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01前言

在全球制造業(yè)加速邁向智能化、數字化轉型的背景下，智能制造已成為引領新一輪工業(yè)革命、推動產業(yè)升級和增強國際競爭力的核心路徑。智能制造的本質是通過新一代信息技術與制造技術的深度融合，實現制造過程的柔性化、精細化與智能化。我國智能制造體系初具規(guī)模，智能工廠、數字化車間、工業(yè)互聯網平臺等新型基礎設施不斷涌現，長江三角洲、珠江三角洲等地區(qū)已形成具有國際競爭力的智能制造產業(yè)集群。然而，我國智能制造仍處于由初級向高級邁進的關鍵階段，存在智能水平不均衡、系統(tǒng)集成能力不足、高端技術依賴進口等突出問題。

在高質量發(fā)展和制造強國戰(zhàn)略的驅動下，需要突破傳統(tǒng)自動化與單一智能控制的技術邊界，引入更具自主性和適應性的智能體系，以支撐復雜環(huán)境下制造任務的完成，實現由制造大國向制造強國的轉變。具身智能作為人工智能與機器人學交叉發(fā)展的前沿方向，正逐步成為支撐智能制造高階發(fā)展的關鍵技術基礎。具身智能的核心在于可以賦予機器系統(tǒng)“感知 ? 決策 ? 執(zhí)行”的閉環(huán)能力，使其能夠基于自身身體結構與環(huán)境交互，實現復雜任務的自適應學習、協同操作與靈活應變，使制造系統(tǒng)具備更高的靈活性和自主性。不同于傳統(tǒng)人工智能的靜態(tài)推理方式，具身智能強調智能體與環(huán)境之間的動態(tài)耦合關系，能夠在非結構化制造場景中展現更高的魯棒性與泛化能力。具身智能的引入，使智能制造從傳統(tǒng)自動化生產邁向更高層次的自主化與智能化制造。

當前，具身智能在智能裝配、柔性加工、預測性維護、無人物流、智能檢測等場景中展現出顯著的應用價值。例如，集成觸覺感知與深度策略學習的協作機器人可以在復雜產品裝配中實現微米級精度；基于語義理解與多模態(tài)輸入的移動機器人系統(tǒng)可以在動態(tài)倉儲環(huán)境中，實現路徑自主規(guī)劃與任務協同；結合具身建模與預測診斷的數字孿生系統(tǒng)可以提前識別設備異常，從而降低運維成本。隨著應用的不斷深入，具身智能在智能制造中的部署仍存在多模態(tài)數據融合困難、任務遷移泛化能力不足、軟硬件協同不暢、倫理安全機制缺失等技術與應用瓶頸。

鑒于具身智能在制造領域的高度適配性與廣闊發(fā)展前景，學術界和工業(yè)界亟需從系統(tǒng)架構設計、關鍵技術攻關、典型應用拓展等維度，深入開展具身智能與智能制造的耦合研究。本文系統(tǒng)梳理智能制造的發(fā)展演進，分析具身智能驅動的智能制造關鍵特征與核心能力，總結當前研究與實踐進展，構建面向復雜制造場景的具身智能系統(tǒng)架構，并探討當前應用難點與未來發(fā)展趨勢，旨在為構建高自主、高靈活、高可信的下一代智能制造體系提供理論參考與技術支撐。

02智能制造的技術演進

（一）基于規(guī)則的自動化制造

自動化制造作為智能制造的初級階段，其核心特征是通過預設規(guī)則與程序來實現生產過程的自動化運行。該階段主要依托可編程邏輯控制器、數控機床以及監(jiān)控與數據采集系統(tǒng)等關鍵設備，通過程序化控制，實現機械設備的精確操作，從而有效替代人工完成重復性、高精度生產任務。自動化制造在提升生產效率、保證產品質量、降低人工成本等方面具有顯著優(yōu)勢，特別是在惡劣工況下仍能保持穩(wěn)定運行。但自動化制造系統(tǒng)仍存在顯著局限性，如自動化系統(tǒng)缺乏足夠的靈活性與適應性，難以應對復雜多變的市場需求；自動化系統(tǒng)的運行高度依賴人工預設規(guī)則，缺乏自主學習和優(yōu)化能力；自動化系統(tǒng)對生產數據的利用率較低，未能充分發(fā)揮數據的潛在價值。這些局限性在一定程度上制約了自動化制造的進一步發(fā)展。例如，20 世紀 60 年代末，美國 Gerber 公司開發(fā)了數控裁剪機 GERBERcutter S-70，通過預設裁剪路徑和參數，能夠在短時間內精確裁剪大量布料，實現了對布料的高效利用。德國庫卡系統(tǒng)有限公司為寶馬、通用、克萊斯勒等汽車制造商提供了自動化焊接和裝配系統(tǒng)，通過預設焊接路徑和工藝參數，實現了車身部件的自動化組裝。

（二）數據驅動的數字化智能制造

數字化智能制造是在自動化制造的基礎上，通過深度融合信息化與數字化技術，實現制造過程的數據驅動與智能優(yōu)化（見表1）。數字化智能制造的核心是利用傳感器網絡、工業(yè)互聯網、云計算平臺、大數據分析、人工智能算法等先進技術，對制造全流程進行實時監(jiān)控、動態(tài)優(yōu)化與精準預測，從而顯著提升生產效率、降低能源消耗、減少資源浪費。

在數字化智能制造體系中，數據成為驅動生產系統(tǒng)運行的核心要素。以數字孿生技術為例，其通過構建物理制造系統(tǒng)的虛擬鏡像，實現實時數據同步，能夠對設備狀態(tài)進行精準監(jiān)控、支持預測性維護以及優(yōu)化生產流程。第五代移動通信（5G）技術與邊緣計算的協同應用，顯著提升了制造數據的傳輸速率與處理效率，進一步增強了制造系統(tǒng)的實時響應能力。數字化智能制造在技術上已取得顯著進展，但在實際應用中主要依賴預定義的規(guī)則與模型，缺乏更高層次的自主認知與推理能力，距離實現真正意義上的智能制造仍存在一定差距。

例如，三一集團有限公司對其建筑面積達1×105 m2的廠房實施了智能制造升級，涵蓋混凝土機械、路面機械、港口機械等多條裝配線；改造后，該工廠通過物聯網技術實現了多源異構數據采集，構建了全面集成的工業(yè)互聯網絡，推動了部門業(yè)務協同與應用的深度整合。盛泰光電科技股份有限公司基于DataEase開源數據可視化分析平臺，搭建了實時數據處理與展示的平臺；該平臺支持動態(tài)儀表板，實時監(jiān)控生產和業(yè)務運營數據，管理人員可以根據數據進行決策，優(yōu)化生產流程。武漢華工賽百數據系統(tǒng)有限公司研發(fā)了基于數據驅動的工廠數字孿生仿真優(yōu)化系統(tǒng)，實現了生產制造全要素與全流程的數字化映射、仿真、監(jiān)控、診斷、預測和優(yōu)化。北京奔馳汽車有限公司開發(fā)了基于工業(yè)互聯網技術的大數據平臺，打通了跨系統(tǒng)數據隔離和海量設備的互聯互通，實現了數據驅動的智能制造。

（三）具身智能賦能的智能制造

具身智能制造作為智能制造的高級階段，核心是賦予機器類人化的認知能力，使其能夠模擬人類的感知、理解、學習與決策過程。基于具身智能的制造系統(tǒng)不僅能夠感知環(huán)境并分析多源數據，還能夠執(zhí)行復雜的認知推理與自主決策，從而顯著提升制造系統(tǒng)的智能化水平。

具身智能機器人通過多模態(tài)感知技術，能夠以類人化的方式完成精細裝配、質量檢測等高精度任務，從而大幅提高生產效率和自動化水平。具身智能技術通過多模態(tài)感知與自適應學習能力，顯著提升了機器對人類指令與環(huán)境變化的理解和響應能力，從而推動了人機協作的深度融合。這種多模態(tài)交互不僅優(yōu)化了機器對自然語言指令的識別與執(zhí)行，還增強了其在復雜制造場景下的環(huán)境適應性與任務協同效率，進一步提升了制造過程的靈活性與自主性。具身智能與人形機器人、自動化機器人產線的融合發(fā)展，使智能制造從單純數字化控制向更深層次自主化和適應性邁進。人形機器人依托具身智能，可以實現對人類行為的精細模仿與協作；自動化機器人產線通過融合具身智能技術，可以增強設備在復雜工況下的適應性。未來，隨著技術的不斷突破，具身智能制造將進一步深化人機協作，推動群體智能與分布式制造等更高層次的智能化生產模式發(fā)展，為制造業(yè)的轉型升級提供持續(xù)動力。

例如，墨現科技（東莞）有限公司于2024年推出了指腹壓力傳感器；該傳感器具備96個獨立傳感點，觸發(fā)力度僅為3.5 g，能夠幫助機器人精確識別被接觸物體的輪廓與姿態(tài)信息，從而實現精細抓取和操作。研華科技（中國）有限公司開發(fā)的智能體通過零代碼開發(fā)和多模態(tài)分析，實現了生產效率和品質管理的顯著提升。梅卡曼德（北京）機器人科技有限公司利用人工智能視覺技術，引導機器人完成鋰電池模組的精確裝配。深圳市優(yōu)必選科技有限公司的Walker S系列人形機器人被應用于新能源汽車工廠，承擔復雜的裝配和檢測任務。華為技術有限公司與深圳華龍訊達信息技術股份有限公司聯合開發(fā)了融合具身智能技術的自動化生產線，深度集成人工智能、機器人、傳感器及控制技術，實現了設備、生產、物料與質量的高效管理。

03具身智能驅動的智能制造技術體系

（一）具身智能驅動的智能制造交互模型

“具身智能體”是一種能夠在環(huán)境中以物理或模擬形式存在，通過集成感知、認知、動作與學習能力，在與環(huán)境持續(xù)交互中逐步形成適應性行為的智能體。具身智能驅動的智能制造系統(tǒng)以具身智能體為核心，形成了“感知 ? 決策 ? 執(zhí)行 ? 反饋”的閉環(huán)交互過程。如圖1所示，該交互模型涵蓋人類、機器與環(huán)境三者之間的密切協作與信息交互。通過人類的指導、機器的協作與環(huán)境的反饋，這種具身智能驅動的交互模型可以形成高效閉環(huán)，顯著提升智能制造系統(tǒng)的柔性、響應速度與自主決策能力，實現更加高效、敏捷與智能化的制造過程。

圖1 具身智能驅動的智能制造交互模型

人類在智能制造過程中主要承擔監(jiān)督和指導角色，負責向具身智能體下達明確的任務指令。具身智能體則依托自身的感知能力，從環(huán)境中實時采集并獲取數據，及時捕獲生產過程中的變化與異常情況。隨后，具身智能體通過內置決策模塊分析和處理感知到的數據，生成相應的決策方案。在決策形成后，執(zhí)行模塊將根據決策方案推動行動的實施，并向人類反饋執(zhí)行結果。

在實際行動執(zhí)行階段，具身智能體與機器之間持續(xù)保持雙向的信息交互。一方面，具身智能體生成精準的指令，實時控制機器設備的運行；另一方面，機器向具身智能體反饋執(zhí)行過程中產生的狀態(tài)信息和結果數據，幫助具身智能體持續(xù)優(yōu)化決策策略。這種動態(tài)的信息反饋機制可以確保在智能制造過程中具身智能體與機器設備之間可以精準、高效交互。

環(huán)境作為具身智能體感知的重要信息來源，不斷向智能體提供生產場景更新與環(huán)境變化的信息。具身智能體對環(huán)境信息感知的準確性直接影響其決策與執(zhí)行效果。同時，具身智能體的執(zhí)行行為又會作用于環(huán)境，引起環(huán)境狀態(tài)的不斷更新。這種循環(huán)交互進一步增強了具身智能體持續(xù)學習與自適應的能力，使智能制造系統(tǒng)在面對復雜與動態(tài)生產場景時具備更強的韌性和適應性。

（二）面向智能制造的具身智能技術要素

1. 多模態(tài)制造業(yè)數據融合感知技術

在面向智能制造的具身智能技術體系中，多模態(tài)制造業(yè)數據融合感知技術是實現環(huán)境感知、狀態(tài)識別與智能決策的核心能力之一。該技術通過集成來自制造現場的多種感知源，如攝像頭、麥克風、雷達、傳感器等，構建起多模態(tài)、異構數據的全面感知體系。這些數據在采集后，需經過高效的預處理流程，包括去噪與濾波、特征提取與標準化、時間同步、壓縮與降維、時序與空間建模等環(huán)節(jié)，以適應制造現場對實時性與計算效率的嚴格要求，并借助邊緣計算、云計算及高性能計算平臺進行高效調度與處理。多模態(tài)制造業(yè)數據融合感知技術架構如圖2所示。

多模態(tài)數據融合可以劃分為數據級融合（前融合）、特征級融合（深度融合）以及目標級融合（后融合）3個層次。數據級融合直接在原始數據層面進行組合，適用于數據源高度耦合的場景；特征級融合則通過各自模態(tài)的編碼器提取語義特征后進行深層次建模與聯合學習；而目標級融合則在各模態(tài)獨立識別的基礎上融合識別結果，適用于模塊化系統(tǒng)架構和低資源耦合場景。融合模型通?；谏疃壬窠浘W絡架構進行設計，具備自適應特征提取與多模態(tài)對齊能力，可以有效提升制造系統(tǒng)在復雜場景下的感知準確率與魯棒性。

在增材制造過程中，可以融合聲學傳感器、紅外熱像儀、視覺攝像頭和激光掃描儀的數據，構建數字孿生模型，實現對制造過程的實時監(jiān)控和缺陷預測。通過多模態(tài)數據融合，系統(tǒng)能夠在制造過程中及時識別并修復缺陷，提高產品質量和生產效率。在先進制造過程中，采用自監(jiān)督學習方法，將視覺圖像、音頻信號、激光位置和功率測量等多模態(tài)傳感器數據進行融合，從而提高對制造過程的監(jiān)測能力，更好支持過程控制、異常檢測和質量保證等任務的完成。

2. 基于大模型的具身智能制造技術

具身智能制造系統(tǒng)強調將“感知 ? 認知 ? 決策 ? 執(zhí)行”能力深度集成于物理制造過程中，實現面向復雜任務環(huán)境的自主適應與智能控制?；诖竽Ｐ偷木呱碇悄苤圃旒夹g框架如圖3所示。該技術框架從感知層、認知層、決策執(zhí)行層等方面系統(tǒng)描述了大模型在具身智能制造中的作用機制，體現出制造系統(tǒng)從數據驅動向語義驅動、從規(guī)則控制向策略生成的關鍵躍遷。

在感知層面，具身智能制造系統(tǒng)集成圖像、聲音、溫度、力覺、工藝參數等多模態(tài)傳感器數據，通過引入基于Transformer架構的多模態(tài)編碼器，將數據映射到語義空間以進行統(tǒng)一嵌入表示，完成從原始信號到語義空間的結構化映射。這一過程構建了制造系統(tǒng)對物理現場的多角度、語義化理解基礎，為認知建模提供了高質量輸入。在認知層面，制造系統(tǒng)依托制造任務知識圖譜、制造工藝流程圖與制造任務樹等結構，將生產任務中的狀態(tài)演化路徑、任務依賴關系以及典型故障因果鏈進行建模與表達。通過引入大模型的圖結構推理能力與因果關系建模機制，制造系統(tǒng)能夠基于實時感知狀態(tài)實現對任務變更、工藝擾動與潛在故障的多層級認知和預測分析，從而支持動態(tài)任務調整與決策生成。

在決策層面，融合大語言模型與基于Transformer的決策模型，制造系統(tǒng)可以根據認知結果生成一系列決策序列與操作策略，包括裝配路徑規(guī)劃、調度指令生成、加工參數自適應調整等。上述策略可直接驅動下層執(zhí)行實體，如協作機器人、自動導引車輛（AGV）、焊接機器人、移動機器人等完成對應任務，最終實現制造執(zhí)行系統(tǒng)的閉環(huán)自主運行。

通過整合大模型，機器人能夠理解復雜的指令并自主執(zhí)行多樣化任務。例如，研究人員利用GPT-4等模型，使機器人能夠將用戶指令和環(huán)境數據轉化為可執(zhí)行的步驟，提升了任務執(zhí)行的靈活性和準確性。例如，Figure AI公司與寶馬汽車有限公司合作，將具備大模型能力的人形機器人應用于汽車制造，使機器人能夠自主學習并執(zhí)行復雜的裝配任務，提升了生產效率和靈活性。

3. 力控制技術

力控制技術是實現智能制造場景中機器人具身智能的重要支撐之一，通過構建力感知、反饋控制、行為規(guī)劃以及智能優(yōu)化決策的集成技術框架，可顯著提高機器人作業(yè)的柔順性、精度與智能化水平。面向具身智能制造的力控制技術框架如圖4所示。在智能制造場景中，力控制技術不僅保障了機器人作業(yè)的精度與穩(wěn)定性，更能實現復雜裝配、精細打磨、柔性抓取等高級任務，有效彌補傳統(tǒng)位置控制技術在應對外界擾動和未知環(huán)境中的不足。

從技術實現角度看，面向具身智能的力控制技術的核心模塊為力感知、力反饋控制、行為規(guī)劃、智能優(yōu)化和應用場景模塊。力感知模塊通過安裝于機器人末端或關節(jié)的高靈敏度力傳感器，實現對環(huán)境力、接觸狀態(tài)的實時感知。力反饋控制模塊則依據感知信號，通過阻抗控制、柔順控制或混合力位控制等策略，使機器人可以動態(tài)調整末端剛度和位姿，實現穩(wěn)定的環(huán)境交互。

行為規(guī)劃模塊則綜合考慮作業(yè)任務、環(huán)境約束與機器人的動態(tài)特性，生成實時優(yōu)化的力控制參考指令，以提升任務執(zhí)行效率與安全性。智能優(yōu)化模塊主要負責在復雜、動態(tài)的制造環(huán)境中實現機器人控制策略的自我演進與持續(xù)優(yōu)化。通過集成強化學習、深度學習等人工智能技術，智能優(yōu)化模塊能夠不斷從歷史操作經驗中學習并適應任務變化，提升機器人在力控制任務中的泛化能力，推動魯棒性先進的演示學習算法逐漸融入力控制技術框架中，用于應對高度不確定的環(huán)境和任務變化，進一步提高機器人的自適應能力。應用場景模塊聚焦于具身智能力控制在典型制造任務中的實際落地與效能體現，包括精密裝配、柔性抓取、智能打磨等關鍵工藝場景。應用場景模塊通過集成上述各模塊能力，確保加工質量的一致性與過程安全性，為智能制造提供可靠支撐。

在精密裝配領域，通過引入力控制技術，機器人可自主適應零件的公差差異，實時調整裝配力度，有效降低了裝配失敗率與零件損傷率。例如，上海非夕機器人科技有限公司的Rizon機器人通過力控制技術，實現了對精密電子組件的高效裝配，提升了生產效率和產品質量。在復雜曲面加工和柔性打磨場景中，力控制技術賦予機器人精細且平穩(wěn)的作業(yè)能力。上海賽威德機器人有限公司的自適應打磨拋光工具可以與協作機器人結合，進行結構鋼、超強鋼焊縫的打磨以及處理鑄鋁件拋光等工藝，顯著提高了加工效率和質量。

4. 機器人運動規(guī)劃算法

在智能制造領域，機器人運動規(guī)劃算法被視為實現機器人系統(tǒng)自主、高效與高精度操作的核心支撐技術之一。該類算法旨在使機器人能夠在動態(tài)、復雜的環(huán)境中實現自主路徑規(guī)劃，規(guī)避潛在障礙，并生成最優(yōu)的運動軌跡以完成預定任務，從而保障生產任務的順利進行。

機器人運動規(guī)劃一般包括路徑規(guī)劃與軌跡生成兩個主要階段。路徑規(guī)劃關注于從起點至目標點生成一條可行路徑，核心是環(huán)境建模與搜索策略的設計。當前常用的方法主要有采樣型算法與啟發(fā)式搜索算法兩大類。其中，快速探索隨機樹作為典型的采樣型算法，能夠在高維空間中高效探索可行路徑；啟發(fā)式搜索方法如A*算法，可以綜合路徑代價與啟發(fā)式評估函數，已廣泛應用于結構化環(huán)境下的路徑規(guī)劃任務。在路徑確定之后，軌跡生成模塊進一步考慮機器人系統(tǒng)的動力學約束與執(zhí)行器特性，對路徑進行動態(tài)可行性調整和連續(xù)優(yōu)化，生成平滑、穩(wěn)定、可實時執(zhí)行的軌跡。常見的軌跡生成方法包括基于梯度優(yōu)化的最短路徑生成技術、模型預測控制等。近年來，深度強化學習等人工智能方法逐步引入該領域，通過端到端學習實現軌跡生成與環(huán)境適應性的同步優(yōu)化，顯著提升了系統(tǒng)在非結構化和動態(tài)環(huán)境中的規(guī)劃效率與泛化能力。

該類算法已在實際制造系統(tǒng)中展現出顯著的應用成效。在工業(yè)制造場景中，機械臂面臨狹小空間內的精密裝配作業(yè)需求。結合 A*算法進行路徑規(guī)劃和軌跡優(yōu)化，制造系統(tǒng)可生成符合動力學約束條件的運動軌跡，實現高精度避障與定位，從而有效提升裝配質量與自動化水平。在智能交通領域，自動駕駛車輛需在復雜的城市環(huán)境中實現安全導航，通過采用快速擴展隨機樹算法構建路徑規(guī)劃模塊，并結合車輛動力學模型進行軌跡生成，可實現對障礙物、交通規(guī)則等多因素的動態(tài)響應，生成安全、平穩(wěn)且高效的行駛軌跡，為無人駕駛系統(tǒng)的可靠運行提供有力保障。

（三）具身智能驅動的智能制造技術框架

具身智能驅動的智能制造技術框架由物理層、數據層、算法層、感知層、決策層、執(zhí)行層和反饋層7個層次構成，涵蓋從底層物理設備到高層反饋優(yōu)化的完整技術鏈路，如圖5所示。該技術框架體現了物理設備支撐、數據智能驅動、多模態(tài)感知融合、自主決策執(zhí)行以及持續(xù)反饋優(yōu)化的高度一體化特征，有效支撐了智能制造系統(tǒng)高效、柔性、敏捷的運行與持續(xù)升級。

（1）物理層：作為技術框架的基礎支撐，包含協作機器人、AGV、3D 打印機、工業(yè)機械臂等制造設備，以及視覺、聽覺、位置、力覺等多種類型的傳感器與嵌入式計算設備。物理層為具身智能系統(tǒng)提供了實現精準操作和數據采集的物理基礎。

（2）數據層：負責采集、處理和管理制造生產過程中產生的數據，包括設備運行狀態(tài)數據、生產環(huán)境參數、工藝流程數據、設備故障歷史數據和場景交互數據等。數據層承擔數據的標準化存儲與預處理工作，是支持智能決策的核心基礎。

（3）算法層：依托數據層提供的數據資源，集成多模態(tài)感知融合算法、環(huán)境建模算法、運動規(guī)劃算法、路徑規(guī)劃算法，以及監(jiān)督學習、強化學習和遷移學習等先進人工智能技術，提升具身智能的計算推理能力。

（4）感知層：作為智能制造系統(tǒng)理解生產環(huán)境的核心，通過高精度圖像采集、環(huán)境建模、路徑規(guī)劃和多模態(tài)數據融合，實現對復雜制造環(huán)境的精準感知。整合攝像頭、麥克風、雷達等數據，提升環(huán)境識別精度與動態(tài)適應能力。

（5）決策層：基于感知層提供的信息，進行數據理解與分析、自適應學習、推理與決策、資源任務協同優(yōu)化。該層主要應用知識圖譜決策優(yōu)化算法、智能推理方法和動態(tài)規(guī)劃技術等，生成符合實時生產要求的決策序列。決策層負責在復雜制造場景下進行智能化分析與任務規(guī)劃。

（6）執(zhí)行層：通過智能機器人模塊、智能制造裝備模塊、傳感器模塊、人機交互與協作模塊等，結合智能主動控制技術、精密感知技術以及實時監(jiān)控與反饋技術，實現決策方案的高效、精準執(zhí)行，保障生產活動的順暢運行。

（7）反饋層：對系統(tǒng)運行狀態(tài)進行監(jiān)測與分析，涉及數據處理、狀態(tài)分析與異常檢測、實時通信交互、數據存儲與反饋機制。通過多模態(tài)感知融合、異常檢測與故障診斷、實時控制與通信技術，實現對制造過程的持續(xù)監(jiān)控、實時反饋和閉環(huán)優(yōu)化，以不斷提升智能制造系統(tǒng)的性能與可靠性。

04具身智能對智能制造的賦能作用

（一）具身智能革新生產制造模式

具身智能驅動的智能制造技術正在深刻變革傳統(tǒng)制造業(yè)的生產模式，推動其向智能化、柔性化和高效化方向加速演進。作為一種融合人工智能與物理實體的前沿技術，具身智能通過賦予機器感知、決策與執(zhí)行等多維能力，使智能制造系統(tǒng)能夠精準感知生產過程中的各類信息，并基于實時反饋優(yōu)化生產參數與工藝流程，為制造業(yè)的智能化轉型提供強有力的技術支撐。這一技術的廣泛應用不僅提升了生產過程的自動化程度，還增強了制造系統(tǒng)的適應性和自主優(yōu)化能力，為制造模式的智能化升級奠定了堅實基礎。

在精密制造領域，具身智能技術展現出卓越的應用價值。在電解鋁炭塊打磨工藝中，中原動力智能機器人有限公司將具身智能技術集成于工業(yè)機器人中，使其能夠基于工件的幾何特征、尺寸參數和空間位置等關鍵變量，自主調整打磨力度與運動軌跡。這一技術創(chuàng)新顯著提高了打磨過程的精度與穩(wěn)定性，減少了人工干預，提高了整體生產效率。具身智能的自適應能力使機器人能夠在復雜工況下維持高精度作業(yè)，進一步提升了產品質量的一致性。在柔性制造領域，具身智能設備憑借快速學習與自適應能力，可以有效應對傳統(tǒng)生產線在多品種、小批量生產模式下的適應性不足問題。常州微億智造科技有限公司研發(fā)的智能工業(yè)機器人系統(tǒng)可將生產線調試周期從傳統(tǒng)的一周縮短至數小時，極大提升了生產系統(tǒng)的響應速度與運行效率。這一能力對于需求波動較大的制造環(huán)境尤為關鍵，使企業(yè)能夠更靈活地調整生產節(jié)奏，以適應快速變化的市場需求。同時，具身智能技術在危險生產環(huán)境中也展現出突出的安全性優(yōu)勢。傳動設備（天津）有限公司正在探索研發(fā)的人形機器人系統(tǒng)可替代人工完成噴涂作業(yè)，不僅可以有效規(guī)避氣霧污染、易燃易爆等安全隱患，還能通過標準化控制提高作業(yè)質量的一致性。

（二）具身智能助力倉儲物流升級

具身智能在物流與倉儲領域的廣泛應用涵蓋倉儲管理、物流配送等多個關鍵環(huán)節(jié)，對推動制造業(yè)的智能化升級具有重要意義。在倉儲管理方面，具身智能技術的深度融入主要體現為智能倉儲機器人與自動化設備的廣泛應用。這類機器人能夠自主完成貨物的搬運、存儲及揀選任務，大幅提升倉儲作業(yè)的效率與準確性。輪式機器人憑借其卓越的機動性和靈活性，在物流倉儲環(huán)境中得到廣泛應用；通過集成激光雷達、視覺傳感器等先進感知設備，能夠實現自主導航與環(huán)境識別，即便在復雜的倉儲環(huán)境中也能高效、穩(wěn)定運行，有效減少了人為誤差，還顯著提升了倉儲管理系統(tǒng)的智能化水平。

在物流配送領域，具身智能同樣展現出顯著的應用價值。隨著自動駕駛技術的不斷發(fā)展與突破，自動駕駛物流車輛正逐步成為現代物流配送的重要工具。這類車輛依托實時交通信息、路徑規(guī)劃算法和自主決策能力，可自主選擇并優(yōu)化配送路線，從而有效減少了運輸時間與運營成本。AGV 作為具身智能在物流配送中的典型應用，憑借自主導航、路徑規(guī)劃及避障功能，實現了倉儲環(huán)境內物料的高效搬運與精準分揀，在智能制造環(huán)境中展現出極大的應用潛力和產業(yè)價值。具身智能技術在提升倉儲與物流環(huán)節(jié)的安全性和可靠性方面也發(fā)揮著關鍵作用。借助物聯網技術，具身智能系統(tǒng)能夠實時監(jiān)測貨物的溫度、濕度、載荷等關鍵參數，確保物流配送與倉儲過程中貨物的安全存儲與運輸。這一技術的應用不僅提高了供應鏈的可追溯性與透明度，也增強了系統(tǒng)運行的整體穩(wěn)健性。

（三）具身智能保障檢測維護穩(wěn)定

通過將感知、學習和行動能力深度融合于物理實體，具身智能系統(tǒng)能夠自主執(zhí)行高度復雜的設備檢測與維護任務，顯著提升生產效率和設備運行的可靠性。傳統(tǒng)的設備維護方式往往依賴于周期性檢修或設備發(fā)生故障后的被動維修，這種方法不僅存在潛在的停機風險，也可能增加發(fā)生意外事故的概率和維護成本。具身智能系統(tǒng)可以通過集成于設備內部的嵌入式傳感器實時獲取設備運行的關鍵狀態(tài)數據，包括振動、溫度、電流等運行參數，并結合先進的機器學習算法進行數據挖掘與分析，從而實現對設備潛在故障的精準預測并提前干預。這種預測性維護策略顯著減少了非計劃停機的次數，延長了設備使用壽命，降低了維護成本。優(yōu)艾智合機器人科技有限公司開發(fā)的智能運維大模型已成功應用于渤海油田的實際生產場景，通過對設備運行狀態(tài)實時數據的持續(xù)監(jiān)測與分析，有效提高了故障預測的準確性，降低了非計劃停機帶來的生產風險，保障了生產過程的穩(wěn)定與持續(xù)運行。

具身智能技術在復雜、高風險環(huán)境下的自主檢測與維護任務中展現出獨特優(yōu)勢。在核電站、深海石油平臺等對人類作業(yè)風險較大的場景中，具身智能機器人憑借其高度的自主導航能力與智能感知能力，可以取代人工完成危險環(huán)境下的設備檢測與維護工作。這些機器人能夠自主感知環(huán)境變化，實時識別并有效應對異常情況，從而顯著提高了作業(yè)的安全性、準確性和效率，保障了工作人員的安全，提升了整體維護工作的效率與質量。

（四）具身智能增強人機協作技術

在工業(yè) 5.0 的理念指導下，制造業(yè)正朝著“以人為中心”的方向發(fā)展，強調人機協同以提升生產效率與靈活性。具身智能通過智能體與物理環(huán)境的深度交互，實現人類與機器在動態(tài)場景中的無縫協同。這種技術突破了傳統(tǒng)人機交互的界面限制，將智能體的感知、決策與行動能力嵌入到物理實體中，使其能夠像人類一樣理解環(huán)境、預測意圖并自主調整行為模式。

人機協作不僅提升了制造流程的智能化水平，還改善了工人的工作環(huán)境與生產效率。在人機協作場景中，具身智能不僅能提升機器人對復雜任務的適應性和執(zhí)行力，還能增強其與人類的交互質量，如通過模仿人類動作、感知情緒變化或語言語境，實時調整協作策略，實現任務分工與協同決策的優(yōu)化。在工業(yè)制造場景中，配備多模態(tài)傳感器的機械臂能夠通過觸覺反饋實時感知裝配部件的微應力變化，結合視覺系統(tǒng)對工人手勢的意圖解析，自主調整施力角度和速度，在避免碰撞的同時完成高精度配合。腦機接口與具身系統(tǒng)的結合使人類可以直接通過神經信號調控機器人動作，而機器收集的環(huán)境數據又經視覺、觸覺反饋刺激強化使用者的空間感知能力。具身智能正在重新定義“人機邊界”，使人、機之間的協作模式更加智能化與人性化，使智能體不再是工具而是具備環(huán)境適應性的合作伙伴，實現從明確指令到默契配合的范式躍遷。

05具身智能驅動的智能制造應用難點與發(fā)展趨勢

（一）具身智能驅動的智能制造應用難點

1. 多模態(tài)數據缺乏，制約實際應用成效發(fā)揮

多模態(tài)數據指通過不同傳感器或數據源采集的多種類型數據，如圖像、聲音、觸覺、溫度等信息。在具身智能制造領域，機器感知、決策與執(zhí)行的閉環(huán)反饋機制是實現智能化制造的關鍵，而這一閉環(huán)系統(tǒng)的構建亟需大規(guī)模、多源、高質量的多模態(tài)數據作為支撐。受限于數據采集、處理和標注的技術瓶頸，具身智能在智能制造中的實際應用效果仍存在顯著局限。

多模態(tài)數據的匱乏嚴重制約了具身智能系統(tǒng)對復雜制造環(huán)境的理解與適應能力。在智能制造過程中，機器人或智能系統(tǒng)需要整合視覺、力覺、聲音、溫度、振動等多維度感知數據，實現對目標物體的精準識別、操作場景的準確理解以及任務執(zhí)行策略的實時調整。以柔性制造生產線為例，機器人不僅需要識別不同形狀、材質和顏色的零部件，還需精確感知其力學特性，從而確保裝配過程中不會對產品或裝配質量造成損害?，F有數據集多集中于單一模態(tài)，如計算機視覺領域的目標檢測或手眼協同任務，缺乏對力覺、聲音等信息的深度整合，這直接導致具身智能系統(tǒng)在現實制造環(huán)境中的性能表現與預期存在顯著差距。

多模態(tài)數據在采集與標注方面面臨的技術挑戰(zhàn)進一步加劇了數據匱乏問題。在智能制造場景中，高質量多模態(tài)數據的獲取通常依賴于高精度3D掃描儀、力傳感器和紅外光譜成像設備等昂貴的工業(yè)級傳感器。由于制造環(huán)境的動態(tài)特性和任務的高度定制化，采集到的數據往往具有較強的時效性和場景依賴性，導致其通用性較差；此前，在不同工廠或不同產品的生產批次之間，即使是同一類型的制造任務，其數據分布也可能存在顯著差異，這使得已有數據難以直接遷移應用。

多模態(tài)數據的融合與處理面臨著算法復雜度和計算資源的雙重挑戰(zhàn)。多模態(tài)數據通常具有高維度、異構性和非結構化等特征，進一步實現這些數據的有效融合并提取有價值的信息是亟待解決的關鍵問題?，F有機器學習算法在處理單一模態(tài)數據時表現出色，但在多模態(tài)數據融合方面仍存在明顯不足，如圖像和聲音數據在特征空間上存在顯著差異，直接融合可能導致信息丟失或冗余。

2. 復雜制造環(huán)境增大感知理解難度

制造環(huán)境的復雜性主要表現為動態(tài)性與多變性。在實際生產過程中，工件種類繁多，形狀、材質各異，且其擺放位置與姿態(tài)可能隨機變化；設備故障、工藝參數波動等不確定因素頻繁發(fā)生，對系統(tǒng)的感知能力與適應性提出了極高要求。當前的感知技術在處理如此復雜多變的制造場景時仍顯不足，難以及時、準確地獲取環(huán)境信息，從而制約了具身智能系統(tǒng)的實際表現。

在物理環(huán)境層面，制造車間普遍存在光照不均、粉塵干擾、電磁噪聲等現實問題，會嚴重影響具身智能系統(tǒng)視覺、聽覺等感知模塊的數據質量。在焊接車間環(huán)境中，強光和粉塵易引起圖像質量下降，影響目標的視覺檢測和識別。機械設備運行時產生的持續(xù)振動、電磁干擾以及粉塵環(huán)境，也可能使力覺、聲音或其他類型傳感器出現信號失真，降低感知模塊的準確性與可靠性。由于制造對象材質差異較大，各類工件的表面反射特性迥異，增加了基于視覺的目標檢測與定位的難度。一些制造環(huán)境中還可能存在高溫、高壓或腐蝕性介質等極端條件，對傳感器的性能穩(wěn)定性及長期運行可靠性提出了更加嚴苛的要求。

制造任務的高精度需求進一步加大了具身智能系統(tǒng)的感知挑戰(zhàn)。在工業(yè)生產中，尤其是精密制造領域，往往需要達到微米甚至更高精度的定位與操作要求，這要求感知系統(tǒng)具備更高的精細化感知能力，精準捕捉物體的微小特征及位置的變化情況。然而，現有感知技術在空間分辨率和檢測精度方面仍存在局限，難以有效識別并處理制造過程中微小但關鍵的變化，進而影響后續(xù)決策和動作執(zhí)行的質量。

動態(tài)操作場景的不可預測性顯著增加了系統(tǒng)對環(huán)境感知與理解的難度。在柔性制造系統(tǒng)中，生產線上的工件種類、位置與姿態(tài)往往呈現隨機變化，如工件可能因傳送帶振動或機械臂動作的影響出現微小位姿偏移，若不能及時感知并調整相應策略，將導致后續(xù)制造步驟的失敗或生產效率降低。

3. 人工智能幻覺導致應用安全風險

具身智能驅動的智能制造的核心是通過人工智能技術實現物理設備與數字系統(tǒng)的深度融合，以提升生產效率、優(yōu)化資源配置，實現智能化決策。在這一過程中，人工智能幻覺問題逐漸凸顯，成為制約智能制造應用安全的重要瓶頸。人工智能幻覺指人工智能系統(tǒng)在感知、決策或執(zhí)行過程中所產生的錯誤認知與判斷。在智能制造的實際應用場景中，此類幻覺可能引發(fā)顯著的安全風險，甚至導致生產事故與經濟損失。

人工智能幻覺在智能制造系統(tǒng)感知環(huán)節(jié)帶來的風險表現尤為突出。智能制造系統(tǒng)通常依靠大量的傳感器與數據采集設備獲取環(huán)境信息，并通過人工智能算法進行數據處理和分析。當傳感器數據含有噪聲或出現異常時，人工智能系統(tǒng)可能基于不可靠的數據得出錯誤判斷。這種幻覺現象不僅影響產品質量，還可能引起生產線停機、設備損壞等故障。

更為嚴重的是，在涉及高溫、高壓或危險化學品處理等關鍵安全環(huán)節(jié)，一旦人工智能系統(tǒng)因幻覺產生誤判，甚至可能直接威脅生產操作人員的人身安全。人工智能幻覺在決策環(huán)節(jié)所帶來的風險同樣不容忽視。智能制造系統(tǒng)中的人工智能算法通常用于優(yōu)化生產流程、預測設備故障和制定生產計劃，建立在歷史數據與預訓練模型的基礎上；當算法訓練數據存在偏差或不完整時，決策結果可能出現嚴重偏差。在面對未見過或未訓練過的復雜情況時，人工智能系統(tǒng)的決策能力可能會明顯下降，進而產生不符合實際情形的決策，影響整個生產系統(tǒng)的穩(wěn)定性與可靠性。

在執(zhí)行環(huán)節(jié)，具身智能系統(tǒng)需要做出決策，還需要通過物理設備實現這些決策。此類系統(tǒng)通常與物聯網設備、傳感器網絡及控制系統(tǒng)緊密集成，構成復雜的信息物理系統(tǒng)，如果傳感器數據遭遇異常甚至惡意篡改，人工智能可能由此產生幻覺，繼而導致錯誤決策并執(zhí)行，最終引發(fā)生產事故或質量問題。

4. 軟硬件結合問題影響智能能力提升

具身智能驅動的智能制造發(fā)展面臨軟硬件異構協同的結構性障礙。具身智能系統(tǒng)強調智能體通過多模態(tài)感知 ? 行動環(huán)路實現物理世界的自主交互，要求軟件算法與硬件設備在時空一致性、信息耦合度及控制精確性等維度建立深度互適應機制。但傳統(tǒng)制造系統(tǒng)的硬件架構與智能化算法的軟件需求之間存在顯著的適配性鴻溝，嚴重制約了智能能力的全面提升。

軟硬件適配性不足問題顯著影響了智能系統(tǒng)的實際表現。人工智能算法通常在虛擬仿真環(huán)境或理想化數據集上進行開發(fā)和訓練，當這些算法遷移到真實制造場景時，真實環(huán)境與理想環(huán)境之間的差異、硬件設備的局限性會導致算法性能難以充分發(fā)揮。此外，一些在理想條件下具有高精度的視覺識別算法部署于工業(yè)機器人時，受攝像頭分辨率限制、鏡頭畸變、機械臂運動精度不足等影響，識別與控制效果難以有效發(fā)揮。

軟硬件系統(tǒng)的兼容性和接口標準化不足嚴重限制了智能制造系統(tǒng)的智能水平。當前制造領域存在大量來自不同廠商的傳感器、執(zhí)行器和控制系統(tǒng)，但軟硬件之間缺乏統(tǒng)一的接口規(guī)范，導致信息交互過程復雜且易出錯。軟硬件系統(tǒng)的接口不兼容問題不僅增加了系統(tǒng)集成的難度，更削弱了算法的有效性和響應速度，使智能系統(tǒng)在實際應用中難以實現理想的動態(tài)適應能力。

軟硬件系統(tǒng)在時間同步與實時控制方面的不足為具身智能應用帶來了巨大挑戰(zhàn)。智能制造環(huán)境要求算法能夠快速感知、分析并決策，但硬件設備存在的響應延遲、數據傳輸延遲、算力不足等問題使系統(tǒng)無法實時完成精確的協同控制，導致智能決策難以高效地轉化為執(zhí)行。在高速生產線上，實時性控制不足帶來的問題尤為突出，嚴重制約了生產效率的進一步提升。

5. 倫理法律缺失帶來標準合規(guī)挑戰(zhàn)

倫理規(guī)范缺失使具身智能應用面臨多種潛在風險。尤其在智能制造中，智能體的自主決策與執(zhí)行動作可能直接影響人員安全、產品質量乃至生產效率，但相關倫理責任的界定尚不明確。一旦系統(tǒng)因算法、感知失誤帶來事故或損失，責任歸屬問題仍然尚不明確。這種倫理上的模糊性增加了企業(yè)的技術應用顧慮，成為推廣具身智能的重大障礙。機器人系統(tǒng)與真實環(huán)境直接互動的特性，也可能因技術濫用或安全漏洞導致物理事故，涉及更加復雜的倫理與法律考量。

法律法規(guī)滯后顯著阻礙了具身智能標準化的進程。目前，在全球范圍內尚缺乏針對具身智能系統(tǒng)應用的統(tǒng)一法律框架與標準，監(jiān)管機制缺位導致跨國部署與運營存在合規(guī)風險。企業(yè)在國際化生產中可能面臨不同國家監(jiān)管標準的差異與沖突，極大增加了技術應用中的不確定性與合規(guī)成本，制約了具身智能技術在全球市場中的規(guī)?；瘧谩?

標準體系缺失引發(fā)技術應用的兼容性問題。由于當前缺乏統(tǒng)一明確的技術標準，不同廠商研發(fā)的具身智能設備在集成與互操作性方面往往存在障礙，難以形成協同效應。這種現狀不僅限制了技術的綜合效能，也增加了企業(yè)的開發(fā)成本與技術實施難度。特別是在具身智能技術評測標準方面，盡管已有相關探索，但仍存在訓練數據規(guī)模有限、質量參差不齊、未能充分模擬真實生產任務場景等問題，迫切需要建立更加完善的任務知識庫與評測工具，以提升技術的實用性和可靠性。

（二）具身智能驅動的智能制造發(fā)展趨勢

1. 應用場景持續(xù)拓展

具身智能驅動的智能制造逐步邁入快速發(fā)展的新階段，其應用場景持續(xù)呈現出拓展和深化的趨勢。從傳統(tǒng)工業(yè)生產到“高精尖”制造領域，具身智能的技術優(yōu)勢日益顯著。依托深度學習、強化學習等先進的人工智能方法，具身智能體逐步實現復雜動態(tài)環(huán)境下的自主決策與精準執(zhí)行。隨著技術進步和產業(yè)融合進程的加速，具身智能逐漸完成從實驗室研究向工業(yè)實際應用的轉化，在汽車、電子、機械等傳統(tǒng)制造領域得到了高效的落地應用，同時在高端裝備、新能源、航空、航天、醫(yī)療健康等前沿領域中實現了深度滲透。具身智能依靠多模態(tài)融合感知、自主決策優(yōu)化與精準執(zhí)行控制等核心技術，不斷推動制造過程智能化程度的提升，顯著增強了制造系統(tǒng)的柔性、敏捷性和自主適應能力。

2. 人機協作更為深入

在傳統(tǒng)的人機協作模式中，機器人通常僅能夠執(zhí)行預設的固定任務，難以滿足動態(tài)變化的復雜生產需求。具身智能的引入顯著提升了機器人系統(tǒng)的感知、學習與適應能力?；谙冗M的多模態(tài)感知技術，機器人能夠實時感知并精準理解生產環(huán)境及人類操作者的行為意圖，進而動態(tài)優(yōu)化自身的行動策略，實現更加高效、安全的協作效果。隨著智能制造技術的迅速發(fā)展，人機交互與協作方式逐漸超越傳統(tǒng)制造環(huán)境下單純的設備輔助和人工操控，轉向一種更高層次的深度融合與主動協作模式，有效提升了生產過程中任務分配的合理性和作業(yè)效率，顯著降低了人類工作負擔以及生產活動中的安全風險，為智能制造體系朝柔性化、敏捷化、智能化方向發(fā)展提供了關鍵技術支撐。

3. 產業(yè)生態(tài)愈加成熟

隨著技術的不斷突破，越來越多的企業(yè)積極布局具身智能，覆蓋從硬件制造到軟件開發(fā)、從算法研究到應用場景拓展的各個層面，產業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的協同效應逐漸凸顯。從核心零部件研發(fā)與智能裝備制造，到系統(tǒng)集成及具體場景的應用服務，各個環(huán)節(jié)間的協作效率顯著提升，產業(yè)鏈上下游之間的整合與互動日益深入。此外，產業(yè)生態(tài)內部的企業(yè)、科研機構、政府部門和產業(yè)聯盟之間的溝通與合作變得更加頻繁和高效，不斷促進技術創(chuàng)新與產業(yè)應用之間的良性循環(huán)，逐漸形成更具活力與競爭優(yōu)勢的產業(yè)生態(tài)環(huán)境。這種日趨成熟的產業(yè)生態(tài)將持續(xù)推動智能制造整體技術水平的提升，并為具身智能技術廣泛應用和制造業(yè)高質量發(fā)展提供強大的支撐。

06具身智能驅動的智能制造發(fā)展建議

（一）加強技術攻關，突破關鍵瓶頸

具身智能在工業(yè)制造場景中的應用潛力已初步展現，但在多模態(tài)融合感知、復雜環(huán)境認知與決策、自主持續(xù)學習等關鍵領域仍面臨嚴峻挑戰(zhàn)，制約了制造業(yè)的自主創(chuàng)新能力與國際競爭力提升。建議加快推進機器人復雜環(huán)境下的動態(tài)認知與實時決策技術攻關，依托國家級技術創(chuàng)新平臺，著力研發(fā)具備高效實時推理和決策能力的智能算法與模型，顯著增強機器人在高度動態(tài)、不確定制造環(huán)境下的自主規(guī)劃和靈活執(zhí)行能力。聚焦制造過程中的實時人機交互、自主持續(xù)學習和智能感知等前沿科學難題，建立跨學科、跨領域、跨行業(yè)的協同創(chuàng)新體系，構建國家級創(chuàng)新聯合體與示范基地，推動大模型等通用人工智能技術與工業(yè)領域專用知識深度融合，建立面向工業(yè)制造場景的高效泛化模型和技術標準體系。支持搭建工業(yè)制造領域專用的大規(guī)模具身智能訓練平臺與性能評測基準，推動智能制造技術從基礎感知階段逐步向認知推理與高階自主決策階段邁進，全面提升制造系統(tǒng)的智能水平和國際競爭優(yōu)勢。

（二）完善產業(yè)生態(tài)，推動應用落地

具身智能在智能制造領域的深入應用，亟需構建更為系統(tǒng)化和完善的產業(yè)生態(tài)體系。建議從國家戰(zhàn)略高度加快構建覆蓋具身智能全產業(yè)鏈的協同創(chuàng)新網絡，形成涵蓋基礎理論研究、關鍵技術攻關、成果轉化應用及規(guī)模化推廣的閉環(huán)生態(tài)，推動“產學研”緊密融合與協同共進。在國家層面，加強統(tǒng)籌布局，積極引導具身智能領域的核心技術企業(yè)、高校、科研院所、系統(tǒng)集成商與終端制造企業(yè)，構建國家級產業(yè)創(chuàng)新聯盟與技術創(chuàng)新中心，形成技術研發(fā)、產業(yè)應用與示范推廣的高效聯動體系。鼓勵產業(yè)鏈龍頭企業(yè)發(fā)揮牽引作用，牽頭制定統(tǒng)一的具身智能技術標準、接口規(guī)范與數據協議，建立行業(yè)共性技術平臺，推動上下游企業(yè)間技術互聯互通與數據開放共享，打破“技術孤島”與應用壁壘，降低系統(tǒng)集成復雜性與產業(yè)應用成本。加快建立完善的具身智能產業(yè)扶持政策與資金投入機制，通過設立專項基金與重大科技專項，重點支持前瞻性、戰(zhàn)略性技術創(chuàng)新與示范項目落地；強化對重點區(qū)域產業(yè)集群的政策傾斜，引導產業(yè)資源與資本聚集，培育形成具身智能技術規(guī)模化應用與產業(yè)鏈協同創(chuàng)新的國家級示范園區(qū)。積極構建人工智能與先進制造融合的復合型人才培養(yǎng)體系，推進高校、科研院所與企業(yè)聯合培養(yǎng)具備跨學科、復合型技能的高端人才隊伍，為產業(yè)發(fā)展提供長遠的人才戰(zhàn)略保障。

（三）制定標準規(guī)范，保障生產安全

具身智能制造系統(tǒng)涉及復雜的人機協作、自主決策和設備協同場景，傳統(tǒng)工業(yè)安全標準難以對其非預期行為和智能決策風險進行有效識別與管控。建議國家相關部門聯合行業(yè)協會、科研院所與龍頭企業(yè)，制定面向具身智能制造系統(tǒng)特征的新型安全標準與技術規(guī)范，明確系統(tǒng)在設計、集成與運行過程中的安全要求、風險識別、評估方法及認證程序，特別是要針對智能體自主學習與決策過程中可能產生的非預期行為，制定前瞻性風險控制策略和安全防護機制。

在國家層面，著力構建數據治理與安全保障規(guī)范，針對多模態(tài)感知數據的采集、傳輸、存儲與處理全鏈條，制定統(tǒng)一的數據標準與安全框架；清晰界定數據權限、隱私保護與信息共享的標準化規(guī)則，保障數據安全合規(guī)。加快建立國家級第三方檢測認證機構，開展具身智能制造系統(tǒng)的全面安全檢測、評估與認證服務，確保其在部署的全生命周期內始終滿足高標準的安全性、穩(wěn)定性和可控性要求。構建涵蓋標準制定、風險管理、認證監(jiān)管的完整標準化生態(tài)體系，有效規(guī)避具身智能系統(tǒng)在復雜工業(yè)環(huán)境應用中的潛在風險，為產業(yè)發(fā)展筑牢安全防線。

（四）拓展應用場景，開辟市場空間

具身智能在協作裝配、智能質檢與倉儲物流等典型制造環(huán)節(jié)中已初步展現出應用成效，但整體應用范圍仍較為有限，尚未形成廣泛覆蓋制造全流程的系統(tǒng)化能力。為進一步釋放具身智能的技術與市場潛力，建議著眼產業(yè)高質量發(fā)展全局，突破傳統(tǒng)工業(yè)應用場景局限，系統(tǒng)性地挖掘與培育跨行業(yè)、跨場景的規(guī)?；瘧檬痉?，推動具身智能技術從輔助生產環(huán)節(jié)向制造核心環(huán)節(jié)的全面嵌入轉變。

聚焦重點產業(yè)領域的技術痛點與需求瓶頸，通過國家示范工程與專項支持政策，加快具身智能在航空、航天、汽車制造、高端裝備、新能源與電子制造等關鍵制造領域的深入應用。加強頂層設計，支持具身智能與大模型驅動的知識推理、工業(yè)互聯網的資源調度和 5G、邊緣計算等先進技術的融合創(chuàng)新，構建標準化、模塊化和可復用的具身智能制造解決方案平臺，顯著增強制造系統(tǒng)的場景適配性與柔性響應能力，形成覆蓋多元制造需求的技術與服務供給能力。在場景拓展過程中，積極構建創(chuàng)新性的商業(yè)模式，既支持具身智能在重大裝備與戰(zhàn)略性新興產業(yè)中的先導性、高端化應用，發(fā)揮產業(yè)引領作用，也要推動面向中小企業(yè)、傳統(tǒng)制造業(yè)領域的普惠化、標準化解決方案的開發(fā)與推廣。通過政策引導、資金支持、示范引領與生態(tài)協同，逐步構筑具身智能技術應用的多層次、多維度市場體系。