隨著數字經濟的蓬勃興起，AI技術正加速從虛擬空間向實體經濟領域拓展，機器人作為AI技術的理想載體，憑借其高度的靈活性度高且市場需求大，成為近期“機器人+人工智能”應用落地的的顯著優勢，“機器人+人工智能”正在汽車制造、電子信息、本報告中的“機器人+人工智能”指的是建模優化、機器“機器人+人工智能”工業應用的發展背景；其次，從技術趨勢的角典型場景、行業中應用情況；最后，從技術 2 2 8 1化方向發展。當前，人工智能正在由虛入實，國際數據公司（解決方案市場規模已達24.7億元人民幣，同比增長15.9%，預計到產業來說，物理智能將使機器人能夠理解3D世界的空間關系和物理功能應用，如宇樹科技的機器人實現了原地側空翻、復雜舞蹈動作、模應用提供了算力支持。2024年，全球AI大模型的參數量和數據量升大規模智算訓練效率。在硬件方面，高性能GPU、專用AI芯片、2面的“機器人+人工智能”戰略。2024“地平線”計劃，持續加大對人工智能和機器人技術的投資：2024面的重點發展智能機器人；2024年，日本繼續推進《社會5.0行動計劃》，強調利用人工智能和機器人技術推特別是在醫療、交通、工業等領域；2024年，韓國公布了《人工智能國家戰略（2024-2025）》，重點投資人工智能研發，推動人工智能在醫療、交通、教育等領域的廣泛應用。中國密集出臺關于機器人和人工智能的政策，2023年以來，國家層器人+”應用行動實施方案》，提出發展基于工業機器人的智能3經率先實現了工業機器人的規模化應用。根據國際機器人聯合會全球工廠中運行的工業機器人數量超過428萬臺，同比增際機器人聯合會（IFR）的數據,2023年，中國市場以175.5萬臺的機器人制造商強勢崛起，市場份額飆升到47%。然而，本土機器人產4而深度學習、強化學習則需要高性能的GPU、TPU等算力支撐，數據5圖1機器人與人工智能融合歷程用貝葉斯優化算法及時糾正；又如在平面移動中，快速探索隨機樹（RRT）算法能夠先構建一條復雜但可行的路徑，然后對其進行優化6甚至通過與操作對象或環境進行交互實現非結構性的復雜操作和自代人眼對產品進行識別和檢測，機器視覺系統能夠識7類+復雜操作類”模型的分揀機器人、質檢機器人；搭載“識別類+圖2機器人產品智能化的三個方向及組合81、大模型為具身智能提供模擬人類的“大腦”調在環境中的交互能力，即通過“感知-決策-控制-反饋”的閉環，具身智能的突破性發展提供了理論基礎，讓機器人在與環境的交互9的運動路徑規劃和平衡控制。在大腦方面，谷歌的“LLM（大語言模型）+VFM（視覺基礎模型）”SayCan通過訓練大語言模型對用戶指令進行推理分解驅動任務；清華大學的VLM（視覺-語言模型）CoPa和人類肢體動作；Figure在OPENAI提供的大腦功能以外，打造了標轉化為控制信號。比如特斯拉的Optimus機器人能通過搭載的2D（視覺-語言-動作模型），通過對VLM（視覺-語言模型）進行預訓表1“機器人+人工智能”在工業領域的應用場景環節名稱六大重點環節細分場景研發設計試驗驗證——生產制造生產操作焊接、噴涂、沖壓、切割、組裝等質量管理表面檢測、綜合質檢安全管理安全巡檢產線優化——運營管理物流配送碼垛、上下料、倉儲、分揀、配送等生產操作、物流配送和質量管理占比較高，分別達到40%、25%和22%（圖3）。圖3“人工智能+機器人”應用場景分布抖動幅值降低80%以上。二是“機械臂+操作學習模型”模式，AI應便于機器人快速移動和完成任務；三是激光地質量管理類應用占比約為22%，主要原因是機器視覺檢測的成熟，AI優化了圖像識別復雜和精度，實現了萬物識別，檢測機器人模型”，AI應用的主要目標是識別外觀缺陷情況，隨著機器視覺檢測能力的提升，機器人可以適應各類大小、形狀、質并同時開展多個檢測流程，如大族機器人Elfin協作機器人能在60安全管理類應用占比約為5%。主要集中在鋼鐵、化工、電力、航模型”，AI應用的主要目標是識別和預測異常情況，巡檢機器人能巡視實現全天候運作，通過紅外熱成像在線實時測溫,當溫度出現難度大，占比均為5%。近年來，隨著設備標準化模式，AI應用的主要目標是優化生產或研發流程。在產線優化方面，勞動生產率提高了75%；在試驗驗證方面，晶泰科技生物醫藥“AI+數據，并通過機器人獲取“濕試驗”數據，建立垂直AI模型以預測根據國際機器人聯合會IFR發布的《2024世界機器人報告》，案例中，汽車、半導體和鋼鐵三大行業案例占比達68.1%，占據絕對優勢（圖4），各行業應用場景分布見下圖（圖5）。圖488個“機器人+人工智能”案例行業分布圖圖5各行業“機器人+人工智能”應用場景分布康機器人在長安汽車工廠中投入了400余臺各類機器人，包括潛伏16種缺陷，引入AI智能分類定位技術，能精準定位缺陷位置及種類（圖6）。圖6斯睿特漆面外觀檢測智能工作站量重疊之處。三是高度自動化的汽車制造業是人形機器人的理想落從應用現狀來看，人形機器人在汽車行業的應用覆蓋了生產操人形成配合，完成部分對靈活性和精確性要求較高的工作（表2）。在生產操作場景中，“視覺+壓力”協同動作需要借手來完成，如小鵬人形機器人Iron能夠完成擰螺絲等精細操作；在而特斯拉人形機器人通過多關節設計和傳感融合打通了工業物流的度、安全帶強度等力學檢測。表2主要人形機器人產品在汽車產線中的應用情況序號人形機器人產品汽車廠商應用場景人工智能技術1優必選WalkerS蔚來、一汽大眾等質量安全-綜合質檢生產操作-擰螺絲、分揀物料物流配送-搬運“視覺+語言”多模態大模型2特斯拉的Optimus特斯拉生產操作-分揀電池物流配送-搬運端到端大模型+強化學習、自然語言處理、手勢交互3Figure寶馬生產操作-抓取端到端大模型4Apptronik的Apollo奔馳物流配送-搬運產線優化-裝配端到端大模型5樂聚機器人夸父蔚來質量安全-檢驗檢測華為盤古大模型、搭載鴻蒙操作系統6小鵬Iron小鵬生產操作-打螺絲質量安全-巡邏端到端大模型+強化學習、自然語言處理“機械爪+識別類模型”開展質量檢測占比約42%。晶圓生產過新一代光學半導體晶圓檢測機以來，晶圓檢測設備已經在AI賦能下基于模型預測算法，結合高剛性力傳感器，控制處理頻率高達10,000Hz，可實現最高達±0.01N（1‰）的力控精度（圖7）；ABB機器人的高精度和可靠性使工藝過程中的振動值小于0.35G，減少了圖7RM增廣?精密力控型微型夾爪夾持細微易損的芯片過集成整合萬向輪、AI導航定位模組、六軸人機協作手臂、彈性化），64道工序78個波動加大的輸入參數，構建三層BP神經網絡集成的進行識別判級并拍照定位。在檢驗包裝環節，AI大模型能夠快速、頻實時采集圖像，利用AI技術在線自動檢測，減少樣品實驗沖壓次圖8蘇州沙鋼生產過程智能檢測中心新熱點，占比約為8%。傳統焊接機器人無法解決鋼結構、船舶等流中涌現的產物，能夠通過“感知-推理-行動-反饋”的閉環，物理世界的深刻理解，在復雜的場景中做出更加精確和2025年被認為是“人形機器人量產元年”，特斯拉、小米、優環境的數據積累的動作捕捉，而2024年底智元機器人開源的百萬真機數據集僅覆蓋了100種場景，工業場景更是僅占20%。品在硬件上已經可以做出復雜的動作，但實際決策依然依賴人工干術的不斷迭代和成本的降低，預計到2030年，人形機器人在精度、穩定性要求相對較低的服務機器人中的滲透率有望達到一定水平；業聯合會在2024中國機器人產業發展大會上公布的數據顯示，國產拓斯達通過運動控制作為切口布局具身智能，推出“感-算-控”一體化的新一代X5機器人控制平臺并實現工業場景的應用。該平臺將作為運動控制物理引擎接入AI仿真系統，發揮著類似人體“小腦新一代X5機器人控制平臺作為拓斯達的自主研發成果，涵蓋從鈞舵機器人是一家專注于電伺服末端執行器核心零部件的高科工作距離較大，可滿足在線快速檢測。軟件系統采用先進的工業AI平臺即可根據不同檢測場景，自動完成AI模型的部署，提供檢測能圖9靈猴螺紋完整性檢測系統習算法同時，緊跟非深度學習的機器學習等AI算法的研究方向。在圖10博眾精工MasterpieceAI系統5、艾吉威全球首臺AI語音交互AGV小千斤機器人(AGV)技術研發為核心，集AGV小車和AGV系（6.0版V15T無人叉車、單叉齒V05OT無人叉車、全向V10OF堆垛艾吉威前瞻性的定義了具備AI智能交互的AGV技術路線，并推出全球首臺AI大模型語音交互AGV，新一代的AGV產品將具備更強分析。接入AI大模型后，就相當于艾吉威新增了一組擁有二十幾年圖11艾吉威小舉人窄通道V10OF無人叉車通過集成整合萬向輪、AI導航定位模組、六軸人機協作手臂、彈性線。保障捷螺智能機器人7*24小時不間斷作業，提高在線續航圖12捷螺智能AMR自主移動機器人用于半導體封裝智慧制造產線有效保證上下料精度。機器人采用基于動力學的最優運動規劃技術位精度精度優于0.02mm，力控精度可達0.5N，配合先進力控搜索規圖13珞石柔性裝配產線業引入追覓配送機器人D1，推動其智能制造水平進一步提升。圖14追覓D1在坦途創新智能制造工廠追覓D1采用LDS與VSLAM雙重定位系統，無需對場地進行改造，行。此外，D1支持多機協同作業，可根據任務需求實時規劃最優路線，高效、安全地將物料準確送達指定位置。D1不僅搭載了卓越的智能技術，還具備高達40公斤的強大載重能力，并支持多種承載方航發葉片掃描與檢測應用。航發葉片是一種典型的自由曲面零件，