你是否想过，工业机器人如何成为制造业智能升级的核心引擎？今天，让我们一起揭开它的神秘面纱！
本文选自中国工程院院刊《中国工程科学》2025年第3期
作者：吴昊天，王耀南，朴玄斌，陈文锐，江一鸣，贾林，肖旭，彭伟星
来源：智能制造工业机器人技术应用及发展趋势. 中国工程科学. 2025, 27(3): 83-97.
编者按
智能制造系统正引领高端制造业的革新浪潮，而工业机器人是其核心驱动力。当前，技术发展迅猛，机器人在磨抛、移载、检测、装配等关键工序中广泛应用。现有机器人的感知、规划与控制策略仍较单一，只能执行重复性任务，缺乏对复杂制造场景的深度理解和智能交互能力。突破这些技术瓶颈，将为我国制造业高质量发展开辟全新路径。
中国工程院王耀南院士研究团队在《中国工程科学》2025年第3期刊发《智能制造工业机器人技术应用及发展趋势》一文。文章系统梳理了智能制造工业机器人的应用背景，涵盖智能视觉检测、高效磨抛、柔性精密装配、工件抓取转运等多样作业类型，以及航空航天、海洋船舶、轨道交通、新能源汽车、电子信息等核心制造场景；深入分析了环境理解与状态感知、全尺寸三维检测等视觉感知技术，机器人多任务调度、无干涉协同规划等决策规划方法，多机器人协同控制、柔顺控制等运动控制策略，以及灵巧机构设计等共性技术进展；进一步展望了大范围动态场景理解、集群化作业、柔性作业、具身智能、网络化协同、数字孪生等未来趋势。本文可为深化技术研究、推进智能制造、培育新质生产力提供关键参考。
一、前言
高端制造业是我国战略性新兴产业，支撑国家重大战略、引领经济发展、维护国家安全。航空航天、轨道交通、海洋船舶、工程机械等重大装备的制造水平，直接体现国家工程科技实力，成为全球工业竞争的焦点。我国高端制造业近20年快速发展，已诞生一批标志性装备，但在深化“空 – 地 – 海”探索、性能要求提升、国际竞争加剧的背景下，仍面临严峻挑战。
智能制造系统具备自主感知、高效决策与精准执行能力，是高端制造业的主攻方向，而工业机器人是其核心构成。新一轮工业革命来临，全球主要工业国纷纷布局。美国推出“国家机器人计划2.0”“无尽前沿法案”，聚焦智能机器人与先进制造；欧盟实施“火花计划”“地平线2020计划”，着力提升机器人自主柔性作业能力。我国也明确以新一代信息技术与制造业深度融合为主线，重点发展机器人与先进制造产业，全面推动中国制造向智能化跃升。
当前，智能制造工业机器人技术快速演进，已深入磨抛、移载、检测、装配等制造关键环节。机器人的感知、规划与控制策略仍显单一，仅限于简单重复任务，缺乏对制造场景的深度理解及“机器人 – 设备 – 环境”复杂智能交互能力；许多制造任务仍依赖人工，智能化与柔性制造亟待加强。可以预见，工业机器人作业将不断拓展，越来越多地承担智能制造任务，并成为航空航天、轨道交通、海洋船舶等重大装备核心零部件加工的主流方式。
面向这一重大背景与技术演进，本文围绕智能制造工业机器人的基础理论与关键技术，梳理应用现状、辨析研究进展、凝练发展趋势，为深化技术研究、推进智能制造、论证产业高质量发展提供坚实参考。
二、智能制造工业机器人应用现状
（一）工业机器人应用背景
全球制造业高速发展，机械工程、人工智能、电子信息等技术的进步显著提升了机器人的智能化水平。以工业机器人作业系统为代表的智能制造技术，已成为国内外制造业的焦点。智能制造工业机器人作业灵活、自适应性强，基本型包括作业执行机构和机械臂；还有增加移动底盘构成的复合机器人（见图1），进一步增强作业适应能力。在航空航天、轨道交通、海洋船舶等高端制造领域，机器人在核心零部件的检测、加工、装配等工序中逐步普及。
图1 智能制造工业机器人的主要构成
目前，工业机器人多聚焦单一功能或工序，因协作机制缺失而只能执行简单任务；在环境理解、状态感知、多任务规划、协同柔顺控制等方面虽有进展，但整体技术水平尚不足以自主解决“机器人 – 设备 – 人 – 工件”复杂环境交互问题。工程化智能制造能力不足，体系支持也有欠缺。
工业市场需求快速变化、技术迭代加速，小批量、多品种、柔性化、易部署的多机器人智能制造系统将成为主流，推动多机交互、人机交互、机器人与场景交互向更深更广发展。针对复杂交互需求，围绕动态场景理解、集群化作业、具身智能、场景网络化、灵巧柔性作业、数字孪生等方向，构建感知 – 规划 – 控制一体化的多维协同作业机制，推进制造模式柔性化、过程信息化、工序无人化的新型生产方式，从而为高端装备制造难题提供创新解决方案，助力工业制造数字化、网络化、智能化转型。
（二）工业机器人作业类型
1. 智能视觉检测
检测对象复杂多变，实现精准实时的缺陷检测是复杂零部件制造的关键挑战。在二维图像检测方面，通常在机器人末端安装相机，通过“手眼”协同进行工件表面检测。智能相机逐步应用，基于深度学习构建外观缺陷检测架构，以集成优化方式提升图像检测速率。在精密电子、机械耗材等行业，多采用搭载多光谱拍摄、图纹照明技术的视觉检测系统。在三维视觉检测方面，传统三坐标测量、激光测量正升级为非接触光学方法。对于大尺寸部件，建立“扫描仪+机器人”复合测量平台，提高测量柔性和灵活性。这些系统采用机器人配合转台变换视角，可在一定范围内完成三维测量。测量框架多基于几何特征确认测量点。针对金属抛光面或漆面弱纹理特点，可采用无分支散度的缺陷检测与六自由度姿态估计方法进行多表面检测。
但需注意，现有二维/三维检测方法在中近距离效果较好，对于大尺寸、稀疏特征及多层交织的复杂结构表面，检测效果不佳；检测机器人缺乏场景感知能力，难以在人物料设备共存的复杂环境下作业。
2. 高效磨抛
机器人高效磨抛是智能制造工业机器人最具代表性的应用场景。机器人关节多、自由度高，在末端控制与运动算法支持下可灵活作业，接近人类操作形态。在人机协作合理、工序设置优化时，机器人磨抛系统能长时间连续稳定作业。控制程序驱动机器人按预设轨迹高精度重复动作，保证产品一致性优良。在设备状态良好、安全措施到位的情况下，机器人磨抛可减少甚至无需人工参与，显著降低作业风险。
机器人高效磨抛备受制造业关注，相关研制与应用成为热点。主流磨抛系统采用恒力控制模式，机器人末端沿固定轨迹行进，适应工件毛刺、端面、金属堆附等多种打磨场景。除六维力传感器外，也有基于气控浮动末端执行器提升力控精度的做法。针对航空航天、海洋船舶等行业需求，还研制了专用磨抛机器人系统。例如，航空叶片机器人磨抛系统搭载六维力传感器，适用于涡轮叶片铸件粗磨、机加叶片精磨、成品叶片抛光一体化加工；发动机缸体自动化砂带磨抛设备也属此类。
机器人磨抛技术发展已久，但受机器人弱刚性及臂展空间限制，全表面打磨仍极困难；任务执行的灵活性与柔性有待增强，如磨抛路径选择依赖人工经验，缺乏高效规划方法。
3. 柔性精密装配
工业制造场景多样，从大尺寸航空航天部件到微尺寸电子元器件，广泛涉及装配工序。主流机器人装配研究与自动化生产线应用多聚焦轴孔装配，根据匹配数量分为多轴孔与单轴孔装配，具有动作单一、间隙较大的特点。随着零部件接触面形貌复杂化，装配难度增加，间隙要求也更差异化；精密装配场景中，间隙直接影响精度。实际装配常遇非标准异形零部件，进一步加大机器人装配难度。
结合工件表面及轮廓特征，通过视觉、接触力传感进行异形零部件的移动、对准与位姿调整，实现自动化装配，如发动机、电机、变速箱等部件的轴孔装配、榫槽装配，是目前广泛应用的方案。为提升装配精度，对于零件和标记量具插拔，可采用根据装配空间几何约束求解柔顺轨迹跟踪力力矩参考值的方式。针对零部件装配面挤压微形变问题，建立弹性接触机理分析模型，近似计算入力力/扭矩、反作用力/扭矩、接触压力、形变等参数关系。采用连杆运动模型、三点接触模型等描述装配接触系统，在过盈配合联接、胶接、压圈等复杂力交互场景应用较多。
整体来看，当前机器人仅能完成相对简单装配任务，且以单机为主；协同作业能力不足，难以应对复杂力交互、多零部件装配过程；灵活性欠佳，不适用配合组件的复杂长程装配。
4. 工件抓取转运
在高端制造场景中，工件摆放随机、空间障碍复杂，位置姿态各异。机器人需根据视觉测量结果实时规划运动轨迹，并确保路径与其他设备、工人等障碍无碰撞。工件抓取转运对机器人动态路径规划与避障能力要求极高。需创建包含机器人、工件、障碍物的环境模型，支持抓取运动与移动路径规划。
避障检测基于点云数据处理算法，涉及工件CAD模型、机器人末端抓手简化CAD模型。通常参考避障策略设计抓取方法，选择抓取点；对机器人及抓取点运动轨迹进行滤波器平滑，形成最终运动指令发送给控制系统。机器人抓取搬运已有成熟方案，如机器人视觉抓取系统。抓取系统可固定安装或布置于机器人末端；设计多种工具单元，配合基于模型匹配的定位算法，支持机器人对无序堆叠零部件进行抓取转运；集成工件跟踪定位、位姿估计、避障规划等功能，在车架、电机、盖板等制造场景中应用。例如，在汽车零件制造中，采用机器人进行三维视觉定位与抓取，从包装箱抓取多层摆放零件；基于点云数据与CAD模型，进行曲面法线向量估计、曲面分割、几何建模、目标识别与位姿估计；将位姿信息发送给控制系统，引导机器人运动抓取。
值得注意的是，主流机器人抓取搬运方法多基于模型信息，较少考虑搬运中因机器人相对位置偏差导致的物体形变，易引发形状损坏或应力无法释放。设计灵活抓取机构可一定程度上缓解此问题。
（三）工业机器人制造场景
1. 航空航天装备制造
相比传统制造，航空航天装备制造具有尺寸大、材料特殊、结构复杂、性能要求高的特点，对机器人的灵活性、安全性、可靠性、稳定性提出更高要求。工业机器人广泛应用于飞机零部件加工与装配，提升自动化程度、降低成本、缩短交货时间。在飞机总装流程中，由钻孔、检测等机器人组成的多机协同系统，将机身段对接装配效率提高30%；针对壁板、蒙皮、长桁等柔性复合材料部件，采用多机器人配合完成抓取、转移、放置任务。包含测量、定位、夹装、钻铆等复杂机器人的飞机自动总装系统已进入验证阶段。在内机舱组装方面，机器人执行交叉孔镗销工艺，保证镗孔质量与位置精度，已在飞机装配项目中应用。引入小空间仿生机器人进行内仓支架、角片组装，构建了空中客车A350机身前段内部支架。在检测环节开发机器人应用程序，如采用红外相机、激光雷达、深度相机获取三维数据的测量方案。
2. 海洋船舶制造
我国造船企业全球市场份额显著，但制造环境差、劳动强度大、效率低、误差不稳定等问题制约高质量发展。机器人制造技术的推广正优化造船流程，提升效率与质量，已成功应用于切割、焊接、涂装、装配、搬运、检查、清污等任务场景。船舶涂装工艺成本占总船价8%~10%，目前仍以人工作业为主；由自动导向车、升降机、机械臂、喷涂模块构成的移动喷涂系统正在研发，未来将用于大型非结构外壳体表面自动涂装，大幅压缩成本并提高效率。焊接是另一主要工序，占全部施工量约1/3，焊接水平直接决定造船质量。针对焊接一致性、精度问题，基于视觉引导的机器人焊接与检测成为热点，旨在提升鲁棒性与准确性，增强非连续焊缝的识别、跟踪与精准焊接能力。自动化船体检测受关注，涵盖整体合拢口、模块测量及焊缝、漆面检测；采用升降机构配合机器人或磁吸附攀爬机器人方案，可减小测量偏差，全面改进检测流程。
3. 轨道交通装备制造
轨道交通是国民经济的重要保障，在综合交通体系中居骨干地位。轨道交通装备制造是现代综合交通运输与制造产业体系建设的关键内容，肩负重要使命。白车身是高速列车的大型复杂部件，其制造核心工艺是焊接与打磨，质量直接关系运行性能与安全；但白车身打磨仍依赖人工，效率低且环境差，因此机器人自动化打磨能力成为亟需。在动车转向架、机车司机室焊缝打磨中已开展研究与测试应用，对于大、长、直焊缝与小弧形焊缝，机器人能灵活切换工具作业，并通过传感器计算补偿工件与工具偏移，兼顾打磨质量与校准速度。在轨道交通大型部件装配中，国内企业采用多机器人协同，实现了列车车身自动化搬运、转向架侧梁内腔等结构自动化组装。
4. 新能源汽车制造
新能源汽车市场快速增长，成为汽车工业的主要方向。新能源汽车制造工序多、产线节拍快，对大容量、多设备、高效协同的智能制造能力要求极高。在车身制造方面，发展了视觉、力觉传感引导的多机器人协同工作站，构建了包含异构机器人、传感设备、变位机与夹具、机器人桁架及辅助模块的车身定位/焊接/搬运系统；采用顺序功能图分析焊接工序，规划控制系统通信架构，连接企业研发管理系统，支持部件多机协同制造。在动力电池安装与搬运环节，更多采用基于工业机器人的自动换电方案，模拟人工换电过程并由机器人进行电池抓取与存放，实现电池装卸及在汽车与仓库间搬运。
5. 电子信息产品制造
电子信息产品包括计算机、通信、消费类电子，其制造在工业体系中份额重大。电子零部件尺寸小、标准化程度高、产业智能化进展良好，工业机器人在检测与装配中广泛应用。在零部件转运与安装方面，多采用由机器人、视觉传感器构成的作业系统，对零部件进行精确定位、姿态估计及抓取安装。针对板型、螺孔、定位孔、卡扣等结构的机器人在线视觉检测系统，可在数秒内完成单个工件多项表面参数光学检测。机器人视觉检测分拣高速、稳定、智能、易部署，适用于批量尺寸检查、自动装配、产品完整性检验、元件定位、印刷电路板检验、引脚定位等电子制造场景。
三、智能制造工业机器人共性技术研究进展
庞大制造业需求推动智能制造工业机器人技术系统性发展，但在复杂场景理解与灵活交互方面仍有不足。解决之道在于从视觉感知、决策规划、运动控制、灵巧机构设计等共性技术入手。
（一）视觉感知
1. 环境理解与状态感知
工业制造场景范围大，人、机器人、设备、物料共存且动态变化。这种大范围动态场景要求机器人具备实时环境理解与状态感知能力，需自主构建环境地图并感知作业状态。机器人语义地图构建方法主要有基于视觉的SLAM、基于激光的SLAM、多传感器融合等。视觉与激光SLAM通过最小化距离估计位姿，重建效果好、计算量小，应用广泛。但面对高级语义需求时，这些算法显不足；结合语义理解可改善环境理解能力，如引入语义信息实现复杂室外场景多类型分割识别，建立长期语义地图维护机制。为提升实时性，开发了结合拓扑先验知识与编码-解码器深度网络的环境语义理解方法，利用先验知识加速语义过程，在无需标注下提高分割精度。需指出，当前环境理解多限于室内、室外、自动驾驶等场景（语义精度无需毫米级、要素种类少），难以满足重大装备制造的多要素、高精度、高维细粒度要求。
机器人状态感知信息包括位姿、变形等关键表面参数，以及裂纹、凹坑等缺陷信息。在轨迹监测方面，建立轨迹、初始位置、运行参数、图像位置/轮廓间映射关系，再基于卷积神经网络进行跟踪监测。在位姿估计方面，研究聚焦基于目标边缘与关键结构注意力机制的策略，较好解决光照多变、无纹理物体姿态估计问题。在形变感知监测方面，分析毛坯成形误差、切削力与内应力变形等因素，重建考虑阻尼效应与外部载荷的动态位移应变场，据此监控几何形变并实施补偿，保证成品精度。重大装备制造工艺复杂、工序繁多、场景多变，需综合实时感知多种状态；现有方法仅适用单一模态，难以满足集群机器人自主作业需求。
2. 全尺寸三维检测
三维检测指扫描数据与设计模型的三维误差计算，实质是比对数据匹配及偏差，获得表面误差分布，广泛应用于打磨、抛光、机加工、焊接等环节。检测后，机器人加工系统根据结果调整参数，优化后续工序。全尺寸三维检测主要针对大尺寸或结构复杂部件，在扫描视点规划与尺寸测量基础上精确计算外形与结构尺寸。扫描视点规划旨在确定最佳成像视点，引导扫描仪完成三维扫描；通常采用体素、三角网格等模型描述空间，推算遮挡区域后确定视点。
尺寸测量基于模型几何特征进行数据匹配，或根据工艺特点构建评价函数，由平方最小化、方差最小化原理求解，可综合多种方法提升精度。应用特征与几何信息的匹配策略，如关键点搜索、几何约束设置、数据点权值分配，也可提高扫描数据配准算法的收敛速度与鲁棒性。根据余量分布要求确定误差函数后，数据配准测量可视为求解非线性多维优化问题。当然，三维测量方法易受扫描数据中背景噪声与匹配次序影响，导致配准偏移，降低检测准确性。
（二）决策规划
1. 机器人多任务调度
复杂任务场景常需多机器人协作。多任务调度涉及工序顺序与任务分配，多采用启发式搜索策略，即由环境信息启发新搜索方向，获得近似最优解（见图2）。代表性研究包括利用蚁群算法探究协作机器人任务分配、基于启发式算法解决静态时间扩展的多机器人任务分配、引入大邻域搜索优化多机器人/多工序调度分配，相关方法已初步应用于工程机械、飞机机身等结构件制造。相比精确求解，启发式方法搜索效率高，适合大规模场景，但超参数难调整，影响求解质量，不擅处理动态任务。
图2 基于环境感知的智能协同规划控制系统
不同于启发式方法，市场机制类方法采用分散控制，适合大规模动态分布式系统，可扩展性与鲁棒性良好，在高动态环境中任务调度效果更优。为应对执行期间意外，可将单一市场交易扩展为动态权重拍卖策略，支持时间约束任务的预分配与动态分配。市场机制类方法搜索多采用贪心决策，计算简单但难获全局最优解。
目前，机器人多任务规划开始探索强化学习方法，基于Distributed-Q算法、分层强化学习、深度强化学习的模型较好解决大规模复杂环境下多机器人协同调度问题。类似地，模仿学习也可用于多机器人状态预测，支持安全路径规划。强化学习与模仿学习将策略函数映射为决策，比传统搜索方法计算效率更高、实时性更强；但问题规模大时易遇状态空间“爆炸”，导致学习难收敛。
2. 复杂场景无干涉协同规划
机器人末端一致性作业规划是多约束高维问题。面向复杂部件制造，机器人运动规划还需满足空间狭小、动态分析、实时避障等需求。协同系统主要包括主从式与分布式两类。
主从式系统选择一主机器人，其余为从机器人。根据协调关系规划主机器人轨迹，再规划从机器人轨迹。例如，在基于任务分类的规划策略中，对不可行任务与分配编码，剪枝类似分配，生成可执行任务的约束，形成复杂任务规划。为应对避障，多采用虚拟区域策略，调整区域参数以适应环境，同步改变机器人移动方向。主从式系统整体协调性好，但集群轨迹存在耦合，成员误差或故障易被放大，影响系统稳定性与可扩展性。
在分布式规划框架下，机器人根据自身传感器信息规划运动，并通过通信交换位置与环境信息。典型策略是基于速度障碍的方法。VO最初用于动态环境机器人运动规划，将避障转为速度调整问题；定义预测碰撞的速度区域为VO区域，选择区域外速度避障；当机器人数量多时，易出现避障抖动。为此提出交互速度障碍算法，提供统一决策规划避免抖动，但机器人规模增大后仍难防碰撞。分布式规划适合动态环境，但大量通信交互对带宽要求高。为高效表征系统并增强规划能力，有研究将之视为高维单机器人系统，探索基于策略梯度模型的运动规划策略，在复杂动态环境中单移动机器人实时规划与多机器人协作调度方面展现潜力。
（三）运动控制
1. 多机器人协同控制
机器人尤适用于多型号、小批量的大型构件加工，但复杂机械连接导致末端刚度低，影响加工精度。控制优化的重要方向是基于接触力模型预测与补偿的刚度增强方法，以改善加工质量与稳定性。通行做法是建立打磨、抛光、切割等任务的运动学、动力学与刚度模型，据此优化位姿/接触力分布，提升精度。以机器人铣削为例，根据模型优化位姿与刚度，分析铣削参数与工艺，增强颤动抑制能力。结合传感器反馈的六维铣削力信息，计算末端偏移，通过算法补偿轨迹，减少误差。
在多机器人加工中，工件形貌、工艺参数、工作条件带来多重限制，末端路径与本体需满足时空约束。各机器人应在指定时刻到达规划位姿，且互不干涉，可采取分析协作过程中运动学/动力学约束关系的方法处理。协同系统具封闭多回路、冗余驱动特性，难点在于动力学建模与载荷分配，主流思路是建立优化判据并进行动载荷最优分配。例如，利用双机器人冗余特性，根据最小作用力原则优化多位置抓持力分布；建立多节点闭运动链协调系统，引入线性加权约束内部作用力，给出基于载荷分配的协作吊运方案。需指出，机器人制造系统精度保障研究仍停留在单机单一工艺层面，协同加工精度保障原理与体系研究尚属空白，后续需攻关面向制造的协同精度控制技术。
2. 机器人柔顺控制
机器人作业常需末端与工件物理接触，对接触力精度控制要求高。末端微小位置偏差都可能因材料形变产生过大接触力，损害机器人或工件，因此需在控制系统中添加力控制单元。力位混合控制与阻抗控制在环境-机器人交互中应用较多：相较前者，后者无需正交分解控制策略，鲁棒性更佳，机器人能稳定输出作用力。早期研究关注机器人动力学不确定性，多采用自适应阻抗控制，但模型结构固化，难应对复杂环境。为此，引入考虑环境动态约束的可变控制模型，提升了性能。
随着视觉技术发展，视觉/力觉混合策略纳入更全面作业信息，柔顺性更好。自然做法是视觉与力觉信息独立处理，采用视觉比例控制与力觉比例积分控制，联合进行关节角度控制。也可采用正交控制思路简化策略，根据约束表面几何信息预测位移与接触力，将混合任务空间划分为正交的力控与位控子空间，分别由力觉与视觉控制。
在实际工业环境中，模型参数频繁变化，亟需泛用高效的动力学建模方式，以确保末端跟踪质量。机器人加工属强交互力场景，控制系统需及时捕捉接触力变化并调整策略。多传感器数据融合计算成本高，导致系统难以及时响应接触力突变。为此，需克服各控制子集缺点，提升位置、接触力等物理量测量精度及多源数据处理效率。
（四）灵巧机构
在精密制造中，传统机械抓手等末端执行器刚性结构形变范围小、自由度低、适应性弱、柔顺性差，难高效抓取搬运不同尺寸、刚度、形状的目标物。尽管已有机器人配置弹性材料并设计自适应策略，但问题未根本解决。
由柔性材料制作的抓手，可在无限自由度上形变，模仿人手弯曲动作，自适应抓取脆弱、复杂、多样的工业零部件。例如，拉线抓手模仿肌肉收缩，通过外部动力形变，但拉线需预嵌入，线路固定，导致行程有限，难抓取不规则或重物；为提高效率，拉线抓手常与黏性吸附、真空吸附结合，增强稳定性。
得益于增材制造，气动抓手因制备简单、材料弹性而受关注，多由纤维增强橡胶制成，经气压驱动形成俯仰、偏转、拉伸等自由度；还可组合多节点机构，执行灵活任务。传统气动抓手结构简单，但刚度与承载能力弱，因此现多采用复杂气动网络结构增强性能；可根据任务类型灵活选择网络，在不同位置配置差异化变形结构，兼具抓取与振动控制能力，平衡灵活性、刚度与承载力。根据材料受激形变特性设计抓手，如利用导电聚合物在电压下变形的特性，设计特殊结构与控制策略，即可控制抓取动作。EAP抓手形变与输出力大，能根据轮廓自适应调整，稳定抓取目标物；但EAP材料机械强度小，抓取易受干扰，难稳定抓取大尺寸目标，也不宜用于多级协同任务。
四、智能制造工业机器人技术发展趋势
（一）大范围动态场景理解
工业机器人对环境与状态感知要求极高，而自主制造场景中环境多变、状态难料。需构建动态语义地图以促进环境理解，解决精细化路径规划与协同控制难题；也需实时感知机器人与工件关键信息，支持全面监控制造状态。长期以来，大型部件制造的信息感知环节人工参与普遍，尽管多机器人视觉系统已应用，但未显著改善人为干涉多、自主性低、协同弱的状况。面向大型复杂部件制造的多机器人智能感知与认知研究仅处起步阶段，由实时环境感知、多源自主测量等构成的多模态感知理论体系亟待完善。针对复杂工业动态场景的大范围感知与理解，是未来发展的重要方向。
（二）集群化作业
智能制造的关键是设备互联互通，集群机器人协同作业则为高效协同、自主组织、增强学习提供核心能力支撑。集群系统由一定规模单体机器人组成，基于信息交互与反馈构建行为协同与自主决策能力，更好适应动态复杂的制造任务。相比单体机器人，集群系统的优势显著：重塑大型构件的测量、加工、装配等关键过程，执行单体难完成的任务，对提质、增效、降本、柔性生产发挥支撑作用。智能化集群制造是承担重大装备制造任务的有效形式，也是智能制造发展的重要趋势。
（三）柔性作业
目前广泛应用的工业机器人，调试阶段仍大量依赖人工示教，技术人员预设动作路径。而高端装备的关键部件结构异形复杂、加工质量要求高、批量小、种类多，导致定制化调试模式难胜任。智能制造工业机器人作为高柔性装备，更好适应小批量、多品种、个性化的现代生产模式，直接增强生产线智能性与灵活性。为高质量执行焊铆、磨抛、装配等接触型任务，机器人需准确跟踪轨迹，末端与工件间的位姿和接触力控制也至关重要。对于接触型作业，人工操作在智慧性、灵巧性、柔顺性方面优势明显，因此工业机器人在保持一致性、精准性、连续作业等强项的同时，也需着力提升柔性能力。结合作业特点，配置功能增强型传感器与末端执行器，提升操控性能，是实现人机技能融合互补的有效路径，也是技术发展的重要方向。
（四）具身智能
当前工业制造模式从流水线定制转向柔性离散作业，在场景、环境边界、任务三方面存在不确定性。常规工业机器人感知与作业能力有限，难适应更复杂环境。具身智能作为AI重要分支，成为机器人新兴研究方向，在制造中展现潜力。具身智能机器人能理解人类语言感知环境，自主规划任务并交互；强调机器人与环境的强关联，将更好应对柔性离散的制造环境。相关技术主要涉及多模态感知系统、精密运动控制、基于大模型与世界模型的数据处理，作为机器人与环境柔性适配的支撑，在智能制造体系中的地位日益提升。
（五）网络化协同
工业机器人系统宏观有序执行智能制造任务，需以个体间通信与计算为支撑。云计算、边缘计算、工业互联网等信息技术快速发展，相关部署架构集成异构信息互通与计算力分配功能，可克服单设备在传感、通信、存储、计算方面的局限，是解决通信计算融合问题的有力依托（见图3）。“云边融合”的作业模式，全面集成振动、视觉、激光等传感器信息，深度感知生产实体特性与状态，根据任务属性、设备种类、计算性能，实时动态地在云与边之间进行数据交换、计算分配与任务分发，延伸至智能制造设备；驱动机器人及其他设备高效共享云端与边缘资源，支持制造系统网络化、智能化、多设备协同。基于云计算、边缘计算、云机器人等技术，构建高效安全的集群通信计算一体化网络架构，保障低时延、高安全传输与分配，是未来发展的另一重点。
图3 云 – 边 – 端协同的智能制造集群机器人作业架构
（六）数字孪生
数字孪生以数字化方式创建制造场景、设备、零部件等实体的虚拟模型，模拟物理实体在现实交互中的外观行为与内在特性变化。对于智能制造工业机器人，基于数字孪生开展虚实仿真、映射反馈、数据分析、预测优化，增强系统功能，监控运行情况，优化作业参数，将显著提升复杂力光交互环境中的性能（见图4）。相关系统已在多类装备制造领域应用，如基于数字孪生的飞机智能制造平台，将生产数据融入孪生系统，建立场景模型，连通制造执行与规划系统，提前规划任务并快速调整参数。机器人与环境复杂交互的数字孪生仍存不足，建模精度不高，多传感器数据整合困难，预测准确性及时性欠佳；需着力攻关，才能稳健推动技术发展与应用。
图4 工业机器人数字孪生系统
五、结语
本文围绕智能制造工业机器人作业这一主旨，梳理了应用背景与作业类型，总结了在航空航天、海洋船舶、轨道交通、新能源汽车、电子信息等代表领域的应用情况，从视觉感知、决策规划、运动控制、灵巧机构等方面综述了共性技术进展。前瞻趋势认为，智能制造工业机器人技术的全面突破，将提升我国制造业效率、技术水平与产品质量，为高质量发展开辟新途径。
工业制品市场需求速变，先进制造技术迭代加速，小批量、多品种、柔性化、易部署的多机器人系统将成为主流，多机交互、人机交互、场景交互的广度与深度也将不断拓展。为应对复杂需求，技术需在动态场景理解、集群化作业、柔性作业、具身智能、网络化协同、数字孪生等方向着力突破，探索构建感知 – 规划 – 控制一体化的多维协同机制。加快形成柔性化、信息化、无人化的新型生产方式，为高端装备制造难题提供创新解决方案，支撑制造业数字化、网络化、智能化转型升级。
注：本文内容呈现略有调整，若需可查看原文。
作者简介
王耀南
机器人技术与智能控制专家，中国工程院院士。
主要从事智能机器人感知与控制技术及工程应用研究。
注：论文反映的是研究成果进展，不代表《中国工程科学》杂志社的观点。
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工业机器人和人工智能的区别?
“智能机器人”与“工业机器人”的区别:工业机器人也有人工智能;智能机器人概念很广。我国的机器人专家从应用环境出发,将机器人分为两大类,即工业机器人和智...
工业机器人发展有啥哲学意义?
工业机器人有以下五大哲学意义一,工业机器人说明了意识创造物质工业机器人是人的意识的产物,是通过神经网络系统或者其他人工智能技术,模仿人的意识活动,让...
工业机器人应用培训都学些什么内容?
工业机器人应用培训学的内容有:工业机器人应用与维护。机电一体化技术。工业机器人安装。工业机器人工作站管理。调试与维修。工业机器人应用等工业机器人应...
工业机器人应用工程师证书有必要考吗?
有必要考证书。因为机器人产业日益发展,对机器人应用工程师的要求也越来越高,考取证书不仅可以增加个人技能和竞争力,还可以满足企业的招聘需求和职业发展需求...
初中毕业了去读技校学工业机器人应用与维护难不难?
你有努力学就可以,,中职学校都管理都没有初中严的,很多学生都不怎么努力,这样学不到东西,如果有努力学将来工资是很好的。记得选的学校要考证的,最好是有实...
工业机器人在中国的应用程度是什么样的?
中国是工业机器人全球最大的应用市场。中国是工业机器人全球最大的应用市场。
工业机器人按坐标形式分哪几类，各有什么特点?
1、直角坐标型:其运动是解耦的,控制简单。但运动灵活性较差,自身占据空间最大。2、圆柱坐标型:其运动耦合性较弱,控制也较简单,运动灵活性稍好。但自身占...
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