人工智能 (AI) 正在重塑我们眼前的服务行业。在短短几年时间里，这项技术已经从未来主义愿景演化为广泛涉及不同职能的重要业务合作伙伴—— 剖析客户数据以掌握营销洞察，以前所未有的敏捷性玩转货币市场，或者以不可思议的远见平衡供需物流。
但是，人工智能本质上是我们通常坐在办公桌前使用的数字工具，它对于更切实有形的工业和制造任务—— 通常发生在厂房、工程车间或生产设施的任务——意味着什么？
多亏了新兴的人工智能驱动技术，我们将见证一场贯穿于实体过程的类似革命，影响到从复杂装配到维护、检查、包装的各个环节。
机器人技术和机器学习的最新进展正在推动新一代硬件的出现，这些硬件可以查看、解读、交互和反应。这是一种技术融合，有望在全球工厂和生产线上改变游戏规则。
这不是纸上谈兵，甚至无需等到不久的将来。它正在发生，就在我们周围，已经影响到了盈亏。例如，零售商亚马逊通过在仓库中运行世界上最大的机器人车队，将交付时间缩短了四分之一。[1]而台湾电子制造商富士康使用人工智能机器人来执行精密任务，如螺钉紧固（这曾是具备精细运动技能的人类的独有长项），从而节省了 15% 的成本。
还有哪些制造行业感受到了人工智能的影响？投资者和工人是否做好了适应这个充满活力的新世界的准备？
触觉机器人是制造业的未来走向吗？
当通常以电子尺度表现的人工智能与物理设备合并，并开始与周围的世界互动时，会发生什么？ 答案是开启一个令人期待的机器人新时代，暨令传统制造商深感不明朗的时期。
技术进步意味着，曾经被认为对自动化而言过于细微、直观或复杂的任务，如今都在人工智能驱动的机器的能力范围内。这种转变归功于软件关键组件走向成熟，例如，复杂的学习算法和高清视觉分析程序。
然而，如果少了物理维度的平行突破，这些都不会产生现实影响—— 需要继续演化出新一代多功能组件，如触觉传感器和超软夹爪，使机器人附属体能够与日常物品交互。
这是一个令人振奋的增长市场，工业领导者们热衷于探索。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]尽管趋势是全球性的，但区域领跑者正在涌现。2023 年，约 70% 的新安装机器人位于亚洲的制造业中心，尤其是中国和日本，另有 17% 在欧洲问世，10% 在美洲问世。
支撑工业领域人工智能如此迅猛发展的关键技术究竟是什么？
- 感知：工厂车间的机器人比以往任何时候都能“看”得更清楚。高分辨率摄像头，加上激光探测和测距 (LiDAR) 套件，为评估复杂环境创建了准确的视觉输入。机器人现在可以识别对象，计算其空间位置并理解其可能的用途——掌握了整套多样化的技能。
- 自主性：传统的机器人被限制在狭窄的行动范围内。相比之下，人工智能机器人经过智能、解读和创新编程，可以在模拟环境中“学习”，并将这些技能直接转移到生产线上，用人类思维的想象力和即兴发挥来解决不可预见的障碍。这些能力已经比许多人意识到的更加先进。Google DeepMind 的 Gemini Robotics 和英伟达的 Isaac GR00T 已经融合了视觉、语言和行动，以自主确定连贯的工作流程，并在最少的人为干扰下实现既定目标。
- 操纵：人工智能驱动的控制软件允许对抓握/力电机进行微观调整，使机器人能够稳固地抓紧易碎物品，并与其灵巧交互。先进的触觉传感器能够检测压力和滑脱，可模拟几乎与人类无异的“触摸”，大大扩大其部署潜力。
这些技术的融合正在引领“基于情境的机器人”时代，机器人可以不经特定场景的训练，完全自主地执行任务——所谓的“零样本学习”。
我们仍处于人工智能之旅的早期阶段，但显然，很少有行业能够免受根本性变革的影响。智能机器人正在所有制造领域涌现，先驱者已经从现实应用中受益。
机器人会取代工厂车间的工人吗？
在全世界的工厂中，人工智能机器人已经在执行传统上需要人工干预的许多任务。
- 材料：机器人越来越多地处理新组件。它们正在掌握多项技术工艺，包括自适应焊接（持续调整电压、电流和行进速度，以保持接头均匀），以及借助人工智能增强视觉处理精密表面。
- 建筑：人工智能正在展现能力，用不同部件组装复杂的单元，并使用热敏电阻臂处理模块，以实现极高的精度。
- 后组装：通过生产定制的包装尺寸，以及排列内部物品来最大限度地提高空间效率，人工智能可以避免浪费。
- 支持与物流：机器人也在扮演辅助角色：拣选首选原材料，检测缺陷，或处理日常维护任务。通过将第三千年技术与最具历史意义的发明——轮子——相结合，我们得到了移动机器人，用于在工厂周边搬运部件，以简化物流。
正如我们所见，人工智能已经在许多现实工业场景中证明了自己是不可或缺的同事。
哪些公司处于机械化人工智能的最前沿？
亚马逊是全球营收第二高的公司[3]，为配送中心设计了一系列人工智能技术，以提升运营效率。
创新成果包括“Sparrow”，这是一款搭载人工智能视觉和运动技术的机械臂，用于识别、拣选和分类亚马逊 60% 的仓库库存。“Proteus”同样令人印象深刻，这是一款用于运送扁平封装货物的移动机器人，可以安全地与人类一道行进，而无需隔离的安全区域。
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技术，节省了 25% 的成本，并在内部增设了 30% 的熟练工作岗位。[4]
台湾企业富士康借助英伟达人工智能平台和机械臂机队来自动完成插入电缆等任务，而这些任务迄今为止都需要灵巧的手指。为了达到必要的精度，富士康将精密控制力反馈技术与“数字孪生”模拟（以现实物体的虚拟复制品，搭载该实体上的传感器输出的数据）相结合。内部研究表明，人工智能将缺陷率降低了 25%，同时将运行成本降低了 15%。[5]
宝马 Car2X 人工智能系统让汽车成为其自身组装的积极参与者。基于云的系统允许在汽车和生产团队之间交换实时消息、进行中的状态报告和错误标记。Car2X 人工智能可以报告任何物理缺陷，如插头连接故障，以便及时补救，或者在组件缺失时发出警报。第二个系统 AIQX（人工智能下一代质控）管理整个传送带制程中的摄像头系统和传感器。据称，Car2X 和 AIQX 自推出以来，已将车辆缺陷减少了 60%。[6]
竞争对手汽车厂商沃尔沃也在使用人工智能来提高可靠性。其搭载视觉装备的人工智能单元采用模式识别软件，通过检查轮胎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生产线上部署人工智能，以执行多项任务。作为人工智能的早期采用者，博世已经申请了 1,500 多项人工智能专利，到 2027 年，将在人工智能创新领域再投资 30 亿美元。[7]博世在其家电制造仓库中使用“代理式人工智能”网络（在最少的人为干预下运行的自主并行系统）。合成的图像有助于检查电动机中的铜线，并为高压泵提供质量保证。此外，该公司凭借生成式人工智能实力，已将各工厂新人工智能应用的推出周期从半年缩短至几周，每个工厂至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，在其油气设施中采用了人工智能驱动的预测性维护工具。它结合了实时监控与历史组件数据分析，以便在故障发生之前加以干预。从涡轮机和电机，到离心泵和压缩机，ADNOC 在 2,500 多台重型设备中使用人工智能。[9]
由于仓库空间紧缺，高端人工智能也在逐步通过衡量需求、存储成本和交付周期，展示其优化库存水平的实力。美国能源技术公司 Baker Hughes 推出了 C3.ai 软件，用以协调库存，将零部件、原材料和成品库存量减少了 10-35%，运输成本下降了 5-15%。[10]
与此同时，体育用品制造商阿迪达斯将人工智能作为鼓励个性化的一种手段。数字定制平台允许潜在客户自定义配色、文本、材料和图案。人工智能将这些数据馈送至自动化生产线，通过集中优化来简化工作流程，缩短机器停机时间。借助这些工具，阿迪达斯得以在短短一个月内将单位用户营收额提高 18.5%。[11]
这些概念将越来越多地以“智能工厂”的形式融合，其中大部分自动化的生产线和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 转型？
现代汽车的 Metaplant 工厂设于美国乔治亚州，是世界领先的“智能工厂”之一。
该厂采用机器人辅助但以人为本，年产超过 50 万辆汽车。工厂依靠 850 余台机器人和近 300 辆自动导引车 (AGV) 来执行装配作业并在工厂周边输送零部件。
为了进一步提高面积约 1,174 公顷的工厂的生产力，现代汽车计划通过领先设计者 Boston Dynamics 加购数千台机器人装置。主要型号包括 Boston Dynamic 开发的 Spot，这款机器受犬科动物启发，可执行车辆检查；以及 Atlas，这是一款全面搭载动态操纵工具的类人机器人。[12]
有了如此生动的潜力展示，我们迈入“协作机器人”时代就不足为奇了——协作机器人被设计为与人类操作员在共享工作空间中共同安全作业。
例如，台达的多功能机器人 D-Bot，已经可以兼顾焊接、封装、质控等多项任务。单台 D-Bot 装置可在一小时内组装完毕，可处理高达 30 公斤的有效载荷。
智能机器人的未来迭代应当有能力从自身错误中学习，理解人类的言语，甚至合成自己的语言交流形式。
这一切都是备受瞩目的工业 4.0——即第四次工业革命（智能制造和智能工厂的融合）——的标志。
鉴于更广泛的采纳路线图充满挑战，行业领导者必须及早着手，为企业做好迎接人工智能时代的准备。
机器人革命会遭遇哪些阻挠？
早期迹象表明，接纳人工智能可助动行业盈利，降低超过 60% 的成本，并将生产力提高一半以上。[13]然而，阻碍快速采用的挑战也还很多。
物理人工智能，如大型语言模型一样，需要大量的数据来学习和磨练性能。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。
一条出路是“合成数据”——由生成式人工智能创建的人工数据，复制现实世界数据的模式和结构。具有可变光照强度和纹理的真实感图像渲染，已经用于训练机器人操纵实体对象。
在现实环境中工作，尤其是与真人同事一起工作，会带来更多挑战。安全是重中之重，但对于工业人工智能来说，空间感知仍然存在问题，就像无人驾驶汽车一样。有希望的是，视觉语言动作 (VLA) 模型开始在市面上涌现，它具备感知、推理和控制能力。这些程序预示着工厂和仓库中的机器人具备前所未有的空间感知能力，即使在人机交互不可预测的非结构化环境中也是如此。
3D 空间感知对于提高手动灵活性至关重要，目前受到机械和感官约束。但这一障碍很可能是暂时的。随着计算机对物理世界交互中涉及的变量（如物体几何形状和角度）加深了解，它们将以更大的流动性运行，逐渐掌握更多超越当前职权范围的任务。
鉴于这些挑战，要想最大限度地发挥机械化人工智能的潜力，将其转化为开创性的经济良机，公共事业和私营行业需要出台相辅相成的技术和组织战略。
工业人工智能有何社会效益？
世界经济论坛强调了一系列优先步骤，以帮助行业和经济体胸有成竹地迎接即将涌现的物理人工智能浪潮。
- 将人工智能技术融入到当前的工业“工具链”中（用于设计和构建软件的开发工具）
- 在机器人、人工智能和制造领域建立合作伙伴关系，以确保随着技术的发展实现可扩展性和兼容性
- 提升领导力技能，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职业
立法支持也至关重要，但在这方面，我们目睹了鼓舞人心的进步迹象。美国正在开展有针对性的联邦项目，如 NIST 的美国制造业研究所，专门致力于改进制造业的人工智能。同样，先进制造技术路线图计划 (MFGTech) 旨在提高生产线的自动化和安全水平。在中东，沙特阿拉伯通过国家数据和人工智能战略 (National Strategy for Data and Artificial Intelligence) 拨款 200 亿美元，用以建立 200 家人工智能初创公司，培训 20,000 名以上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，显然，人工智能驱动的变革即将席卷而来。研究表明，整体上工业运营对人工智能的需求巨大。亚洲、欧洲和美洲的九成公司计划在未来三年内将人工智能引入生产流程。[15]早期采用者看到了实实在在的生产效益，平均节省了 14% 的传统制造成本。
与此同时，该技术毫不停步地继续发展着。2025 年 8 月，在阿塞拜疆举办的著名的国际大学生程序设计竞赛 (ICPC) 全球总决赛中，谷歌 DeepMind 凭借解决复杂现实问题的实力斩获金牌，取得了人工智能的历史性突破。谷歌 Gemini 2.5 人工智能模型在不到一小时内就思考了无限的可能性，通过一组管道以最短的时间分配液体——在此过程中击败了出色的人类程序员。谷歌称赞其为“通用人工智能的历史性时刻”。[16]
在千变万化的行业中，人工智能为制造商开辟了一条保持竞争力和盈利的光明大道。若有雄心勃勃的投资做后盾，人工智能有望如变革服务业一般，成为制造业的变革推手。
这项技术既能回报社会，也会惠益经济。技术突破为提升效率开辟了道路，同时解放了人力，使人力得以专注攻克更富有成效、回报丰硕和人类独有的工作场所挑战。
[2] https://ifr.org/ifr-press-releases/news/record-of-4-million-robots-working-in-factories-worldwide
[3] https://fortune.com/ranking/global500/
[4] https://reports.weforum.org/docs/WEF_Physical_AI_Powering_the_New_Age_of_Industrial_Operations_2025.pdf
[5] https://reports.weforum.org/docs/WEF_Physical_AI_Powering_the_New_Age_of_Industrial_Operations_2025.pdf
[6] https://www.chiefaiofficer.com/post/bmw-ai-quality-control-60-percent-defect-reduction-manufacturing
[7] https://metrology.news/bosch-set-to-revolutionizing-manufacturing-with-agentic-ai-in-industrial-technology/
[8] https://www.bosch-presse.de/pressportal/de/en/bosch-to-use-generative-ai-in-manufacturing-260806.html
[9] https://adnoc.ae/en/news-and-media/press-releases/2019/adnoc-embarks-on-one-of-the-largest-predictive-maintenance-projects
[10] https://www.bakerhughes.com/bhc3
[11] https://useinsider.com/case-studies/adidas/
[12] https://www.newsweek.com/hyundai-motor-group-boston-dynamics-robots-manufacturing-2060286
[13] https://www.strategyand.pwc.com/de/en/functions/digital/ai-across-industries.html
[14] https://www.kearney.com/service/operations-performance/article/ai-in-manufacturing-how-the-technology-is-poised-to-revolutionize-the-industry-and-its-players
[15] https://www.bcg.com/about/partner-ecosystem/world-economic-forum/ai-project-survey
[16] https://www.theguardian.com/technology/2025/sep/17/google-deepmind-claims-historic-ai-breakthrough-in-problem-solving
添加至新闻包