具身智能驱动的智能制造应用发展研究

袁依格1，何卓丰1,2，李威1,2，胡东滨1,2* （1.湘江实验室，长沙410205；2.中南大学商学院，长沙410083） 摘要：本文旨在探讨具身智能技术在智能制造领域的应用与发展，为具身智能在智能制造领域的落地应用提供理论支持与实践指导，促进制造业高质量发展与转型升级。按照基于规则的自动化制造、数据驱动的数字化智能制造、具身智能赋能的智能制造的三阶段划分，系统回顾了智能制造的技术演进过程；从交互模型、技术要素、技术框架3个层面出发，构建了具身智能驱动的智能制造技术体系，重点阐述了多模态制造业数据融合感知、基于大模型的具身智能制造、力控制、机器人运动规划等技术要素。具身智能对智能制造在生产制造、仓储物流、检测维护、人机协作等方面具有直接的赋能作用，但也面临多模态数据缺乏制约实际应用成效发挥、复杂制造环境增大感知理解难度、人工智能幻觉导致应用安全风险、软硬件结合问题影响智能能力提升、伦理法律缺失带来标准合规挑战等应用难点。研究建议，加强技术攻关、突破关键瓶颈，完善产业生态、推动应用落地，制定标准规范、保障生产安全，拓展应用场景、开辟市场空间，推动具身智能驱动的智能制造应用发展。 关键词：智能制造；具身智能；数据融合；大模型；人机协作 中图分类号：TP18文献标识码：A Development of Intelligent Manufacturing Driven byEmbodied Intelligence Yuan Yige1,He Zhuofeng1,2,Li Wei1,2,Hu Dongbin1,2* (1.Xiangjiang Laboratory,Changsha410205,China;2.Business School,Central South University,Changsha410083,China) Abstract:This study aims to explore the application of embodied intelligence in the field of intelligent manufacturing,providing boththeoretical support and practical guidance for its implementation,thereby promoting the high-quality development and upgrading ofthe manufacturing industry.The evolution of intelligent manufacturing is reviewed across three stages:rule-based automatedmanufacturing,data-driven digital intelligent manufacturing,and embodied-intelligence-enabled intelligent manufacturing.From theperspectivesof interaction models,key technical elements,and architectural frameworks,a technical system for embodiedintelligence-driven intelligent manufacturing is constructed,emphasizing core technologies such as multimodal industrial data fusionand perception,embodied-intelligence-enabled intelligent manufacturing powered by foundation models,force control,and roboticmotion planning.Embodied intelligence drives the development of intelligent manufacturing from the aspects of production,warehousing and logistics,inspection and maintenance,and human‒robot collaboration.However,it also faces practical challenges,including limitations due to a lack of multimodal data,difficulties in perception and understanding in complex manufacturingenvironments,application security risks caused by AI hallucinations,bottlenecks in software‒hardware integration,and complianceissues caused by the absence of ethical and legal standards.The study proposes the following recommendations:intensifying technicalresearch to overcome key bottlenecks,improving the industrial ecosystem to promote real-world application,establishing standards to 具身智能驱动的智能制造应用发展研究 ensure production safety,and expanding application scenarios to unlock new market opportunities.Keywords:intelligent manufacturing;embodied intelligence;data fusion;foundation models;human‒robot collaboration 足、软硬件协同不畅、伦理安全机制缺失等技术与应用瓶颈。 一、前言 在全球制造业加速迈向智能化、数字化转型的背景下，智能制造已成为引领新一轮工业革命、推动产业升级和增强国际竞争力的核心路径[1]。智能制造的本质是通过新一代信息技术与制造技术的深度融合，实现制造过程的柔性化、精细化与智能化。我国智能制造体系初具规模，智能工厂、数字化车间、工业互联网平台等新型基础设施不断涌现，长江三角洲、珠江三角洲等地区已形成具有国际竞争力的智能制造产业集群。然而，我国智能制造仍处于由初级向高级迈进的关键阶段，存在智能水平不均衡、系统集成能力不足、高端技术依赖进口等突出问题[2]。在高质量发展和制造强国战略的驱动下，需要突破传统自动化与单一智能控制的技术边界，引入更具自主性和适应性的智能体系，以支撑复杂环境下制造任务的完成，实现由制造大国向制造强国的转变[3]。 鉴于具身智能在制造领域的高度适配性与广阔发展前景，学术界和工业界亟需从系统架构设计、关键技术攻关、典型应用拓展等维度，深入开展具身智能与智能制造的耦合研究。本文系统梳理智能制造的发展演进，分析具身智能驱动的智能制造关键特征与核心能力，总结当前研究与实践进展，构建面向复杂制造场景的具身智能系统架构，并探讨当前应用难点与未来发展趋势，旨在为构建高自主、高灵活、高可信的下一代智能制造体系提供理论参考与技术支撑。 二、智能制造的技术演进 （一）基于规则的自动化制造 自动化制造作为智能制造的初级阶段，其核心特征是通过预设规则与程序来实现生产过程的自动化运行。该阶段主要依托可编程逻辑控制器[6]、数控机床以及监控与数据采集系统等关键设备[7]，通过程序化控制，实现机械设备的精确操作，从而有效替代人工完成重复性、高精度生产任务。 具身智能作为人工智能与机器人学交叉发展的前沿方向，正逐步成为支撑智能制造高阶发展的关键技术基础。具身智能的核心在于可以赋予机器系统“感知‒决策‒执行”的闭环能力，使其能够基于自身身体结构与环境交互，实现复杂任务的自适应学习、协同操作与灵活应变，使制造系统具备更高的灵活性和自主性[4]。不同于传统人工智能的静态推理方式，具身智能强调智能体与环境之间的动态耦合关系，能够在非结构化制造场景中展现更高的鲁棒性与泛化能力。具身智能的引入，使智能制造从传统自动化生产迈向更高层次的自主化与智能化制造[5]。当前，具身智能在智能装配、柔性加工、预测性维护、无人物流、智能检测等场景中展现出显著的应用价值。例如，集成触觉感知与深度策略学习的协作机器人可以在复杂产品装配中实现微米级精度；基于语义理解与多模态输入的移动机器人系统可以在动态仓储环境中，实现路径自主规划与任务协同；结合具身建模与预测诊断的数字孪生系统可以提前识别设备异常，从而降低运维成本。随着应用的不断深入，具身智能在智能制造中的部署仍存在多模态数据融合困难、任务迁移泛化能力不 自动化制造在提升生产效率、保证产品质量、降低人工成本等方面具有显著优势，特别是在恶劣工况下仍能保持稳定运行[8,9]。但自动化制造系统仍存在显著局限性，如自动化系统缺乏足够的灵活性与适应性，难以应对复杂多变的市场需求；自动化系统的运行高度依赖人工预设规则，缺乏自主学习和优化能力；自动化系统对生产数据的利用率较低，未能充分发挥数据的潜在价值。这些局限性在一定程度上制约了自动化制造的进一步发展。例如，20世纪60年代末，美国Gerber公司开发了数控裁剪机GERBERcutter S-70，通过预设裁剪路径和参数，能够在短时间内精确裁剪大量布料，实现了对布料的高效利用。德国库卡系统有限公司为宝马、通用、克莱斯勒等汽车制造商提供了自动化焊接和装配系统，通过预设焊接路径和工艺参数，实现了车身部件的自动化组装。 时监控生产和业务运营数据，管理人员可以根据数据进行决策，优化生产流程。武汉华工赛百数据系统有限公司研发了基于数据驱动的工厂数字孪生仿真优化系统，实现了生产制造全要素与全流程的数字化映射、仿真、监控、诊断、预测和优化。北京奔驰汽车有限公司开发了基于工业互联网技术的大数据平台，打通了跨系统数据隔离和海量设备的互联互通，实现了数据驱动的智能制造。 （二）数据驱动的数字化智能制造 数字化智能制造是在自动化制造的基础上，通过深度融合信息化与数字化技术，实现制造过程的数据驱动与智能优化（见表1）。数字化智能制造的核心是利用传感器网络[10]、工业互联网[11]、云计算平台[12]、大数据分析[13]、人工智能算法[14]等先进技术，对制造全流程进行实时监控、动态优化与精准预测，从而显著提升生产效率、降低能源消耗、减少资源浪费。 在数字化智能制造体系中，数据成为驱动生产系统运行的核心要素。以数字孪生技术为例，其通过构建物理制造系统的虚拟镜像，实现实时数据同步，能够对设备状态进行精准监控、支持预测性维护以及优化生产流程[15]。第五代移动通信（5G）技术与边缘计算的协同应用，显著提升了制造数据的传输速率与处理效率，进一步增强了制造系统的实时响应能力[16]。数字化智能制造在技术上已取得显著进展，但在实际应用中主要依赖预定义的规则与模型，缺乏更高层次的自主认知与推理能力，距离实现真正意义上的智能制造仍存在一定差距。例如，三一集团有限公司对其建筑面积达1×105m2的厂房实施了智能制造升级，涵盖混凝土机械、路面机械、港口机械等多条装配线；改造后，该工厂通过物联网技术实现了多源异构数据采集，构建了全面集成的工业互联网络，推动了部门业务协同与应用的深度整合。盛泰光电科技股份有限公司基于DataEase开源数据可视化分析平台，搭