机器人崛起:人工智能将如何改变制造业

机器人崛起：人工智能将如何改变制造业？

人工智能 (AI) 正在我们眼前重塑服务行业。短短几年内，这项技术就从未来愿景发展成为涵盖众多不同职能的重要业务伙伴：解析客户数据以获取营销洞察，以前所未有的敏捷性驾驭货币市场，或以惊人的远见平衡供需物流。

但是，人工智能——本质上是一种我们通常在办公桌前使用的数字工具——对于更具体的工业和制造任务意味着什么？那些通常在工厂车间、工程车间或生产设施中进行的任务又意味着什么？

得益于新兴的人工智能驱动技术，我们将见证物理流程领域发生类似的变革，这将影响从复杂装配到维护、检验、包装等方方面面。

机器人技术和机器学习的最新进展正在催生新一代硬件，这些硬件能够感知、理解、互动和做出反应——这种技术融合可能会给全球工厂和生产线带来颠覆性的变革。

这并非理论上的设想，甚至也不是近期才会发生的情景。它正在我们身边发生，并且已经影响到企业的盈利。例如，零售商亚马逊通过在其仓库中运营全球规模最大的机器人集群，将配送时间缩短了四分之一。[1]与此同时，台湾电子制造商富士康通过使用人工智能机器人执行诸如拧紧螺丝等以往需要具备精细动作技能的人类才能完成的精准任务，实现了15%的成本节约。

还有哪些制造业正在感受到人工智能的影响？投资者和员工又做好了怎样的准备来适应这个充满活力的新世界？

触觉机器人是制造业的未来吗？

当人工智能（通常以电子尺度呈现）与物理设备融合并开始与周围世界互动时，会发生什么？答案是：机器人技术将迎来一个激动人心的新时代，而传统制造商则将面临一段充满不确定性的时期。

技术进步意味着，曾经被认为过于微妙、直观或复杂而无法自动化的任务，现在都已在人工智能驱动的机器的能力范围之内。这一转变归功于关键软件的成熟，例如复杂的学习算法和高清视觉分析程序。

然而，如果没有物理维度上的同步突破，这一切都不会产生实际意义：需要推出新一代多功能组件，例如触觉传感器和超软抓手，使机器人肢体能够与日常物品互动。

这是一个令人兴奋的增长市场，行业领导者们都渴望探索。截至2024年，全球工厂部署的工业机器人数量首次超过400万台，同比增长10%。[2] 虽然这一趋势是全球性的，但区域领头羊正在涌现。2023年，所有新安装的机器人中约有70%位于亚洲的制造业中心，尤其是中国和日本，另有17%出现在欧洲，10%出现在美洲。

究竟哪些关键技术支撑着工业人工智能的快速发展？

• 洞察力：工厂车间的机器人比以往任何时候都拥有更敏锐的“视觉”。高分辨率摄像头加上激光雷达（LiDAR）套件，能够提供精确的视觉输入，用于评估复杂的环境。机器人现在可以识别物体、计算其空间位置并理解其潜在用途——掌握了多种技能。
• 自治：传统机器人只能执行狭窄的操作范围。相比之下，人工智能机器人被编程为具备智能、理解和创新能力；它们可以在模拟环境中“学习”，并将这些技能直接应用到生产线上，凭借人类的想象力和即兴发挥能力来应对意料之外的挑战。这些能力已经比许多人意识到的要先进得多。谷歌DeepMind的Gemini Robotics和英伟达的Isaac GR00T已经将视觉、语言和动作融合在一起，能够自主确定连贯的工作流程，并在最大限度减少人为干预的情况下实现既定目标。
• 操纵：人工智能驱动的控制软件能够对抓取/力马达进行微调，使机器人能够牢固地抓取易碎物品并与之灵巧互动。尖端的触觉传感器能够检测压力和滑动，模拟出近乎人类的“触感”，极大地拓展了机器人的应用潜力。

这些技术的融合正在开启“基于情境的机器人”时代，在这个时代，机器人可以完全自主地执行任务，而无需针对特定场景的训练——即所谓的“零样本学习”。

我们仍处于人工智能发展初期，但已经很明显，几乎没有哪个行业能够免受彻底变革的影响。智能机器人正在各个制造业领域涌现，先行者们已经开始从实际应用中受益。

机器人会取代工厂车间的工人吗？

在世界各地的工厂中，人工智能机器人已经执行了许多传统上需要人工干预的任务。

• 材料：机器人正越来越多地加工新部件。它们正在掌握多项技术，包括自适应焊接（不断调整电压、电流和焊接速度以保持焊缝一致性）以及利用人工智能增强视觉进行精密表面处理。
• 建造：人工智能已经证明自己能够将各种部件组装成复杂的单元，并能使用对阻力敏感的机械臂来操作模块，从而实现极高的精度。
• 组装后：人工智能可以通过生成定制尺寸的包装，以及合理安排包装内的物品以最大限度地提高空间利用率，从而避免浪费。
• 支持与物流：机器人也承担着辅助性角色：挑选合适的原材料、进行缺陷检测或执行日常维护任务。通过将第三千年的技术与最具历史意义的发明之一——车轮——相结合，我们便拥有了能够在工厂内搬运零件、简化物流的移动机器人。

正如我们将看到的，人工智能已经在许多现实世界的工业场景中证明自己是不可或缺的伙伴。

哪些公司处于自动化人工智能领域的前沿？

亚马逊是全球收入第二大的公司[3]，它为其物流中心开发了一系列人工智能技术，以实现运营效率。

这些创新包括“麻雀”（Sparrow），这是一款配备人工智能视觉和运动技术的机械臂，用于识别、拣选和分拣亚马逊仓库中 60% 的库存。“普罗透斯”（Proteus）同样令人印象深刻，这是一款用于搬运平板包装货物的移动机器人，可以安全地与人类并肩工作，无需设置隔离的安全区域。

结果是可以量化的。亚马逊在美国路易斯安那州的仓库推出人工智能后，节省了 25% 的成本，并增加了 30% 的内部熟练工作岗位。[4]

台湾富士康利用英伟达人工智能平台和一系列机械臂来实现自动化任务，例如插入电缆，这些任务以前需要灵巧的手指才能完成。为了达到所需的精度，富士康将精确控制力反馈技术与“数字孪生”模拟（利用物理对应物上的传感器数据创建现实世界物体的虚拟副本）相结合。内部研究表明，人工智能将缺陷率降低了 25%，同时降低了 15% 的运营成本。[5]

宝马的Car2X人工智能系统使车辆能够积极参与自身的组装过程。该云端系统支持车辆与生产团队之间实时信息交换，并提供持续的状态报告和错误标记。Car2X人工智能系统可以报告任何物理缺陷，例如插头连接故障，以便及时修复，或对缺失的组件发出警报。另一个系统AIQX（人工智能质量下一代系统）则管理着整个传送带流程中的摄像头系统和传感器。据报道，自推出以来，Car2X和AIQX已将车辆缺陷率降低了60%。[6]

竞争对手沃尔沃汽车也在利用人工智能来提高可靠性。其配备视觉功能的AI单元使用模式识别软件，通过检查轮胎上的胎面痕迹和检测副车架上的裂缝来延长产品寿命。

德国跨国工程巨头博世正在其生产线上部署人工智能技术，用于多项任务。作为人工智能的早期采用者，博世已申请超过1500项人工智能专利，并计划到2027年再投资30亿美元用于人工智能创新。[7] 博世在其家电制造工厂中使用“智能体人工智能”网络（自主并行系统，只需极少的人工干预）。合成生成的图像有助于检测电机中的铜线，并为高压泵提供质量保证。此外，该公司的生成式人工智能能力已将其工厂中新人工智能应用的部署周期从半年缩短至几周，每个工厂最多可节省七位数的成本。[8]

阿布扎比国家石油公司 (ADNOC) 是阿布扎比的国有能源公司，在其石油和天然气设施中使用人工智能驱动的预测性维护工具。该工具将实时监控与历史部件数据分析相结合，以便在故障发生前进行干预。ADNOC 在超过 2500 台重型设备上使用人工智能，涵盖涡轮机、电机、离心泵和压缩机等。[9]

与此同时，体育用品制造商阿迪达斯已将人工智能作为鼓励个性化的一种手段。数字化定制平台允许潜在客户定义自己的配色方案、文字、材质和图案。人工智能将这些输入信息提供给自动化生产线，进行集群优化，从而简化工作流程并减少机器停机时间。得益于这些工具，阿迪达斯在一个月内就将每位用户的收入提高了 18.5%。[11]

这些概念将日益融合为“智能工厂”，其特点是生产线高度自动化，人工智能软件将原材料与数据驱动的供需决策相匹配。

智能工厂如何引领向工业4.0的转型？

现代汽车位于美国佐治亚州的 Metaplant 是世界领先的所谓“智能工厂”之一。

这家工厂被描述为机器人辅助但以人为本，每年生产超过 50 万辆汽车。它依靠 850 多台机器人和近 300 辆自动导引车 (AGV) 来进行装配工作并在工厂内运输零件。

为了进一步提高这座占地 2900 英亩的工厂的生产力，现代汽车计划向领先的设计公司波士顿动力公司订购数千台额外的机器人。主要型号包括波士顿动力公司的 Spot，这是一款受犬类启发的机器，可以执行车辆检查；以及 Atlas，这是一款人形机器人，配备全套动态操作工具。[12]

鉴于其展现出的如此巨大的潜力，我们即将进入“协作机器人”时代也就不足为奇了——协作机器人旨在与人类操作员在共享的工作空间中安全地协同工作。

例如，台达的多功能D-Bot机器人已经能够同时处理从焊接到包装和质量控制等多项任务。一台D-Bot机器人可以在一小时内组装完成，并能处理高达30公斤的有效载荷。

未来智能机器人的迭代版本应该能够从自身的错误中学习，理解人类的语言，甚至可以合成地生成自己的语言交流方式。

所有这些都是备受关注的工业 4.0 或第四次工业革命的标志——智能制造和智能工厂的融合。

由于人工智能的普及应用之路充满挑战，行业领导者必须从今天开始为人工智能时代做好准备。

什么因素会阻碍机器人革命？

早期迹象表明，采用人工智能可以帮助各行业实现盈利，降低成本 60% 以上，提高生产力一半以上。[13]然而，还有许多挑战等待着阻碍人工智能的快速普及。

与大型语言模型一样，物理人工智能需要海量数据来学习和提升性能。然而，机器人数据既昂贵又稀缺，因为它是在现实世界而非数字世界中积累的。

一种可能的解决方案在于“合成数据”——由生成式人工智能创建的人工数据，它可以复制真实世界数据的模式和结构。具有可变光照水平和纹理的逼真渲染已经用于训练机器人如何操作物理对象。

在真实环境中运行，尤其是在与真人同事协同工作时，会带来更多挑战。安全是重中之重，但空间感知对于工业人工智能而言仍然是一个难题，就像自动驾驶汽车一样。令人欣喜的是，视觉-语言-动作（VLA）模型正开始出现在市场上，它们能够感知、推理和控制。这些程序预示着工厂和仓库中的机器人将拥有前所未有的空间感知能力，即使在具有不可预测的人机交互的非结构化环境中也是如此。

三维空间感知对于提高手部灵巧性至关重要，但目前受到机械和感官限制。然而，这很可能只是暂时的障碍。随着计算机对物理世界交互中涉及的变量（例如物体几何形状和角度）的理解不断加深，它们的运行将更加流畅，并逐渐掌握更多超出其当前能力范围的任务。

鉴于这些挑战，要最大限度地发挥机械化人工智能的潜力，使其成为突破性的经济机遇，需要公共和私营部门采取互补的技术和组织战略。

工业人工智能有哪些社会效益？

世界经济论坛重点提出了一系列优先步骤，以帮助各行业和经济体为即将到来的物理人工智能浪潮做好准备。

• 将人工智能技术融入当前的工业“工具链”（用于设计和构建软件的开发工具）
• 在机器人、人工智能和制造业领域建立合作伙伴关系，以确保随着技术发展，其可扩展性和兼容性。
• 提升员工技能，以确保高效的人机协作，并填补人工智能教练和系统优化师等新兴职业空缺。

立法支持也至关重要，但我们在这里看到了令人鼓舞的进展迹象。美国正在推行一些有针对性的联邦项目，例如美国国家标准与技术研究院 (NIST) 的“美国制造”研究所，该研究所专门致力于改进人工智能在制造业中的应用。同样，先进制造技术 (MFGTech) 计划旨在提高生产线的自动化程度和安全性。在中东，沙特阿拉伯的《国家数据和人工智能战略》拨款 200 亿美元，用于建立 200 家人工智能初创企业，并培训超过 2 万名数据和人工智能专家。[14]

无论我们如何评估当前的制造业市场，人工智能驱动的变革即将到来已是不争的事实。研究表明，工业运营中对人工智能的运用需求旺盛。亚洲、欧洲和美洲十分之九的公司计划在未来三年内将人工智能引入其生产流程。[15] 早期采用者已经看到了切实的生产效益，平均可节省14%的传统制造成本。

与此同时，这项技术正以势不可挡的势头持续发展。2025年8月，谷歌DeepMind在阿塞拜疆举行的著名国际大学生程序设计竞赛（ICPC）世界总决赛上，凭借解决一个复杂的现实世界问题，荣获金牌，取得了人工智能领域的一项历史性突破。谷歌的Gemini 2.5人工智能模型仅用不到一个小时就考虑了无数种可能性，并以最快的速度将液体分配到一组管道中——在此过程中，它击败了经验丰富的人类程序员。谷歌称之为“迈向通用人工智能的历史性时刻”。[16]

在瞬息万变的行业中，人工智能为制造商提供了一种保持竞争力和盈利能力的途径。如果得到大力投资，人工智能对制造业的变革性影响可能与对服务业的变革性影响一样显著。

回报既可以是社会方面的，也可以是经济方面的。技术突破为提高效率开辟了道路，同时使人们能够专注于更有生产力、更有意义、更具人性化的工作场所挑战。