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2025工博会：具身智能机器人四大趋势引领制造业变革
“这款机器人究竟能为我节省多少人力成本？”
在刚刚落幕的第25届中国国际工业博览会（工博会）上，超过350家机器人厂商同台竞技，AI与机器人技术融合催生的新物种——具身智能成为全场焦点。这些机器人未必具备人形，但作为具身化的智能体，它们为机械臂装上了视觉感知的“眼睛”和整体认知的“大脑”。无论机器人如何迭代升级，“机器换人”始终是制造业的核心议题。
“机器人越来越多，但工人却越来越难招。”一位金属加工厂老板坦言，采用“机器换人”并非仅仅为了节约成本，更是由于劳动力短缺。例如，打磨工种不仅辛苦劳累，还存在职业健康风险，需要多年培养才能成为熟练工，如今年轻人大多不愿涉足。
人口老龄化等因素导致的劳动力短缺，正在加速“机器换人”进程。根据国际机器人联合会（IFR）发布的《2024世界机器人报告》，中国机器人密度已达到每万名员工配备470台，2023年超越德国和日本，跃居全球第三，仅次于韩国和新加坡。
机器换人的经济账如何计算，直接关系到机器人应用的推广速度。然而，在实际落地中，“买得起、用不起、不好用”等新问题凸显，其核心在于安全、可控与自主性。
在AI大模型的赋能下，“单兵作战”的具身智能已不新奇，取而代之的是由“超级生产团队”构成的智能化流水线。
趋势一：从“单兵作战”到“超级生产团队”
工业具身智能机器人这一新物种在2024年工博会崭露头角，利用AI为工业机器人植入“大脑”渐成风尚。然而，它们仍仅限于单一工序，如质检、打磨、上下料等环节中的特定工种。
2025年工博会上，具身智能在工业场景的应用呈现显著趋势：从“单兵作战”转向“超级生产团队”，从单一工序向全流程协同拓展。
在微亿智能的展台，一条名为“创TRON新产线”的生产线吸引层层围观。这是一支由8台工业具身智能机器人组成的“超级生产团队”，正在同步生产4种不同产品，几分钟内即可完成产线切换。即使有新物料加入，也能在小时级别完成调整。而传统自动化设备在换线时往往需闲置数天。
同时，每台工业具身智能机器人不再机械地按程序运行，而是能像人类一样思考。例如，当某台“机器人工友”因突发故障停机，其任务可即时转移给其他机器人接管，确保整条产线持续运行。
“我们的目标是打造一个无所不能的全机器人生产小组，既具备人类的灵活性与智慧，又拥有机器的高效与稳定，堪称超级生产团队。”微亿智造董事长兼CEO张志琦表示。
微亿智造已与全球前三的美妆包装企业洽兴集团达成合作，预计这支“超级生产团队”将于今年年底前落地。未来，中国消费者购买的欧莱雅、雅诗兰黛等知名护肤品，其包装可能便出自“创TRON”机器人生产线。
中国工业制造已进入智能化与柔性化新阶段，AI视觉技术正成为工业机器人应用的核心引擎。
在一条新能源汽车产线上，一体化压铸车身正由机械臂进行检测与打磨。相比以往人工打磨，单件处理时间从70分钟缩短至18分钟，良品率从82%提升至98%。
近日，国际咨询机构IDC发布的《中国AI视觉工业机器人应用市场份额2024》显示，微亿智造在AI视觉工业机器人应用市场份额位居全国第一。
“AI视觉与具身智能的融合已成为工业机器人发展的核心动力。”IDC中国机器人与物联网领域研究经理李君兰指出，工业机器人正从“执行工具”向“具身智能”演进，微亿智造等中国具身智能企业，正为全球制造业数智化转型提供中国方案。
趋势二：“算账”是机器人落地的关键
尽管中国机器人密度已跻身世界前三，且作为制造业大国，工业成为机器人应用的首选场景——中国工业机器人装机量占全球比重超50%，其产量与汽车、手机、微型计算机、彩电一样位居世界第一。2025年《政府工作报告》首次明确提及“具身智能”与“智能机器人”。
然而，中国工业机器人的发展仍滞后于制造业自动化需求。IFR报告显示，到2030年，全球每万名员工配备的机器人数量仅为300台。这意味着，2030年全球制造业仍将依赖约3.88亿人工劳动力，占总劳动力的97%，深陷劳动密集型困境。
“机器人投资多久能收回成本？”在工博会上，这成为制造企业主向机器人厂商询问的最高频问题之一。在制造业竞争白热化的当下，企业愈发关注投资回报率。
“客户并不关心背后采用何种技术，只关注能否解决实际问题，且经济上划算。”张志琦举例说，典型工业客户会严格计算ROI：若一名工人年薪10万元，替代他的设备成本必须在1.5年内回收，即售价不得超过15万元。
“许多工厂买得起机器人，却用不起、也用不好。”张志琦指出，在PCB板烧录等混合工位，全自动化方案难以覆盖数百种规格工件，也无法应对物料摆放的实时变化。如今，工业具身智能机器人能实现高效柔性生产，无需重新编程即可切换产品类型，辅助工人快速导入新品，真正达成降本增效，塑造工业生产力新范式。
除成本外，工业领域另一铁律是可靠性。工业生产对误操作的容忍度极低，任何失误都可能引发整线停产。因此，软硬件必须协同优化，不能仅靠堆砌传感器或算力，而需通过算法底层改进，确保工业数字化的安全可靠。
趋势三：把大模型关进“笼子”里
前几年，工业数字化的发展路径是将机器人从“笼子”中释放出来，协作机器人以安全性优势赢得人机协作机会。但今年，AI大模型逐步渗透工业领域，新的安全问题开始浮现。
“工业的确定性与AI的随机性发生碰撞，AI生成内容或执行操作绝不能越过底线。并非不用AI，而是需施加保护措施。”曙光网络总工程师陈冰冰向《IT时报》记者表示，工业领域为何对大模型幻觉零容忍？因为一旦输出错误，可能导致严重生产事故。真实案例是，某工厂尝试让大模型控制水闸上升40厘米，但大模型出错，在3秒内将水闸提升400厘米，极其危险，甚至造成水闸损坏。
于是，AI审计模型应运而生，它将大模型关进“笼子”，防止机器人“失控”。
本届工博会上，曙光网络首次在业内提出“算控安融合”，凭借20多年核心技术积累，打通计算、控制、安全环节，从“提供单一产品”转向“输出系统方法”，避免企业在技术集成中反复试错。
其中，“算”指中科曙光自主研发的国产化算力硬件平台，涵盖标准工控机、工业主板与AI机型，提供多样商业模式；“控”是集成工业开发平台，兼顾PLC梯形图编程优势与高级语言开发习惯，具备半实物仿真能力；“安”则通过工业网络数据分析和防火墙，全方位保障工业安全。
2025年工博会展台上，曙光网络的四大产品不再孤立，而是面向工业编程、网络运维、仿真计算、边缘智能等关键环节，各自承担“算控安”不同角色，共同拼合成完整的工业数字化生态。
“即便到今天，部分企业的工控安全意识与40年前相差无几，且无力承担动辄数百万元的咨询费用。”陈冰冰对《IT时报》记者说道。
曙光网络总裁刘立解释背后原因：中国大量工业企业数字化基础薄弱，中小企业因资金有限、IT人才匮乏，连基础流程软件尚未完善部署，更少能将“算控安”融合，以系统化思维谋求长远发展。
当计算、控制与安全从分散走向融合，工业数字化才真正具备系统化的确定性与韧性，也为中国制造业的长期竞争力提供了一条安全、可靠的新路径。
趋势四：国产化加速
在成本与可靠性之外，国产化率也与安全紧密相关。
得益于核心零部件国产化及机器人控制器技术的显著进步，中国工业机器人国产化比率正进入加速阶段。东吴证券报告显示，中国工业机器人国产化率已超过50%。
这一数字的背后是核心部件的国产替代。工业具身智能机器人的核心零部件包括控制器（MCU）、减速器及伺服电机等。然而，决定国产替代进程的关键在于“好用”。
“机器人马拉松和拳击赛暴露了一些问题，人形机器人屡现停机、摔倒等故障，需长时间人工诊断，工作人员不断对关节喷冷却液，这背后是可靠性、安全冗余等问题。”兆易创新MCU事业部产品市场经理李孝剑表示，作为累计出货量超20亿颗MCU的机器人上游厂商，兆易创新从MCU、存储、模拟芯片等全栈芯片角度出发，正逐步解决续航、关节发热、处理能力及动作协调难题。
目前，兆易创新已与127家全球机器人企业合作，其全栈芯片进入多家国产机器人厂商量产线，助力实现每年500至5000台的规模化出货目标，成为推动机器人国产化的重要力量。
“机器人能看见什么？听见什么？做到什么？”在李孝剑看来，机器人与人类共处同一环境，必须建立功能安全标准，完善信息安全法律法规，而这需要产业链上下游协同努力。
要让制造企业“买得起、用得起、用得好”国产机器人，关键在于安全、可控、自主。国产化是一条必经之路，也是倒逼上下游加速奔跑的道路。
本文由主机测评网于2026-01-03发表在主机测评网_免费VPS_免费云服务器_免费独立服务器，如有疑问，请联系我们。
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