1.工業(yè)機器人走向G度智能：

機器人智能化發(fā)展呈現五個階段，工業(yè)領域機器人正從中等智能向G度智能過渡，深度學習算法優(yōu)化和多模態(tài)感知技術融合使其具備更強能力，學習模型也從簡單向復雜轉變。

2.三大融合方向推動智能機器人產品涌現：

環(huán)節(jié)需求形成融合應用：人工智能應用于工業(yè)機器人的感知交互、推理決策和運動控制環(huán)節(jié)，不同環(huán)節(jié)有相應的優(yōu)化算法和模型。

多種功能的機器人誕生：運動控制類模型推動傳統(tǒng)工業(yè)機器人升J，感知交互類模型使機器人實現互動，推理決策模型提G機器人自主性和適應性，多種模型組合拓展了機器人應用場景。

3.具身智能尤其是人形機器人研究火熱：

大模型為具身智能提供“大腦”：具身智能強調環(huán)境交互能力，強化學習為其發(fā)展提供理論基礎，但存在遷移困境，大模型為具身智能提供統(tǒng)一決策的“大腦”，多模態(tài)大模型是銜接虛擬和物理世界的主要模式。

人形機器人是具身智能重要發(fā)力點：人形機器人是具身智能理想應用形態(tài)，目前有大小腦分層控制和端到端一體化兩條技術路線，部分頭部廠商開展了端到端架構的探索

機器人+人工智能”在工業(yè)領域的應用

1. 應用場景從生產操作向G附加值拓展：

生產操作：應用普遍，原因包括企業(yè)對效率的需求提升和機器人功能拓展，主要有“機械臂+操作優(yōu)化模型”和“機械臂+操作學習模型”兩種融合應用模式。

物流配送：應用占比約四分之一，得益于供應鏈整合、工廠設計水平提升和激光地圖構建技術成熟，主要有“移動機器人+識別類模型+自主導航模型”和“移動機器人+協(xié)同優(yōu)化模型”兩種模式。

質量管理：應用占比約22%，機器視覺檢測成熟，AI優(yōu)化圖像識別能力，應用模式主要為“機械模型”，可識別外觀缺陷情況。

安全管理：應用占比約5%，主要集中在部分重化工業(yè)，應用模式為“移動機器人+識別類模型+自主導航模型”，可識別和預測異常情況。

試驗驗證和產線優(yōu)化：僅在部分龍頭企業(yè)開展探索，應用模式為“多智能體+協(xié)同優(yōu)化模型”，目標是優(yōu)化生產或研發(fā)流程。

2. 重點應用于汽車、電子、金屬三大行業(yè)：

汽車行業(yè)：關注精細生產、G效物流和外觀檢測，國產工業(yè)機器人逐步滲透，多種應用模式廣泛應用，人形機器人在汽車領域的應用覆蓋生產操作、物流配送、質量管理三大場景。

半導體行業(yè)：重點在質量管理和柔性操作，智能機器人用于晶圓質量管理和生產操作場景，包括質量檢測、生產操作輔助、精細化物流和產線優(yōu)化等方面的應用。

鋼鐵行業(yè)：聚焦質量管理和安全管理，大量用于各環(huán)節(jié)的質量管理與追溯場景，實現G溫生產設備的安全檢查正處于應用推廣階段，非標鋼構件的柔性操作生產成為新熱點。

“機器人+人工智能”工業(yè)應用展望

具身智能機器人變革工業(yè)生產形態(tài)：

具身智能機器人能夠在復雜場景中做出更準確靈活的響應，通過“群腦網絡”架構推動智能制造發(fā)展。

工業(yè)人形機器人規(guī)模化應用需長期技術迭代：

2025年被認為是“人形機器人量產元年”，但數據和成本限制了其規(guī)模化應用，預計到2030年，人形機器人在服務機器人中的滲透率有望提G，2030年后有望在工業(yè)場景中多面普及。

行業(yè)應用從汽車電子向其他制造業(yè)領域滲透：

過去汽車和半導體行業(yè)是工業(yè)機器人Z大市場，未來隨著市場競爭和技術發(fā)展，更多傳統(tǒng)制造業(yè)將面臨自動化轉型，工業(yè)機器人在更多領域實現智能化升J。

結語

本報告多面分析了“機器人+人工智能”的工業(yè)應用情況，包括研究背景、技術趨勢、應用現狀和未來展望。指出該領域在推動產業(yè)升J方面發(fā)揮著重要作用，雖面臨一些挑戰(zhàn)，但未來發(fā)展前景廣闊，將在更多領域實現智能化應用，助力制造業(yè)G質量發(fā)展。

附件：2025“機器人+人工智能”工業(yè)應用研究報告，物流配送占比約四分之一,質量管理占比約22%