近兩年，人工智能技術(shù)迅速發(fā)展，千行百業(yè)都面臨巨大的機(jī)遇和顛覆性的挑戰(zhàn)。在工業(yè)領(lǐng)域，人們迫切需要一種能實(shí)現(xiàn)人機(jī)自然交互，并根據(jù)生產(chǎn)需求進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整的智能設(shè)備，于是“具身智能工業(yè)機(jī)器人”誕生了。

　　工業(yè)機(jī)器人提供了具身智能所需的物理實(shí)體，使其能夠在現(xiàn)實(shí)世界中進(jìn)行感知、操作和移動(dòng)。AI大模型則為工業(yè)機(jī)器人提供了強(qiáng)大的“大腦”，使其具備更高級(jí)的智能。

　　與現(xiàn)在火爆的人形機(jī)器人不同，具身智能工業(yè)機(jī)器人專為工業(yè)場景而生，更適應(yīng)工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境，而非自然環(huán)境。工業(yè)環(huán)境是一個(gè)相對封閉、簡單的環(huán)境，具有特定的任務(wù)和局限，因此不需要人形機(jī)器人這種適合自然環(huán)境的形態(tài)。

　　隨著市場需求的多樣化和個(gè)性化，制造業(yè)將進(jìn)入“定制化生產(chǎn)”時(shí)代。傳統(tǒng)的生產(chǎn)線往往采用固定的生產(chǎn)模式，難以適應(yīng)變化。而AI大模型的加入，可以使機(jī)器人更加靈活，能夠根據(jù)不同的生產(chǎn)任務(wù)自動(dòng)調(diào)整作業(yè)策略和流程，在柔性制造方面發(fā)揮重要作用，對需要中小批量、多品種生產(chǎn)的制造企業(yè)尤為重要。

　　智能工業(yè)機(jī)器人循序漸進(jìn)勢發(fā)展

　　不同的生產(chǎn)任務(wù)有不同的生產(chǎn)環(huán)境，具身智能工業(yè)機(jī)器人必須具有高度的智能，才能夠在生產(chǎn)任務(wù)間靈活切換，適應(yīng)不同的環(huán)境需求。

　　在生成式AI浪潮之前，工業(yè)機(jī)器人行業(yè)就已經(jīng)采用了大量的人工智能技術(shù)，比如在來料檢測、故障檢測、產(chǎn)品質(zhì)檢等多個(gè)環(huán)節(jié)中，目前依然使用的是計(jì)算機(jī)視覺等傳統(tǒng)AI技術(shù)。

　　不過，傳統(tǒng)AI應(yīng)用只是受限于數(shù)據(jù)、算力等方面而產(chǎn)生的臨時(shí)性的、成本相對較低的一種解決方案。未來隨著AI大模型的不斷進(jìn)化，其將在工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)得到更為廣泛的應(yīng)用。

　　比如在搬運(yùn)碼垛應(yīng)用領(lǐng)域，工人師傅只需在屏幕上輕輕一點(diǎn)，工業(yè)機(jī)器人便開始自動(dòng)搬運(yùn)貨物。在短短幾分鐘內(nèi)，一堆雜亂無序的貨箱就被擺放至合理的位置。

　　在焊接機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域，有了智能感知、機(jī)器視覺與AI算法的加持，工業(yè)機(jī)器人可以自主識(shí)別焊縫位置、調(diào)整焊接參數(shù)、實(shí)現(xiàn)焊縫跟蹤，全程無需人工干預(yù)，便可實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、高效率的焊接作業(yè)。

　　作為機(jī)器，隨著技術(shù)的進(jìn)步，工業(yè)機(jī)器人的智能化發(fā)展勢必將循序漸進(jìn)。前期階段，它將長期和人類共處在同一生產(chǎn)環(huán)境下。伴隨技術(shù)的發(fā)展，其智能化程度會(huì)越來越高，越來越多時(shí)候?qū)⒉恍枰c人協(xié)作就可獨(dú)立完成任務(wù)。而發(fā)展的高級(jí)階段，將會(huì)實(shí)現(xiàn)真正的“無人工廠”。

　　如何實(shí)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人智能化

　　雖然AI大模型與機(jī)器人的融合前景廣闊，但仍面臨一些挑戰(zhàn)，如何讓工業(yè)機(jī)器人很快具備執(zhí)行具體生產(chǎn)任務(wù)的能力，或者如何把人類的專業(yè)技能轉(zhuǎn)移到工業(yè)機(jī)器人上，核心在于通過“環(huán)境感知”“人機(jī)交互”“學(xué)習(xí)優(yōu)化”實(shí)現(xiàn)“智能化柔性適配”。

　　1、環(huán)境感知

　　傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人執(zhí)行任務(wù)時(shí)需要人工編程干預(yù)，也有采取手動(dòng)示教等方式，而AI大模型強(qiáng)調(diào)的是機(jī)器人在執(zhí)行任務(wù)時(shí)通過自身的感知和動(dòng)作來優(yōu)化行為。

　　為了讓機(jī)器人能夠更好地與環(huán)境互動(dòng)，首先需要對現(xiàn)有的傳感器進(jìn)行優(yōu)化和集成。例如，視覺傳感器(如相機(jī)、激光雷達(dá)等)可以幫助機(jī)器人識(shí)別和定位物體;力覺傳感器可以讓機(jī)器人感知到物體的硬度和阻力，從而在搬運(yùn)和裝配過程中避免損壞物品或發(fā)生碰撞。

　　2、人機(jī)交互

　　AI大模型的核心價(jià)值在于能夠讓人與設(shè)備實(shí)現(xiàn)自然語言層面的交互。人類可以用自身習(xí)慣的方式與機(jī)器人溝通，如自然語言、肢體語言、動(dòng)作、行為示范等，從根本上打破人與機(jī)器間的語義隔離。在人和機(jī)器之間建立起了一種高效的溝通方式，從根本上打破了人機(jī)交流的障礙，變革了人機(jī)交互范式。

　　為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，工業(yè)機(jī)器人需要具備一定的自然語言處理能力和情感識(shí)別能力，這樣機(jī)器人就能夠理解人類操作員的指令，并做出相應(yīng)的反應(yīng)。例如，機(jī)器人可以通過語音識(shí)別技術(shù)與操作員進(jìn)行溝通，獲取任務(wù)指令或反饋工作狀態(tài)，甚至通過手勢、目光等非語言信號(hào)進(jìn)行互動(dòng)。

　　3、學(xué)習(xí)優(yōu)化

　　AI大模型通過整合感知、認(rèn)知和決策能力，將機(jī)器人從單一功能的執(zhí)行單元提升為具有自主學(xué)習(xí)和優(yōu)化能力的智能系統(tǒng)。

　　為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，機(jī)器人需要配備先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法。并不斷收集來自環(huán)境和自身的反饋數(shù)據(jù)，通過這些算法和數(shù)據(jù)，機(jī)器人可以從歷史經(jīng)驗(yàn)中識(shí)別出潛在的改進(jìn)空間，不斷調(diào)整自己的行為，優(yōu)化工作效率。

　　在實(shí)踐中，企業(yè)可以通過大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)收集和處理來自生產(chǎn)線上的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，對機(jī)器人的行為進(jìn)行深入分析，優(yōu)化其學(xué)習(xí)過程和決策能力。

　　結(jié)語

　　總的來說，與人工智能的結(jié)合，使得工業(yè)機(jī)器人在生產(chǎn)過程中更加靈活、自主，提升生產(chǎn)效率和質(zhì)量，還能降低工業(yè)機(jī)器人的使用門檻，讓工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用更加普及，并激發(fā)更多有創(chuàng)造力、有創(chuàng)新性的人才進(jìn)入機(jī)器人領(lǐng)域，推動(dòng)制造業(yè)邁向智能化與自動(dòng)化的新階段。

　　機(jī)器人在線認(rèn)為，從企業(yè)層面，可以從實(shí)際應(yīng)用出發(fā)，探索具身智能在特定行業(yè)中的應(yīng)用場景，如智能制造、倉儲(chǔ)物流、精準(zhǔn)裝配等領(lǐng)域。同時(shí)，盡早試點(diǎn)和部署具身智能機(jī)器人，積累實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，促進(jìn)技術(shù)的不斷優(yōu)化。從產(chǎn)業(yè)鏈層面，應(yīng)從智能硬件、軟件平臺(tái)到服務(wù)支持等方面共同發(fā)展，推動(dòng)具身智能機(jī)器人從單一功能向多功能平臺(tái)的轉(zhuǎn)型，使其能夠適應(yīng)更廣泛的工業(yè)需求，形成一個(gè)圍繞具身智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈。

　　可以預(yù)見，具身智能正成為重塑全球制造業(yè)競爭格局的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，使得機(jī)器人從“能動(dòng)”到“自己干活”轉(zhuǎn)變，為工業(yè)制造業(yè)的智能化升級(jí)提供支持。或許，誰能在這一領(lǐng)域搶占先機(jī)，就能在機(jī)器人行業(yè)中率先破局。