近日，新能源汽車廠商小鵬打造的AI機器人IRON憑借酷似人類的外形和絲滑的“貓步”賺足了眼球，不僅引發了一場“是機器人不是真人”的自證風波，還帶動小鵬汽車港股暴漲，市值超越吉利。
作為具身智能的物理形態之一，人形機器人賽道吸引著越來越多的廠商競相入局，同時也讓具身智能概念持續升溫。可以看到，具身智能正從實驗室走向真實的工業場景，推動制造業向智能化、柔性化、人機協同方向加速演進。
從“實驗室”加速走進“實體生產線”
“不同于傳統工業機器人只能按照控制程序去完成固定動作，今天的具身智能機器人具備環境感知、人機交互和自主推理、決策的能力。”中國聯通大數據首席科學家范濟安說道。
從具體來看，傳統工業機器人就像是依賴預設程序的“機械執行者”，比如流水線上重復固定動作的機械臂，只能在結構化環境中完成既定任務，一旦環境變化或任務調整，就需要重新編程，通常不具備自主決策能力；而具身智能機器人就像是“會思考的合作伙伴”，它能夠在開放、動態的工業場景工作，通過視覺、觸覺、聽覺等多模態感知技術獲取環境信息，并通過自主決策與柔性執行形成閉環，真正實現從“被動工具”到“主動智能體”的跨越。
在全國各地的工廠中，具身智能機器人逐漸嶄露頭角。浪潮正在其自有智能制造工廠率先部署越疆具身智能機器人，通過部署工業具身智能機器人，實現多崗位柔性聯動部署和多工序聯動協同作業，推動柔性抓取、多工位協同、產線數據聯動等關鍵環節的工業化落地。新時達人形機器人新達“入職”海爾工廠，不僅能給冰箱門軸刷潤滑油，還能做更復雜的物料搬運和智能巡檢工作，無縫融入產線。中國聯通的工業具身智能機器人也在走進電力機房智能巡檢場景，依托格物具身智能平臺，自主學習并完成開關機柜、自動巡檢等任務。
因時機器人創始人兼CEO蔡穎鵬對具身智能機器人在工業制造領域的應用前景非常樂觀。他認為，工業制造領域體量龐大，只要能夠切實解決實際問題，并且成本可控，便能實現批量應用。經過工業場景的應用與檢驗，具身智能機器人的品質、成本控制以及產業鏈將趨于成熟。
“大小腦”協同實現感知、決策、執行閉環
具身智能機器人的泛化能力主要依賴于其“大腦”（大模型）和“小腦”（小模型）的協同作用，實現復雜任務的自主完成，并根據動態變化的環境自動調整工作方式，這是檢驗機器人實用性的重要標準。大模型作為“大腦”，負責感知環境、理解指令并進行高層決策，例如通過自然語言處理將抽象指令轉化為具體任務規劃。小模型作為“小腦”，負責分解任務、快速響應和執行具體動作，例如通過強化學習或模仿學習優化末端執行器的軌跡。簡單來說，就是大模型處理全局規劃，小模型執行局部動作，從而形成“感知、決策、執行”閉環。
中國聯通在工業具身智能領域通過“大小腦協同”模式推動技術落地，核心便是通過大模型（大腦）與小模型（小腦）的分工協作？，解決工業場景中實時性、精度與復雜任務處理的矛盾。據中國聯通（江西）新型工業化研究院院長馬劍光介紹，中國聯通的格物具身智能平臺已形成“多模態感知→具身大腦訓練→具身小腦推理→本體執行反饋”的完整閉環，能夠為機器人提供端云訓推協同、設備智能升級的軟硬一體化支撐。基于該平臺，中國聯通聯合頭部機器人廠家打造的“格物小智”機器人品牌已在汽車、電子等行業實現5G+AI全連接智能工廠的規模化驗證。
不過，從技術層面看，具身智能機器人要真正實現“大小腦”協同仍存在挑戰。南昌大學教授李春泉指出，工業視覺檢測在光照變化、小樣本缺陷識別等方面仍依賴小模型與專用算法，大模型雖在交互層面表現優異，但在高精度執行環節仍需與傳統控制方法結合。北京航空航天大學教授徐坤表示，機器人在動態非結構化環境中的感知與控制仍是難點，尤其在視覺失效時，必須依賴力覺、觸覺等多模態感知。
“VR+具身智能”重塑機器人訓練方式
虛擬現實（VR）與具身智能的融合，正在重塑機器人的訓練方式。傳統工業機器人訓練依賴實體環境和人工示教，成本高、周期長，尤其在高溫、高危環境下難以實施。“通過構建高保真的虛擬訓練場，我們可以在數字孿生環境中對機器人進行大規模仿真訓練，再將其能力遷移到實體生產線上，”范濟安表示，“這當中不光是凝聚了具身智能技術，同樣也使虛擬現實技術找到了一個新的落地場景。”
浙江人形機器人創新中心在寧波啟用的“具身智能驗證場”，1∶1還原了工業制造、智慧家庭、商超零售等多個細分場景，通過VR遙操作技術模擬真實工作場景，幫助機器人完成復雜任務訓練，如樣品傳遞、儀器操作等，加速機器人從“學習”到“上崗”的進程。該實訓場有效解決了行業數據短缺痛點，降低了物理測試成本，同時提升了機器人在動態環境中的自主決策能力。
“當下，人形機器人正從概念走向實踐，我們希望通過打造這一具身智能驗證場，通過產學研的深度協同，構建起打通技術研發、產業應用與人才培養的全新平臺，推動人形機器人產業進一步發展。”浙江人形機器人創新中心首席科學家熊蓉表示。
在江西立訊智造工廠內，中國聯通基于AI大模型開發的“數字人教官”，通過虛擬現實技術和動作識別算法，為5萬名員工提供實時操作指導和糾錯服務，覆蓋精密制造流程培訓，使培訓效率提升了50%，培訓成本節省了2000多萬元。與此同時，中國聯通還聯合立訊精密聚焦設備巡檢、高危作業替代等場景，共同研發工業級人形機器人，并在虛擬仿真場景中對機器人進行訓練，實現了機器人技術開發到產業應用的全鏈路閉環。類似的場景同樣在昆山、云南等地的工廠中上演。
從真人教官到“數字人”教官，從制造到“智造”，虛擬現實與具身智能的深度融合不僅能夠幫助工業企業實現降本增效、品質提升的顯著成果，還為整個制造行業向“新”而行、“智”造未來提供了新思路。“在這些已經落地或者正在落地的這些案例當中，我們看到的不僅僅是多種技術融合的縮影，更是未來工業變革的序章。”范濟安感慨說道。（記者 宋婧）
轉自：中國電子報
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