昆仑数智科技有限责任公司智能硬件研发部副部长陈冰

在数字经济与实体经济深度融合的浪潮下，工业智能化转型已进入深水区。传统自动化技术的局限性日益凸显，而兼具感知、认知与行动能力的具身智能，正成为破解工业场景复杂难题、推动产业升级的关键引擎。昆仑数智科技有限责任公司作为中国石油旗下专注于数字化转型的科技企业，在具身智能领域深耕细作，取得了一系列突破性成果。近日，本刊记者专访昆仑数智智能硬件研发部副部长陈冰，听他深入解读具身智能的核心价值、发展现状、行业瓶颈与未来图景。

核心差异：从“执行工具”到“智能伙伴”的进化

谈及具身智能与传统预编程机器人的根本差异，陈冰直指核心： “传统预编程机器人本质是结构化环境中重复任务的执行工具，缺乏自主决策与环境适应能力。”以石油石化领域广泛应用的防爆巡检机器人为例，这类设备只能沿固定路线完成预设任务，无法覆盖路线外区域，更难以响应突发设备报警，导致机器人效能未能充分释放，大量工作仍需人工补位。

而具身智能机器人则实现了从“工具”到“智能体”的跨越。“它具备感知、认知和行动的完整能力，无需精确编程，仅需用户下达高层级指令，就能自主理解意图、规划路径、执行任务。”陈冰介绍， 昆仑数智采用“大小模型融合”架构，让机器人摆脱了对完美光照、固定设备位置的依赖，能够克服室外复杂环境干扰，适应设备位置的动态变化，具备极强的跨场景、多任务泛化能力。这种进化不仅是技术层面的升级，更是工业场景中“不会思考的工具”向“能现场判断决策的智能伙伴”乃至未来“数字员工”的转型，为工业从“人力密集”向“智能自主”跨越提供了核心技术支撑。

竞争优势：场景、生态与技术的三重赋能

在激烈的具身智能赛道竞争中，昆仑数智有哪些独特优势？陈冰将其总结为应用场景、生态建设和大模型应用研发能力三个核心维度，三者相互支撑、协同发力，构成了昆仑数智在具身智能领域的核心竞争力。

首先是深耕行业的应用场景优势，作为扎根中国石油完整产业链的科技企业，其业务覆盖油气田勘探开发、管道储运、石油炼化到终端销售的全流程，极端环境作业、高危生产操作、复杂设备维护等多样化场景，为具身智能机器人提供了天然的真实试验场。“我们能精准捕捉行业痛点，快速验证技术方案可行性，这是实验室仿真无法替代的优势。”陈冰表示，通过联合外部优秀厂商与科研院所，有望跨越“仿真到现实”的鸿沟，推动具身智能实现“实用化”“规模化”落地。

其次是开放协同的生态建设优势。陈冰深知，具身智能的突破离不开生态合力，为此昆仑数智牵头成立石油石化领域具身智能联合创新实验室，构建起“厂商+科研院所+用户单位”的协同创新网络。“与合作伙伴一起，深入油气田、炼化厂等生产一线，让业务专家深度参与技术研发，提供痛点需求和业务指导，联合开展技术创新；针对石油石化领域特定场景，联合研究专用算法和装备，才能让技术真正匹配场景需求。”通过推动技术成果的示范应用与产业化推广， 昆仑数智正助力机器人从“单点试用”走向“全行业普及”，降低规模化应用的成本门槛。

在大模型应用研发方面，昆仑数智构建了“大小模型融合”的具身智能研究架构，陈冰介绍，公司研发的具身大脑1.0已实现从自然语言指令到机器人任务规划的端到端转化，能够理解模糊用户指令，并自动生成巡检方案，全程无需人工干预；具身大脑2.0已完成初步设计，将进一步提升多任务调度、动态优化与决策能力；在具身小脑方面，基于VLA大模型构建具备高泛化性与高安全性的具身小脑系统，设计符合石油石化领域高安全性的“九层防护”机制，确保机器人在复杂工业环境中实现精准移动、可靠操作与异常应对，为后续多场景、多任务扩展奠定基础；在视觉大模型方面，昆仑数智构建了80亿参数规模的多模态视觉理解系统，并结合可见光－红外融合、可见光-红外-雷达三融合等技术，显著提升了机器人在恶劣天气、低光照等复杂环境下的感知精度。这种“大模型+小模型”的混合架构，在保持通用认知能力的同时，通过专用小模型确保关键任务的实时性和可靠性，使得机器人在具备强大场景理解能力的基础上，又能满足工业应用对安全性的苛刻要求，为具身智能在能源行业的规模化应用奠定了坚实的技术基础。

行业瓶颈：技术与商业的双重挑战

尽管具身智能前景广阔，但当前工业场景的规模化落地仍面临双重挑战。陈冰坦言，首要痛点是轻量化防爆机械臂的缺失。在石油石化、煤炭等高危场景，机器人本体需满足防爆要求，而传统防爆机械臂普遍存在笨重、灵活性不足的问题，难以在狭窄复杂环境中完成精密操作，形成“大脑发达、四肢受限”的矛盾，严重阻碍了机器人替代人工开展高风险作业的进程，“研制轻量化防爆机械臂已成为行业刚需”。

其次是数据共享机制的缺位。具身智能的模型训练需要海量高质量多模态视觉数据与具身操作数据，但当前各厂商独立构建数据集，导致数据标准不一、质量参差不齐，形成严重的数据壁垒。“这种碎片化现状不仅造成重复投入，更制约了算法模型的跨场景、跨设备泛化能力。”陈冰呼吁，行业需尽快建立数据共建共享机制，统一采集标注规范、整合分散资源、制定共享规则，才能加速技术突破与应用推广。

未来展望：从“智能伙伴”到“无人值守”的工业新图景

谈及工业具身智能的未来，陈冰给出清晰预判：“未来五年，机器人发展将呈现技术深度融合、自主程度跃升、场景泛化拓展三大趋势。随着大语言模型赋予机器人高层次任务理解能力，视觉－语言－动作模型突破传统算法的操作泛化瓶颈，机器人将从依赖预设程序的‘工具’，彻底演变为具备环境适应性和任务创造性的‘智能伙伴’。”

在陈冰看来，这种演变不仅体现在单机能力的提升，更关键在于多智能体协同自主性的突破，通过统一记忆体和实时通信网络，无人机、地面机器人、四足机器人与作业机器人将形成有机整体，实现动态任务分配、冲突消解与群体智能，推动机器人在工业场景中的角色从替代人工的辅助设备，升级为承担主体运维责任的“智能伙伴”。

在高价值场景落地方面，无人值守油气场站将成为典型标杆。“未来的油气场站将构建全域无死角、全流程自治的智能化生态。”陈冰描绘道，空中无人机群搭载多光谱传感器与轻量化视觉大模型，实时识别微泄漏、腐蚀等早期隐患；地面轮式机器人巡检常规区域，四足机器人穿梭于狭窄空间，形成立体协同网络；一旦检测到异常，基于大语言模型的智能决策中心将在1分钟内生成处置方案，调度就近机器人现场处置。整个场站通过统一数据池融合多源信息，实现“感知－分析－决策－执行”的完整闭环，既让人员脱离高危环境实现本质安全提升，又通过预测性维护降低非计划停产损失，最终达成场站无人值守的目标。

从技术突破到场景落地，从生态共建到行业赋能，昆仑数智正以具身智能为支点，撬动工业智能化转型的深层变革。正如陈冰所言，具身智能不仅是机器人技术的进化，更是工业生产模式的重构，未来将为能源行业乃至全工业领域带来更安全、高效、智能的发展新范式。

摘自《自动化博览》2026年第一期暨《2026具身智能专刊》