基于具身智能的智慧工厂创新应用白皮书（2025）

作者 邓扬，文宏杰，淄湖杰，田文鑫”，杨曾”，Lee,ChanYuin+张恒，马小龙杨洪*，张珂，林丽莉，朱显伟，好聪，杨湘* 公司： 1富临精工股份有限公司成都安努智能技术有限公司智元机器人“英特尔（中国）有限公司 前言3 缩略词4 01行业背景及现状5 1.1具身智能技术的发展现状51.2具身智能技术的应用场景61.3具身智能落地的挑战8 02基于具身智能的智慧工厂创新解决方案11 2.1计算革新：具身智能边缘计算的高性价比之选.112.2架构融合：具身智能工程化部署的最佳实践.142.3智能作业：具身智能制造业落地的规模化应用16 03应用案例：富临精工工厂场景18 04应用案例：英特尔成都工厂场景23 05总结与展望26 序言 作为智元机器人通用业务线总裁，我深感菜幸能够见证并参与这一具有里程碑意义的产业合作。在全球制造业加速向智能化转型的关键时期，智元与安努智能，富临情工，英特尔的战略合作，代表若机器人本体技术与先进计算平台，精密制造工艺以及人工智能算法的深度融合。 这份百皮书记录了我们四方在智能制造领域的创新探索与实践成果。英特尔作为全球领先的计算技术提供商，为我们的机器人本体注入了强大的运动控制能力；富临精工凭借其在精密制造领域的深厚积淀，为产业化应用提供了坚实的工艺基础；安努智能在人工智能中间件算法方面的专业化能力，则为机器人的工程化落地和商业化部署提供了稳定保障。 从机器人本体的角度，我们深刻理解硬件平台在整个智能制造生态中的关键作用。通过与合作伙伴的协同创新，我们不仅实现了机器人硬件性能的显苦提升，更重要的是构建了一个开放、灵活，可扩展的智能制造解决方案架构。这种跨领域的深度合作模式，正在重新定义机器人在现代工业中的价值创造方式。 我们相信，这一合作成果将为全球制造业的智能化升级提供重要参考，推动机器人技术在更广泛的工业场景中发挥关键作用。 智元机器人通用业务线总裁玉阁 序言 在人工智能与边缘计算技术快速发展的今天，英特尔始终致力于为智能制造领域提供最先进的计算解决方案，而与智元机器人，安努智能，富临精工的深度合作，正是我们在机器人智化道路上的垂要单程碑 英特尔在这一合作中发挥的核心作用，是将我们在处理器架构、边缘AI加速。实时计算等领域的技术优势，深度融入到机器人的运动控制和智能决策系统中。过我们的高性能计算平台，机器人不仅获得了更强大的数据处理能力，更实现了从感知到决策的全链路智能化升级。这种硬件与软件的深度协同，为工业机器人在复杂制造环境中的精准作业提供了坚实的技术保障 我们深信，计算技术的创新是推动智能制造变革的核心驱动力。在这次四方合作中，英特尔不仅贡献了领先的芯片技术，更重要的是与合作伙伴共同探索了一种全新的产业协作模式一一通过开放的技术架构和标准化的接口设计，我们正在构建个更加包客，高效的智能制造生态系统。 展望末来，英特尔将继续深化在机器人领域的技术投入，与更多优秀的合作伙伴携手，共同推动全球制造业向更高水平的智能化迈进。我们相信，这份白皮书所记录的合作成果：将为整个行业的数字化转型提供宝贵的实践经验和技术参考， 英特尔中国区客户端边缘计算事业部EIS总经理李岩 前言 近年来，具身智能技术在制造业的应用迅速扩展，推动了智慧工厂的柔性智能化转型。在是身智能技术的支持下，工业企业能够实现复杂的感知，决策和控制任务，提升生产线的自动化和智能化水平。然而，传统的工业应用在算力，系统集成和工程化转化等方面仍面临挑战，导致在某些特定场景中可能出现性能与成本不平衡、系统整合难度大以及稳定性不足等问题。 首先，复杂的感知、决策和控制任务需要强大的边缘计算能力，传统方案难以在性能与成本之间取得平衡。其次，系统集成难题驱待解决，视觉感知，运动控制和环境建模等多个人工智能（ArtificialIntelligence，Al）模块的协同运行要求极高的整合能力。此外，从实验室到生产线的工程化转化充满不确定性，巫需可靠的软硬件一体化解决方案。最后，工业环境下的连续作业对机器人系统的鲁棒性和稳定性提出了严苛要求。 富临精工、安努智能、智元机器人与英特尔携手推出基于具身智能的智慧工厂创新解决方案。该方案结合安努智能的人形机器人技术，充分利用英特尔酷寄"Ultra处理器的高效边缘计算能力和开放式机器人系统（OpenRoboticssystem，ORS）的集成优势，提供了强大的算力支持和系统集成能力，能够更好地保障机器人在动态环境中的快速反应和精准控制。通过英特尔具身智能软件开发工具包的统一框架，方案实现了计算机视觉。AI操控，运动控制和同步定位与建图（SimultaneousLocalizationandMapping，SLAM）的高效协同，为工业场景中的人形机器人提供了稳定的运行环境。 目前，该解决方案已在富临精工智能制造基地成功应用，智元机器人A2-W在长达3小时的连续工作中展现了卓越的自主作业能力，包括主动任务识别、动作策略规划、导航避障拆垛搬运和精准货架归类。在单班完成800余个周转箱的搬运任务，全程零失误，显著提升了生产线的效率和稳定性。该方案为智工厂提供了高效能、低成本，强泛化的机器人系统，加速了智能制造的转型进程。 展望未来，英特尔将继续携手生态伙伴，探索包括"人在环路”（Human-in-the-loop，HiTL）和视觉-语言-动作（Vision-Language-Action，VLA）模型技术在内的突破性方案，并进一步优化大小脑融合架构，整合认知智能与运动能力，实现高效能，低成本、强泛化的机器人系统，加速智能实体设备的产业化落地。通过持续的技术创新与深度合作，充分释放具身智能的潜力，共同开创智能制造新篇章。 缩略词 1.1具身智能技术的发展现状 具身智能技术的发展现状显示出其在多个行业中的迅速崛起和广泛应用。随着人工智能、机器人技术和传感器技术的不断进步，具身智能在制造业、医疗、物流等领域展现出巨大的潜力。全球人形机器人出货量快速增长，中国在全球人形机器人行业中成为重要的推动力量。 在制造业中，具身智能通过协作机器人和智能制造系统的应用，实现了生产线的柔性化和自动化，大幅提升了生产效率和产品质量。医疗领域则利用具身智能技术开发手术机器人和康复设备，提供更精准的医疗服务和个性化的康复方案。物流行业也开始采用具身智能技术进行仓储管理和自动化配送，优化供应链效率。 从政策角度来看，许多国家和地区正在积极推动具身智能技术的发展，出台了一系列支持创新和技术研发的政策，以促进产业升级和经济增长。同时，随若全球人口老龄化趋势的加剧，具身智能技术在医疗和养老服务中的应用需求也在不断增加，为该技术的发展提供了新的动力。总体而言，具身智能技术正逐步从实验室走向实际应用，成为推动各行业智能化转型的重要力量。 随着人工智能技术的不断演进，结合IDC等权威机构的数据，人形机器人行业处于重要拐点，技术与市场双重驱动，具身智能发展进入高度智能化阶段。未来发展前景广阔。 1.2具身智能技术的应用场景 具身智能技术作为一种新兴的智能化手段，正在改变多个行业的运作方式。通过将人工智能与物理实体相结合，具身智能技术赋予机器感知、理解和行动的能力，从而实现更高效、更灵活的操作。本文将探讨具身智能技术的应用场景，并通过具体案例分析其在不同领域的影响。 1.制造业中的柔性生产 具身智能技术在制造业中被广泛应用于柔性生产线的构建。协作机器人能够与人类工人安全地共享工作空间，并通过智能算法实现复杂任务的自动化。例如，某汽车制造商通过引入具身智能技术，实现了多车型混线生产，生产效率提高了30%，同时降低了运营成本。工业制造场景中，通过换型时间缩短与精度提升，助力企业降本增效，加速智能化转型。 2.医疗领域的精准手术 在医疗领域，具身智能技术被用于开发手术机器人。这些机器人通过高精度的传感器和智能控制系统，能够辅助外科医生进行复杂手术，提高了手术的精准度和安全性。例如，达芬奇手术机器人已经在全球范国内被广泛应用于微创手术，显著减少了患者的恢复时间。 3.物流行业的自动化仓储 具身智能技术在物流行业的应用主要体现在自动化仓储和配送系统。智能仓储系统通过传感器网络和机器人技术，实现了货物的自动分和搬运，优化了仓储效率，实现高效分抹并快速回收成本。例如，亚马避的自动化仓库使用具身智能技术进行货物管理，大幅提高了订单处理速度。 4.服务行业的智能客服 在服务行业，具身智能技术被用于开发智能客服机器人。这些机器人通过自然语言处理和机器学习算法，能够理解客户需求并提供个性化服务。例如，银行业中的智能客服机器人可以处理客户查询、提供金融建议，提升了客户满意度。机器人在讲解接待场景能够显著降低人力成本、提升运营效率，为用户提供高效、智能的接待服务。为企业创造可观的商业价值。 机器人在汽车、3C、锂电等行业广泛应用，助力企业提升生产效率与产品质量，推动工业智能制造升级。 1.3具身智能落地的挑战 具身智能作为工业智能化转型的重要方向，正从技术演示迈向规模化应用。随着大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）和视觉-语言-动作（Vision-LanguageAction，VLA）模型等技术的突破，机器人在感知泛化、任务理解和自主决策方面展现出显著进步，推动行业从传统"单一任务高效执行"向“多场景通用适应演进。然而，要实现真正意义上的工业落地，仍需克服以下几方面核心挑战： 算力需求与能效成本的平衡难题：具身智能系统需实时处理感知、推理，规划和控制等多类负载。随着LLM/VLA等大模型的引入，算力需求呈指数级增长，带来功耗上升和总体拥有成本的提高，驱需构建兼顾性能、能耗与成本的高效能算力架构。机器人产业正经历前所未有的技术路线发散探素期”，业界关于模型优化策略优于海量数据采集的技术观点引发广泛争论和深度思考。在训练方式选择上，仿真数据训练与真实环境数据训练各有优劣，同时VLA模型架构与世界模型构建的技术路径出现明显分化，充分表明整个行业正处于多元化技术探索的关链阶段。这一技术路线争论进一步体现了行业在核心技术路径选择上的根本性分歧，需要通过实践验证来逐步形成共识。目前国产核心零部件的自主化占比已达到相当高的水平（约80%），今年各大企业已通过系统性设计优化进一步实现成本降低。然而，要达到完全的商业经济可行性和市场竞争力，仍需要在保证产品质量的前提下进一步大幅降低制造成本和显著提高系统长期可靠性表现。 多模态系统集成与协同调度的复杂性：机器人需并行处理视觉、语言、运动等不同模态任务。现有方案通常采用异构破件和分立架构实现不同功能，导致系统穴余度高，集成复杂，且难以实现跨模块的高效协同与统一资源管理。尽管核心硬件组件价格呈现下降趋势，但将智能机器人系统无缝接入企业现有的复杂信息化系统架构（包括ERP企业资源规划、WMS仓储管理、MES制造执行，安防监控平台等多套信息化系统），仍然需要投入高额的定制化开发成本，这在很大程度上严重影响了部署实施速度和规模化复制推广能力。 场景泛化与适配灵活性不足：工业场景对响应延迟，操作精度和可壳性要求严苛且差异显著。当前系统往往针对特定场景定制开发，跨产线、跨工序迁移时容易出现性能损失，难以快速适应动态变化的工业环境。智能机器人应用正从传统工业制造领域向更多新兴应用领域快速渗透扩展。医疗健康，物流配送、养老服务等服务型机器人正深度融入人们的目常生活：深空探测、深海作业、应急救援等特种专业机器人不断拓展人类活动的边界范国，根据高盛等权威机构的市场分析预测，短期内教育培训、情感陪伴及娱乐休闲等应用领域的市场需求潜力可能表现较为强劲，为行业发展提供新的增长动力和商业机会。 工程化应用面临实时性与可靠性瓶颈：从实验室原型到产线连续稳定运行，需突破实时控制、系统容错和长期鲁棒性等关键障碍。运动控制和环境交互需实现毫秒至微秒级响应，传统分层计算架构难以满足高实时闭环要求，必须实现软硬一体化的深度优化。多家领先企业普追强调，垂直