五大頭部「甲方」談：我們需要怎樣的具身智能？

科技行者

02/09

作者 | 金旺欄目 | 機器人新紀元如果說2025年是具身智能量產之年，那麼，2026年將會是具身智能場景化落地之年。這一年，也將考驗那些明星具身智能團隊，在經歷了技術突飛猛進的這幾年後，能否在商業化上向投資人、向整個產業交出一份滿意的答卷。那麼，真正的具身智能產業應用方，有哪些痛點希望可以通過具身機器人來解決？在近日的i?Robot機器人產業加速營開營儀式上，我們看到主辦方智友·雅瑞科創平台將中...

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機器人新紀元如果説2025年是具身智能量產之年，那麼，2026年將會是具身智能場景化落地之年。這一年，也將考驗那些明星具身智能團隊，在經歷了技術突飛猛進的這幾年後，能否在商業化上向投資人、向整個產業交出一份滿意的答卷。那麼，真正的具身智能產業應用方，有哪些痛點希望可以通過具身機器人來解決？在近日的i?Robot機器人產業加速營開營儀式上，我們看到主辦方智友·雅瑞科創平台將中石油、京東、長城、聯想、施耐德電氣幾家對具身機器人有強需求，又高度關注這一產業的「甲方」邀請到了現場。這些「甲方」在現場，道出了他們在實際產業場景中遇到的（希望可以通過具身機器人解決的）問題。在國家發布「人工智能+」行動計劃後，能源行業是最先響應的行業之一，中石油也發布了自己的人工智能+實施方案，並將具身智能作為實施方案中的重要部分。崑崙數智作為中石油直屬的數智化專業公司，是集團公司主要的技術支持團隊之一。中石油崑崙數智能硬件研發部副部長陳冰指出，中石油所在的行業是一個典型的複雜工業場景：「從找油找氣開始，勘探是第一步，這個階段會有地面檢波器放置、水下檢波器放置、天上的無人機勘察；找到油氣之後，接下來需要鑽井、建設油氣田，這時候會建設大量油氣田場站，包括聯合站處理廠等等；等到將油氣開採出來後，我們用集輸管線將它們連接起來，並通過長輸管道進行遠距離輸送；沿着長輸管道建設有大量油氣場站，比如增壓站、分輸站。天然氣會跨過門站，進入到各個城市，也就是城市燃氣管線；原油進到煉油廠，產品就是大家熟悉的汽油、柴油、潤滑油等等。最後到了銷售環節，有儲油儲氣庫、加油站、便利店。所以我們的場景比較多，痛點也比較多。」這其中，陳冰特別談到兩個痛點：第一，對複合移動機器人防爆輕量化機械臂的需求，目前石油產業用到的防爆作業類機器人普遍高大、笨重、實用性不強；第二，對高安全性VLA模型的需求，現在的VLA模型不適用於工業複雜環境和高危場景，這些場景不允許有失誤，失誤就意味着事故，所以需要高安全性的VLA模型。作為一家以供應鏈為基礎的技術型服務企業，京東2025年在具身智能領域的投入尤其高調。據京東智能機器人業務部負責人介紹，京東對於具身智能的應用很堅定，目前在物流、倉儲、零售等諸多場景已經開始測試應用：在零售場景，在全國20多個京東MALL中，京東已經在與一些具身智能合作伙伴就一些實際場景進行探索，例如導覽導購、物品揀選、物品歸納的場景化部署，與此同時，京東也在做數據採集和模型訓練，所以他們在公開場合也做了衝咖啡場景、揀選場景、疊衣服整理場景；在配送場景，京東已經官宣要做無人化的配送站，這其中很多場景京東已經開始探索，其中部分場景京東也需要與合作伙伴共建。此外，京東也在無人藥房、無人零售等場景，也在進行具身智能場景化落地。京東智能機器人業務部負責人還特別提出，在具身智能場景化落地過程中，商業化落地的賬要算得過來。不過他也指出，初期真機部署賬一定是算不過來的，要比人工作業高很多，但其中的關鍵在於長遠預期與當下ROI的關係是否能夠有一個清晰的判斷。施耐德電氣是能源管理和自動化領域一家全球化企業，得益於人工智能對於電力需求的激增，施耐德電氣的業務得到了迅猛發展，包括在國內數十座工廠，已經處於24小時滿工狀態，作為離散製造業的代表，施耐德電氣對於具身智能同樣有着自己的需求。施耐德電氣全球供應鏈資深精益專家王海同樣提到，「製造業對於ROI有着極致的追求，與此同時，製造業也對確定性、效率有着極高的要求。」正因如此，很多新技術通常會先在消費市場得到應用，之後才會逐步導入工業場景。王海指出，在工廠中沒有什麼是全自動化解決不了的，但出於對ROI的考慮，一些特殊項目就需要交給具身智能來做。王海具體提到了四個「全自動化」——全自動化物流、全自動化倉儲、全自動化生產、全自動化配送，這四個全自動化構成了全自動化產線，不過，現在工廠中依然存在如下場景：第一，人機協作場景，在全自動化ROI不划算的場景中，依然需要人機協作，這類場景就會是具身智能的用武之地；第二，純手工場景，即便是現在，製造業中依然存在純手工場景，尤其是在項目制的場景中。例如數據中心做低壓配線這一場景，往往一個配線工人需要5-6年時間培養，即便如此流失率依然很高，具身智能就可以在此類場景發揮作用。汽車製造被視為具身機器人核心落地場景之一，畢竟，掀起這波具身智能熱潮主要源頭的馬斯克，正是想要將具身機器人用到特斯拉的汽車製造工廠中。實際上，汽車產業與具身機器人有諸多相似之處，長城資本總經理唐傑稱，「今天的機器人和汽車有70%的技術、零部件是同源同構的，而今天的機器人行業與2019年的智能汽車行業十分相似，智能汽車發展的經驗和教訓可以為機器人行業提供參考。」長城資本是從2024年開始密集與具身智能團隊接觸，並將這些團隊帶到車企的製造部門一起探討合作，在這個過程中，唐傑發現：作為已經走過了一百多年的汽車行業，自動化的應用已經非常成熟，很多已經是黑燈工廠、無人化工廠，導致具身智能進入汽車工廠後，往往只能做一些「縫補」的工作，也就是在汽車產業已經達到100分的基礎上，為它加1分。從具體落地來看，簡單一點如搬箱子、難度高的如線束拔插，因為都是柔性的、非標的應用場景，為具身智能的直接應用留下了少量空間。不過，唐傑的思考是：能否不僅做縫補式增量，而是用具身智能這個關鍵變量去重構存量的「100」。例如，通過AI機械手替代傳統的工裝夾具，做到極致化的柔性製造，從成熟的「拉式生產」變成「圍繞智能裝備的自組織生產」。在未來的超級工廠中，生產不再依賴中央調度，而是分佈式自治系統，工廠內部出現「柔性微工廠」，小批量零件可以在主機廠內部柔性生產，供應鏈從「多級外協」變成「本地化整合」。在某些製造流程，工廠可以從「線性」變成「網絡化」，工位之間不再需要嚴格的節拍同步，而是由事件驅動。具身智能時代的生產製造將更多的設計權限開放給用户，從「規模化製造」變成「按需個性化製造」，製造能力像雲計算一樣被調用，區域集中的超級工廠可以同時生產多個車型甚至多個品牌。長遠來看，隨着智能汽車的結構、接口、模塊化程度被重新定義，配合基於AI的檢測能力，用户甚至可以像攢電腦一樣組裝汽車，從而實現工廠和產品都能基於AI學習持續演化。同樣正積極在工廠中引入具身智能的，還有聯想集團。聯想集團聯想創新加速器業務拓展負責人楊知蒙指出，「工廠追求的是高度自動化，最好是無人工廠、柔性工廠，但目前往往難以兼得。」要想做到柔性生產，往往有兩種方案：第一，加入人工，人可以很好地完成柔性工作；第二，將複雜產品拆成模塊，每個模塊是固定的SKU，所以工廠也可以實現不同SKU生產，最後進行拼裝。不過，楊知蒙也提到，目前很多場景依然無法很好地通過機器人來解決問題，以在PC生產線上擰螺絲為例，一條生產線上不同SKU的尺寸有微小差異，這就需要機器人識別出不同的SKU並高效地擰螺絲，目前看下來實現的成本可能比較高。楊知蒙提到的另一個PC工廠中的應用場景是包裝場景，目前PC工廠中的產品包裝是將電腦放入布藝紙袋中。這個看似簡單的工作流，工人只需要幾分鐘的學習就可以在十幾秒內完成工作，但因為紙袋很軟，筆記本從生產線上取下來的位置不固定，現在還很難通過具身機器人來完成此類工作。從幾位「甲方」的需求中不難看出，化工、物流、汽車、製造等場景，對於具身機器人有着大量的需求，但具身機器人要在2026年進入這些場景落地，依然需要練好內功。2026年，也將會成為具身機器人一個去偽存真的一年。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}