物理AI：引领制造业迈向智能自适应新时代

自第一次工业革命起，自动化便成为关键驱动力，并在当前的第四次工业革命浪潮中持续深化与演变。尽管自动化早已成为制造业的核心支柱，但人工智能、视觉系统及机器人硬件领域的前沿突破，正激发更具智慧与弹性的新一代机器诞生。

世界经济论坛发布的最新白皮书《物理AI：赋能工业运营新时代》剖析了这些技术进展如何重新定义机器人的角色边界——不仅局限于效率提升，更致力于为工厂产线注入前所未有的灵活性与风险抵御能力。

传统上，大多数工业机器人被设计用于受控环境下执行固定、重复的工序，但这一现状正在发生转变。通过物理AI的赋能，机器人逐步获得感知、学习并应对复杂环境的能力，同时能够胜任更多样化的任务范畴。

这一演进恰逢制造业的关键转折点。当前制造商正 grappling with 成本上升、劳动力紧缺、客户需求快速变化等多重压力，运营环境日益错综复杂。

那么，这一变革是如何形成的？追溯工业机器人的发展脉络，能为洞察未来趋势提供 essential context。

01.工业机器人的演进

物理AI的应用标志着工业机器人长期进化历程的新阶段。虽然常将机器人视为未来科技，但其工业应用最早可回溯至1960年代。“机器人（robot）”一词源于捷克语“robota”，本意为强制劳动或苦役。

早期的工业机器人依赖规则驱动，即通过精确编程执行高精度、高速的重复性操作，但灵活度有限。这类系统已成为汽车制造与电子装配等行业的标配，显著提升了车间生产效率。

对于变量少、产量高的任务，此类基于规则的机器人仍将发挥重要作用，其应用场景与性能也将持续优化。

如今，基于训练的机器人正推动物理AI崛起，借助人工智能与机器学习技术，机器人能够从模拟或真实环境经验中自主学习。

与前代不同，它们不再僵硬遵循预设程序，而是能处理存在一定波动的任务，这使其更适用于“中等批量”甚至“非重复性”生产流程。核心在于，其训练过程可通过虚拟仿真实现，极大缩短部署周期，并拓宽可自动化任务的覆盖范围。

基于情境的机器人代表了智能自动化的下一前沿。与基于训练的机器人类似，它们配备了从高分辨率摄像头到触觉传感器的感知工具，能实时“观察”并解析周围环境。

支撑这些功能的核心是强大的AI基础模型，此类模型可通过自然语言指令生成响应，融合视觉、语言与动作数据以理解上下文。它们能够认知自身所处情境，进行“思考”、自主决策甚至规划行动。白皮书将这种技能层级类比为“接近人类水平的任务直觉与规划能力”。

尽管这些机器人远非科幻电影中的人形外观，但其形态也在多样化：四足机器人、人形机器人、自主移动机器人等相继涌现，进一步扩展了机器人的应用疆域。

需要明确的是，基于规则、基于训练和基于情境的三类机器人技术将在制造业中并存互补。作为多元化自动化战略的一部分，它们的部署将依据不同生产线与任务需求进行定制化配置。

02.为何物理AI与智能机器人是制造业的关键

对制造商而言，机器人技术的助力可谓 timing is everything。

当前全球供应链依然脆弱，地缘政治紧张、原材料短缺、物流瓶颈等问题加剧了不确定性；市场波动 further exacerbates these challenges，对生产力、盈利能力与供应链韧性构成持续威胁。

原材料成本、能源价格及劳动力薪酬上涨，叠加人口结构变化带来的劳动力短缺与技能鸿沟，共同放大了制造业的压力。同时，客户期望也在升级：追求更高程度的个性化定制、更快的交付速度与更强的可持续性承诺。

智能机器人 bridge the gap between digital and physical realms，通过增强运营弹性来应对上述挑战，但制造商需将机器人技术纳入“长远战略规划”，而非仅仅聚焦短期回报。

03.打造可驾驭机器人自动化的人才队伍

实现这一转型，“具备适配技能的劳动力”至关重要。根据世界经济论坛《2025年未来就业报告》，机器人与自主系统将成为岗位演变的主要驱动力。但正如最新物理AI白皮书所指出的，这种“替代”更应视为“岗位转型”而非“岗位消失”，与人工智能及其他数字化工具类似，机器人技术也将孵化出新的高技能职业角色。

例如：机器操作员将转型为机器人技术专员，物流团队将协同调度移动机器人，维护团队将转向预测性维护模式，而制造工程师将专注于训练与优化AI及机器人系统。此外，自动化替代部分人工劳动将释放人力资源，使其专注于更具创造性与战略意义的任务。

要将智能机器人无缝整合进工作流，必须聚焦“劳动力培育与终身学习”。技能再培训、技能提升以及系统性的人力资源规划，是确保智能机器人“释放其全部潜能”的关键，这不仅关乎企业竞争力，也承载着社会价值。

04.物理AI的现实应用案例

尽管智能机器人领域仍处于快速发展初期，但先行者已展现出该技术的 tangible value。

亚马逊在其全球超过300个配送中心部署了逾100万台机器人，与人类员工协作处理分拣、搬运、包裹运输等重复性劳动；机器人包装线还能优化材料使用，减少包装浪费，助力亚马逊实现其可持续发展目标。

对这些系统的智能调度管理，已在试点项目中取得显著成效：配送周期缩短，整体效率提升25%；对全场移动机器人的协同路径规划，使运行效率提高10%；在测试站点，亚马逊还创造了额外30%的高技能工作岗位。

与此同时，电子制造巨头富士康正积极转型，构建其所谓的可扩展AI驱动机器人劳动力，以应对劳动力成本上涨与区域化制造趋势。

该公司采用人工智能与数字孪生技术，模拟并自动化“螺丝紧固、线缆插接”等精密装配任务，这些任务以往对传统基于规则的机器人而言极具挑战。

数字孪生仿真使新系统部署时间缩减40%；AI驱动机器人使生产周期加快20%-30%，错误率降低25%；运营成本下降15%；总体而言，在复杂组装作业中，AI驱动机器人的成功率已超越人工水平。

05.制造商如何把握物理AI的价值

物理AI并非遥不可及的未来概念，智能机器人已在重塑制造业格局，且这一趋势必将加速。随着时间的推移，我们将见证更多“类人能力”的涌现，即使机器人未必具备人形外观。

面对劳动力市场紧缩、生产效率提升需求以及对市场与经济波动的敏捷响应等多重挑战，制造商必须迅速行动，以捕捉这项技术的潜力。

世界经济论坛倡导，不应孤立地采用机器人，而应实施分层自动化战略，整合各类机器人技术，实现系统级智能协同。

尽管技术进步令人目不暇接，但企业应避免盲目跟风，而须坚持“以人为本”的整合路径，确保机器人部署的可持续性与包容性。此外，制造商还需通过行业协作项目分享实践，以 confidence 步入这一自动化新纪元。

原文来源于：

1.https://www.weforum.org/stories/2025/09/what-is-physical-ai-changing-manufacturing/