這是神州控股旗下的科捷公司與大咖機器人在WAIC 2026期間聯合展示的成果,意味著具身智能從展臺演示向“真倉實干”邁出了關鍵一步。


      “機器人不能只做演示性揀選,必須進入真實倉庫,持續用真實訂單干活。”科捷相關負責人向記者表示。作為擁有近200個倉庫、日處理訂單峰值達500萬單的5A級物流企業,科捷向大咖機器人開放了天津武清真實商用倉。長走廊環境下的定位漂移、不同貨架高度下的抓取適配、從單件到滿箱的極端差異——這些實驗室難以復現的考題,正是決定機器人能否商用的分水嶺。


      科捷物流倉的落地實踐,正是“場景定義技術”理念的集中體現。機器人最初的7自由度機械臂延續自藥房小型場景的驗證方案,但在實際作業中卻暴露出了問題:部分料箱內貨品極少時,存在吸不起來或姿態受限的風險。基于現場反饋,項目團隊將其升級為8自由度,提升了手腕活動能力。


      抓取策略同樣經過了多輪優化調整。最初采用的雙臂同時作業方案,由于會干擾倉內的庫存分布秩序,打亂原有作業動線,最終被放棄。隨后,科捷落地了差異化適配方案:針對護腕、頭巾這類體積小巧的貨品,匹配單吸嘴完成抓取;而對于包裝袋尺寸較大的服裝品類,則改用雙吸嘴結構,保障抓取的穩定性。機械臂末端采用一側配置吸嘴、另一側搭載靈巧手的設計,分別完成貨品抓取和分揀車牽引的操作。


      “這些倉儲運營的標準作業程序和現場動線設計,由科捷團隊基于對真實業務流程的理解確定,嵌入機器人作業邏輯。”科捷相關負責人介紹,機器人的最優運行路徑由系統結合訂單位置自動規劃,優先完成近距離任務;多機集群相遇時會動態調整路線,避免出現路徑“鎖死”的情況。


      更關鍵的是訂單與系統的打通。科捷自研的神州金庫供應鏈軟件平臺與機器人調度系統深度對接——消費者下單后,訂單自動傳遞至神州金庫供應鏈軟件平臺,系統分配適合機器人作業的任務,機器人自主領取執行,全程無需人工逐單干預。


      探索多元應用


      具身智能走向“真倉實干”,“手”的技術突破尤為關鍵。今年“618”期間,萬拿Std16A工業實戰型靈巧手已進入真實倉儲分揀現場,完成不同尺寸盒體、服裝包裝、快遞軟包等物品的抓取轉運。


      萬拿機器人CEO程二亭告訴記者,倉儲場景中,傳統自動化設備難以兼顧柔性、非規則物品,而Std16A工業實戰型靈巧手通過多指獨立驅動、觸覺感知和精細控制,可根據物品調整抓取方式與力度,完成任務閉環。


      除了倉儲場景,具身智能還在探索進入更加精密的制造環節。它石智航在WAIC 2026上展示的TARS A1線束智能機器人解決方案,已在國內汽車線束龍頭天海電子規模化部署。


      在行業里,由于線束柔性無固定形態、力學狀態復雜、裝配精度高且容錯率極低,柔性線束的精密裝配一直都是公認的“硬骨頭”。


      “隨著汽車產業電動化、智能化加速,線束行業面臨結構性勞動力短缺。”它石智航創始人兼CEO陳亦倫介紹說,在此背景下,TARS A1方案的規模化落地不僅避免了重復、高強度的人工勞作,更通過“人機混編”重塑制造模式,讓人才轉向工藝優化、質量管控、產線運維等高附加值環節。


      迎來產業化拐點


      華東師范大學上海智能教育研究院院長周愛民表示,中國具身智能產業已成為全球重要的基礎設施供給方。“在基礎產業鏈層面,中國的優勢尤為突出,實現了從工業機械臂到人形機器人的全覆蓋,在底層技術、硬件制造、配套軟件、專業人才等環節形成了完整閉環。”


      周愛民說,目前機器人硬件制造已趨成熟,但配套智能控制系統尚未完成輕量化集成,龐大算力無法壓縮進終端,這是當下最大的阻礙。“一旦世界模型與機器人融合技術突破,整個產業鏈將迎來顛覆性變革。”


      程二亭認為,衡量產業發展的關鍵不在機器人做出多少復雜動作,而在于能否在真實場景中持續、穩定、可靠地完成任務,以及能否控制成本實現規模化交付。“長期來看,中國擁有較為完整的制造業體系、豐富的產業場景和較強供應鏈能力,有條件形成核心技術突破-產品工程化-場景驗證-規模應用-成本下降的產業循環。”


      業界普遍認為,具身智能正在中國供應鏈沃土上完成從“能運行”到“能干活”的關鍵一躍。“具身智能有望成為人工智能與實體經濟深度融合的重要載體,并為先進制造業升級、新產業培育和勞動生產率提升提供新的支撐。”程二亭說。(記者 吳蔚 鄭鈞天)


      轉自:經濟參考報

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