中国电子技术标准化研究院副院长范科峰

：近年来，工业智能正从传统预编程的机械自动化，迈向能够感知、理解并自主适应物理环境的具身智能。您如何理解“工业具身智能”？在您看来，工业智能的这一转变最根本的突破在于什么？您认为这将对制造业的底层逻辑带来怎样的重塑？

范科峰：工业具身智能的核心在于“具身”，即智能体通过物理实体（如机器人、AGV等）与环境进行实时交互，并基于多模态感知（视觉、力控、触觉等） 自主决策和适应变化。与传统预编程自动化相比，其最根本的突破在于实现了从“规则驱动”到“任务—环境协同驱动”的范式转移。传统自动化依赖固定逻辑和结构化环境，而具身智能通过深度融合强化学习、多模态感知、高保真物理仿真及实时运动规划等技术，实现了对非结构化环境的动态响应。例如，一台具身智能机器人可以通过视觉和力觉感知自主调整装配力度，或适应零部件的微小公差变化—这背后是感知、认知与执行闭环的突破。

对制造业底层逻辑的重塑主要体现在以下三方面： 一是生产柔性的根本性变革。生产线能够在不进行大量硬件改造和复杂重编程的前提下，动态适应多品种、小批量乃至“单件流”的定制化生产任务，实现真正的柔性制造。二是人机协作关系的深刻重构。从过去要求“人适应机器”的固定节拍与工位，转变为“机器适应人”的自主协同与技能增强，使工人能够与智能体高效、安全地共同完成复杂装配、精密检测等任务。三是制造系统整体韧性的显著提升。通过实时环境感知与自主决策优化能力，系统能够主动应对供应链波动、设备突发故障、物料批次差异等不确定性，大幅减少生产中断，提升运营的连续性。

： 目前，工业具身智能在实验室或特定场景中已展示出巨大潜力，但在大规模工业部署中仍面临可靠性、成本与柔性平衡等挑战。您认为， 当前最主要的产业化瓶颈是什么？行业又应如何构建跨学科的合作生态来加速其落地？

范科峰：当前，工业具身智能迈向大规模产业化的主要瓶颈集中在三个方面：一是技术可靠性的工程化挑战。在复杂、动态的真实工业环境中，感知算法的泛化能力与鲁棒性仍显不足，长时间、高负荷运行下的系统稳定性与故障率尚不能满足严苛的工业生产要求。二是成本与投资回报（ROI）的阶段性错配。高性能力/力矩传感器、3D视觉系统及边缘算力的成本依然较高，而工业界对自动化投资的回报周期极为敏感，这制约了技术的快速普及。三是柔性与效率的内在矛盾。为实现广泛适应性而设计的自适应算法，往往在计算耗时或决策复杂度上有所增加，可能影响生产节拍，这与工业界对极致效率与确定性的追求形成现实冲突。

为构建跨学科合作生态，建议从四方面发力： 一是深化以场景为纽带的产学研用协同。鼓励高校与科研院所聚焦前沿算法创新，企业则开放真实生产场景与数据，共同定义问题、验证方案，攻克可靠性工程难题。二是以标准化与开源化降低集成壁垒。亟需建立硬件接口、通信协议、软件架构及数据格式的开放标准与开源参考实现，大幅降低系统集成与二次开发的成本与技术门槛。三是系统性培育跨界融合的复合型人才队伍。需要培养同时精通机器人学、人工智能、自动控制理论，并深刻理解特定垂直行业（如汽车、电子）工艺知识的工程研发与解决方案团队。四是建立阶梯式、场景驱动的技术验证与推广机制。通过卓越级、领航级智能工厂先行示范，在典型场景中完成技术迭代与验证，形成可复制、可推广的最佳实践，再逐步向更广泛的领域拓展。

：具身智能的实现依赖于“大脑”（AI算法）、 “小脑”（实时控制）与“身体”（执行机构） 的深度融合。在您看来，通用大模型与专用控制模型在工业场景中应如何协同？未来的将呈现怎样的发展路径？电子四院在相关标准体系的规划中，是如何考虑这种技术架构融合与互联互通问题的？

范科峰： 通用大模型与专用控制模型在工业场景中的协同关系，本质上是高层认知决策与底层精密执行之间的分层协作。通用大模型凭借其强大的多模态感知与语义理解能力，负责处理非结构化信息、解析复杂任务意图并进行宏观任务规划与异常状态判断。而专用控制模型则依托其对特定物理动力学模型的深刻理解与实时计算能力，确保执行过程的精确性、可靠性与毫秒级实时响应。二者的协同依赖于标准化、结构化的功能接口与数据协议，其核心价值在于，通过高层意图的抽象表达与底层动作的确定执行之间的紧密衔接，使系统能够在应对非结构化任务时保持决策的灵活适应性，同时在物理执行层面保障作业的精确性、可靠性与实时性。

关于未来技术发展路径，预计将呈现“平台架构趋同与垂直应用深化”并存的格局。在基础平台层面，面向工业领域的共性需求，如资源调度、数据治理、模型管理与安全框架，趋向出现统一的智能底座或操作系统，以实现开发效率与互联互通。而在具体应用层面， 由于各行业甚至各工艺环节在知识、精度、节拍方面存在差异，将衍生出大量深度融合行业知识的专用模型与优化组件。因此，技术栈将在一定程度上收敛于开放的共性平台，同时在应用层保持高度专业化与场景化。

我院在相关标准体系的规划中，将重点推进以下四个层级标准化工作实现技术架构融合与互联互通：一是着力研制系统架构、信息模型、数据接口与通信协议等基础共性标准， 旨在为实现不同层次模型与异构设备间的互操作提供技术依据。二是加快推进功能安全、信息安全、可靠性评估等关键标准制定，筑牢技术融合应用的安全底线。三是重点围绕典型场景，研制专用模型的性能评测、接口规范与集成应用指南等行业或团体标准， 旨在推动专用模型的规范化、模块化发展。四是积极开展面向典型场景的行业应用实施指南与成熟度评估等标准研制， 以标准引导技术有序集成与产业化推广。核心目标是通过构建科学完善的标准体系，降低系统集成复杂度，促进形成开放、协同、健康的产业生态，为工业具身智能的规模化落地提供坚实支撑。

：您认为，中国在哪些特定行业或工艺环节最有可能率先规模化落地工业具身智能，形成全球领先的优势？为了将场景优势转化为技术和产业优势，我们需要在核心元器件、工业软件或数据生态等关键短板上进行怎样的战略布局？

范科峰：基于对我国完备工业体系与丰富应用场景的综合研判，工业具身智能技术有望在以下对高精度、高柔性、高一致性需求迫切的特定行业率先实现规模化落地，并形成全球领先的实践优势。

在新能源汽车制造领域，动力电池模组的智能化堆叠与装配、复杂线束的柔性布设与端接等环节，因涉及高价值部件与严格的安全标准，对作业的一致性与可靠性要求极高。这些环节工艺复杂且需适应多车型变批量生产，为融合视觉引导与力控操作的具身智能系统提供了明确的应用场景，是提升生产安全与质效的关键突破口。

在智慧物流与仓储领域，面对电商、零售等行业海量非标准件（SKU）的动态分拣需求，传统自动化方案难以适应。基于移动操作机器人（AMR）与实时三维视觉规划的具身智能拣选系统，能够有效处理从料箱到订单箱的精准抓取与放置，是应对劳动力成本上升、打通仓储自动化最后一公里的核心解决方案，为规模化推广奠定了基础。

在精密电子装配与检测领域，芯片贴装、微连接器插合等微米级精度装配， 以及微观瑕疵视觉检测等工艺，长期以来高度依赖熟练技工。具身智能通过高精度视觉伺服与力位混合控制，在保障产品一致性与可靠性的同时，有效应对该领域劳动力短缺与技能培训周期长的核心痛点。

以标准为纽带破解核心短板，推动场景优势向技术与产业优势转化，具体战略布局如下：一是加强顶层设计与政策协同，制定工业具身智能发展规划，通过设立专项基金，引导创新资源向关键技术攻关集聚；二是构建以场景为牵引的产学研用协同创新体系，推动龙头企业开放场景，组建创新联合体，加速技术工程化迭代；三是推动产业链上下游协同攻关，围绕高精度传感、专用芯片等核心环节，构建自主可控、安全可靠的产业生态；四是实施分级分类的应用示范工程，在重点行业建设示范工厂， 以规模化应用牵引技术成熟与成本优化；五是强化标准体系的引领作用，加快构建覆盖基础共性、互联互通、安全可信的标准体系，为产业有序发展提供坚实基础与核心支撑。

摘自《自动化博览》2026年第一期暨《2026具身智能专刊》