中国智造“最后一公里”：焊接自动化挑战与机遇

中国智造升级，正面临核心工序的瓶颈。

数据显示，国内焊接自动化普及率仅约30%。而焊接，正是船舶制造、能源电力、轨道交通及钢结构建筑等基础设施工程的核心工序，直接关系到结构的成型与安全。

智能化浪潮下，国家关键工程却长期依赖人工，自动化水平低。这种反常识的现象，揭示出复杂作业环境对机器人提出的高要求。

过去十年，中国制造业在生产端实现诸多突破，但在大型结构件与极端工况的命脉工程中，自动化尚未实现真正跨越。

因此，命脉工程的智能化不仅是工业自动化的“最后一公里”，更是中国智能制造体系应对复杂场景、实现更高自动化能级的终极挑战。

智能化竞速的“最后一公里”

最后一公里，描述了命脉工程核心工序智能化实现的关键性和挑战性。

焊接作业环境高危、用工荒与成本飙升的问题长期存在。潘际銮院士描述了一个重型工业施工场景：在焊接大直径合金钢罐体时，工人需穿着厚重的石棉服，在200℃的高温环境中作业。这样的环境不仅危害健康，还加剧了未来焊工缺口的扩大。

劳动力短缺和成本上升，已成为制约中国制造业发展的重要因素。在此情况下，“机器换人”不仅是锦上添花，更是迫切的必然选择。

然而，复杂的作业环境及结构件的非标准形态，让机器人在核心工序的落地应用面临重重困难。

首先是工件体积庞大、结构复杂。比如石油化工的储油罐和桥梁钢结构，这些对机器人的移动范围和灵活度提出更高要求。此外，大型基础设施建设中常见的非标件，也让自动化系统难以依靠固定轨迹或模板运行。

大型基础设施建设的极端工况，也导致机器人的核心零部件难以正常运作。因此，当焊接等关键工序实现智能化突破时，意义远不止于单一环节的安全与效率提升。

无人区的艰难探索

极端工况下的智能化提升，是全球制造业的共同难题。在这片自动化能力尚未延伸的“无人区”，不同的国家和企业都在探索各自的破局路径。

在重型制造业自动化水平较高的日韩，造船及钢结构行业引入了龙门式焊接生产线和六轴焊接机械臂。但解决方案的平稳运转，都建立在生产高度模块化和构件范式统一性的基础上。

欧美机器人公司则侧重开发能在危险环境中作业的爬行或吸附式机器人。但大多数以检测为主、施工为辅，在焊接等关键工序上的自主施工能力有限。

国内方面，一些大型央企和头部制造商也在桥梁、管道及钢结构施工中加速推进“机器换人”试点。但整体来看，机器人的调试运维和环境适应还在早期摸索阶段。

博清科技创始人冯消冰总结，核心工序的智能化跨越需要的不仅是单点技术的突围，更需要体系化能力的搭建。

“首先是感知，要在复杂环境中准确识别焊缝位置；其次是决策，面对非标结构，机器人的路径规划与运动控制算法需具备更强的协调与自适应能力；第三是控制，本体结构需在刚度与灵活性之间找到平衡；最后是部署，让机器人在不同工况下实现快速使用。”

博清科技从潘际銮团队研发的原型机起步，探索出一套独特的体系化解法。针对复杂场景应对能力，搭建“智能焊接中心”，提高机器人在实际作业场景中的适应能力。

万亿蓝海市场的拐点逼近

目前，博清科技的方案已在多个实际场景中跑通。2023年，博清科技与日本冈谷钢机达成合作协议，向日本输出其核心产品无轨导全位置爬行焊接机器人。

从验证结果来看，博清科技机器人的焊接接头100%通过X射线探伤检验。这意味着国内的核心工序智能化解决方案实现了对海外市场的反向输出。

从行业视角而言，这意味着命脉工程核心工序的智能化正在从技术可行向商业可行迈进。市场空间不仅体现在机器人本体及配套装备的直接销售上，还包括整套解决方案、运维服务等体系化的产品链。

打开“下一个工业智能化入口”的钥匙

产业拐点临近时，新的变量出现——在高风险、非标环境中采集到的真实工况数据是工业智能系统持续学习的高质量养料。

与通用大语言模型不同，工业级大模型需要融合工业领域独有的数据模态。这些数据多来自企业内部与工业现场，获取和处理的难度远高于通用大模型。