智能制造工业机器人技术应用及发展趋势丨中国工程科学
想知道工业机器人如何重塑制造业？本文选自中国工程院院刊《中国工程科学》2025年第3期，带您深入前沿。
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
智能制造是高端制造业的核心引擎，工业机器人则是其关键驱动力。当前，技术飞速演进，机器人在磨抛、移载、检测、装配等工序广泛应用。但作业的感知、规划与控制策略仍显单一，任务限于简单重复，缺乏深度场景理解与智能交互能力。突破这些瓶颈，将为制造业高质量发展开辟新途径。
中国工程院王耀南院士研究团队在中国工程院院刊《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。文章系统梳理了应用背景与作业类型，涵盖智能视觉检测、高效磨抛、柔性精密装配、工件抓取转运；并聚焦航空航天、海洋船舶、轨道交通、新能源汽车、电子信息等核心场景。从视觉感知、决策规划、运动控制到灵巧机构，深入分析共性技术进展；进一步展望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、数字孪生等前沿趋势。内容为深化技术研究、推进智能制造、培育新质生产力提供关键参考。
一、前言
高端制造业是国家战略支柱，支撑重大工程、引领经济发展、捍卫安全核心。航空航天、轨道交通、海洋船舶、工程机械等重大装备制造水平，直接体现国家科技竞争力，成为全球工业强国的角逐焦点。我国高端制造业近20年迅猛发展，标志性成果频现，但在“空 – 地 – 海”探索深化、性能要求攀升、国际竞争白热化的背景下，挑战依然严峻。
智能制造系统具备自主感知、智能决策、精准执行能力，是高端制造业的主攻方向，工业机器人则是其核心构成。新一轮工业革命浪潮席卷，智能制造与机器人技术已成为大国战略布局重点。美国推出“国家机器人计划2.0”“机器人发展路线图”，欧盟实施“火花计划”“地平线2020”，均聚焦高柔性自主作业。我国同样明确，以新一代信息技术与制造业深度融合为主线，强力推进机器人与先进制造产业，全面提升中国智造水准。
目前，智能制造工业机器人技术快速进步，在磨抛、移载、检测、装配等关键工序中逐步渗透。但机器人作业的感知、规划与控制策略仍较单一，仅能处理简单重复任务，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；大量制造仍依赖人工，智能化与柔性化亟待突破。可以预见，工业机器人将更广泛应用于智能制造，成为重大装备核心零部件加工的主流形式。
面向这一重大背景，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、洞察发展趋势，为深化技术研究、推动智能制造升级、论证产业高质量发展提供坚实支撑。
二、智能制造工业机器人应用现状
（一）工业机器人应用背景
全球制造业高速演进，机械工程、人工智能、电子信息等技术的融合提升了机器人智能化水平，以工业机器人作业系统为代表的智能制造技术成为焦点。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、机械臂；另可集成移动底盘构成复合机器人（见图1），大幅拓展作业适应能力。在航空航天、轨道交通、海洋船舶等高端制造领域，核心零部件的检测、加工、装配工序正加速引入机器人技术。
图1 智能制造工业机器人的主要构成
当前，工业机器人多聚焦单一功能或工序，因协作机制缺失而限于简单任务；在环境理解、状态感知、多任务规划、协同控制等方面虽有进展，但整体仍难自主解决“机器人 – 设备 – 人 – 工件”复杂交互问题。工程化智能制造能力不足，体系支撑亦显薄弱。
市场需求剧变、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主流，推动多机、人机、机器人与场景交互向纵深拓展。应对复杂交互需求，需围绕动态场景理解、集群化作业、具身智能、网络化协同、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机制，催生柔性化、无人化、信息化的新型生产方式，从而为高端装备制造难题提供智能解决方案，驱动制造业数字化、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，实现精准实时缺陷检测是核心挑战。在二维图像检测方面，常通过机器人“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，集成相机、处理器、视觉软件，提升检测速率。在精密电子、机械耗材等行业，多采用多光谱拍摄、图纹投影照明技术的视觉系统。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，增强柔性。这些系统利用机器人、转台配合变换视角，实现部件三维测量。测量框架多基于几何特征定位测量点。针对金属抛光面或漆面等弱纹理场景，可采用无分支散度的缺陷检测、六自由度姿态估计进行多表面检测。
但需注意，现有二维/三维检测方法在中近距离效果较好，面对大尺寸、稀疏特征及多层交织的复杂结构表面时，表现仍不理想；检测机器人缺乏场景感知能力，难以在复杂动态环境中高效作业。
2. 高效磨抛
机器人高效磨抛是智能制造最具代表性的应用之一。机器人关节多、自由度广，在末端控制与运动算法支持下可灵活作业，近似人类操作。在人机协作、运动设置合理时，系统能长时间稳定运行。控制程序驱动机器人按预设轨迹执行高精度重复任务，保障产品一致性。在设备状态良好、安全到位条件下，机器人磨抛可大幅减少人工参与，显著降低作业风险。
机器人高效磨抛备受制造业关注，相关系统研发与应用成为热点。主流系统采用恒力控制模式，机器人末端沿固定轨迹行进，适应毛刺、端面、金属堆附等多种场景。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。针对航空航天、海洋船舶等行业特定需求，专用磨抛机器人系统不断涌现。例如，航空叶片机器人磨抛系统集成六维力传感器，适用于涡轮叶片铸件粗磨、机加叶片精磨、成品叶片抛光的一体化加工；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限制，全表面打磨依然困难；任务灵活性与柔性不足，如路径规划仍依赖人工经验，缺乏智能规划方法。
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，均涉及装配工序。主流机器人装配研究与自动化产线多聚焦轴孔装配，根据轴孔匹配数分为多轴孔与单轴孔装配，具动作单一、间隙较大特点。随着零部件接触面形貌复杂化，装配难度加剧，间隙要求也趋严格；精密装配场景中，微小间隙直接影响精度。实际装配常遇非标准异形零部件，进一步增加难度。
结合工件表面与轮廓特征，通过视觉、力觉传感进行异形零部件的移动、对准、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、榫槽装配，是目前主流方案。为提升精度，针对零件与标记量具的插拔，也可基于装配空间几何约束求解柔顺轨迹跟踪的力/力矩参考值。针对零部件装配面挤压微形变，建立弹性接触机理模型，近似计算输入力/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、胶接、压圈等复杂力交互场景应用广泛。
整体看，当前机器人仅能完成相对简单任务，且以单机为主；协同作业能力弱，难以应对复杂力交互、多零部件装配；灵活性不足，不适于长程复杂装配。
4. 工件抓取转运
在高端制造中，工件摆放随机、空间障碍复杂，位置姿态多变。机器人需根据视觉测量结果实时规划轨迹，并确保避障。工件抓取转运对动态路径规划、避障能力提出高要求。需构建环境模型（含机器人、工件、障碍物等），支持抓取运动与路径规划。
避障检测基于点云数据处理算法，涉及工件与末端抓手的CAD模型。通常依避障策略设计抓取方法，选择抓取点；对机器人轨迹进行平滑处理，形成最终指令。机器人抓取搬运已有成熟方案，如机器人视觉抓取系统。系统可固定或置于末端，配备多样工具单元，结合模型匹配定位算法，支持无序堆叠零部件抓取转运；集成跟踪定位、位姿估计、避障规划等功能，应用于车架、电机、盖板等场景。例如，在汽车零件制造中，利用机器人进行三维视觉定位与抓取，从包装箱抓取多层零件；基于点云与CAD模型，进行曲面法线估计、分割、几何建模、目标识别与位姿估计；将位姿信息发送至控制系统，引导机器人抓取。
需指出，主流抓取搬运方法多基于模型，较少考虑搬运中因机器人位姿偏差导致的物体形变，易引发形状损坏或应力难以释放。设计灵巧抓取机构可部分缓解此问题。
（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空间尺寸大、材料特殊、结构复杂、性能要求高等特点，对机器人灵活性、安全性、可靠性、稳定性要求严苛。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、降低成本、缩短周期。在飞机总装中，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升30%；针对壁板、蒙皮等柔性复合材料部件，采用多机器人协同完成抓取、转移、放置任务。含测量、定位、夹装、钻铆等机器人的自动总装系统已进入验证阶段。在机舱组装中，机器人执行交叉孔镗销工艺，保障孔质量与位置精度，已应用于飞机装配项目。引入仿生机器人进行内舱支架、角片组装，构建了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
我国造船业全球份额显著，但制造环境差、劳动强度大、效率低、误差不稳等问题制约发展。机器人技术推动造船流程优化，提升效率与质量，应用于切割、焊接、涂装、装配、搬运、检查、清污等场景。船舶涂装成本占总船价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，未来用于大型非结构外壳体自动涂装，可大幅降本增效。焊接占施工量1/3，是评价造船质量的关键。针对焊接一致性、精度问题，视觉引导机器人焊接与检测成为热点，旨在提升鲁棒性与准确性，强化非连续焊缝识别、跟踪、焊接能力。自动化船体检测受关注，涵盖合拢口、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，减小检测偏差，优化检测流程。
3. 轨道交通装备制造
轨道交通是国民经济骨干，其装备制造是现代化产业体系核心，肩负重要使命。白车身是高速列车大型复杂部件，焊接与打磨是关键工艺，质量直接影响运行安全；但打磨仍依赖人工，效率低环境差，机器人自动化打磨成迫切需求。在动车转向架、机车司机室焊缝打磨中，机器人可灵活切换工具作业，并通过传感器计算补偿偏移，兼顾质量与速度。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
新能源汽车市场爆发式增长，成为汽车工业主力方向。其制造工序多、产线节拍快，对高容量、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，发展视觉、力觉传感引导的多机器人协同工作站，集成多异构机器人、多传感设备、变位机与夹具、机器人桁架等模块，构成车身定位/焊接/搬运系统；通过顺序功能图分析焊接工序，规划通信架构，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，更多采用基于机器人的自动换电方案，模拟人工过程并由机器人抓取电池（结合堆垛机存放），实现电池装卸、搬运自动化。
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，其制造在工业中占比重大。电子零部件尺寸小、标准化程度高，产业智能化进展良好，工业机器人广泛应用，主要执行检测与装配。在转运和安装中，多采用机器人作业系统，结合工业相机、激光扫描等视觉传感器，进行精确定位、姿态估计及抓取安装。针对板型、螺孔、定位孔、卡扣等结构的视觉检测系统，可在数秒内完成工件表面参数光学检测。机器人视觉检测分拣具高速、稳定、智能、易部署特点，适用于批量尺寸检查、自动装配、完整性检查、元件定位、字符识别、电路板检验等场景。
三、智能制造工业机器人共性技术研究进展
得益于庞大制造业需求，智能制造工业机器人技术应用广泛且发展系统，但在复杂场景理解、灵活交互等方面仍有不足。破解之道在于从视觉感知、决策规划、运动控制、灵巧机构等共性技术入手。
（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对机器人实时环境理解与状态感知提出极高要求，需机器人自主感知并构建环境地图、监控作业状态。语义地图构建方法主要有视觉SLAM、激光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不足，结合语义理解与环境构建可改善机器人对复杂环境的理解，如引入语义信息实现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，结合拓扑先验知识、编码-解码器深度网络开发环境语义理解方法，利用先验知识加速语义理解，在减少标注依赖的同时提高分割精度。需注意，当前环境理解多限于室内、室外、自动驾驶等场景（语义分割精度无需毫米级、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、变形等影响质量的关键表面参数，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/轮廓间的映射关系，基于卷积神经网络进行跟踪。在位姿估计方面，研究聚焦基于目标边缘、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、外部载荷的动态位移和应变场，据此监控形变、实施补偿，保障精度。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、复杂结构部件，在扫描视点规划、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；常用体素、三角网格等模型描述扫描空间，推算遮挡区域后确定视点。
尺寸测量基于几何特征进行数据匹配（如体素截断符号距离或欧几里得符号距离信息），或据工艺特点构建评价函数，由最小化原理求解，可综合多种方法提升精度。应用特征和几何信息匹配策略（如关键点搜索、几何约束设置、数据点权值分配），也可提升零部件扫描数据配准的收敛速度与鲁棒性。据测量余量分布设定误差函数后，模型数据与扫描数据的配准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、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）。代表工作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，相关方法初步应用于工程机械、飞机机身等制造。相比精确求解，启发式方法求近似解，搜索效率高，适合大规模场景，但超参数难调，影响求解质量，不适于动态任务。
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式控制，适合大规模动态分布式系统，扩展性与鲁棒性佳，在高动态环境任务调度中效果更好。为应对任务执行中的意外，可将单一市场交易扩展为动态权重拍卖策略，支持多机器人系统中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。
目前，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、深度强化学习等模型，较好解决大规模复杂环境下多机器人协同调度问题。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直接映射为决策，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”，学习过程难收敛。
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难题。面向复杂部件制造，机器人系统还需满足空间狭小、动态分析、实时避障等需求。协同系统主要有主从式、分布式两类。
主从式系统选一机器人为主，其余为从。据主从协调关系与目标位置，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，生成可执行任务的运动约束，形成复杂任务规划。为避障，多采用虚拟区域策略，调整区域参数以适应环境，同步调整机器人移动方向。主从式系统整体性、协调性较好，但集群机器人轨迹存在耦合，成员误差与故障会被放大，影响系统稳定性与可扩展性。
在分布式规划下，机器人据自身传感器信息规划运动，通过通信交换位置与环境信息。典型策略是基于速度障碍（VO）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VO区域为预测碰撞速度区，选区域外速度为避障速度；机器人数量多时易现抖动。为此提出交互速度障碍算法，提供统一行为决策与规划以避免抖动，但机器人规模增大后仍难完全避碰。分布式规划方法虽适动态环境，但大量通信交互对带宽要求高。为高效表征多机器人系统、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、多机器人协作等方面展现潜力。
（三）运动控制
1. 多机器人协同控制
机器人尤适多型号、小批量大型构件加工，但复杂机械连接致末端刚度低，影响加工精度。控制优化重点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、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，据运动学、动力学模型优化位姿、提高刚度，建立铣削模型分析参数与工艺，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、工作条件带来多重约束，各机器人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，可采取分析多机器人运动学/动力学约束关系的方法处理。多机器人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最优分配。例如，利用双机器人冗余特性，据最小作用力原则优化抓持力分布；建立多节点闭运动链协调系统，引入线性加权法约束内部作用力，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于单机器人、单一工艺层面，协同加工精度保障原理与体系研究尚处空白，后续需攻关面向加工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。末端微小位置偏差可能因材料形变产生较大接触力，损伤机器人与工件，故需在控制系统中添加力控制单元。力位混合控制、阻抗控制在环境-机器人交互中应用较多：相较前者，后者无需正交方向分解策略，鲁棒性更佳，机器人可稳定输出作用力。早期研究关注动力学不确定性，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机器人模型、受环境影响的可变控制模型，获得了更好性能。
随着机器人视觉技术发展，视觉/力觉混合策略比纯力觉方案纳入更全作业信息，柔顺性更优。自然做法是视觉/力觉信息独立处理，采用视觉比例控制、力觉比例积分控制策略，联合控制关节角度。也可用视觉/力觉正交控制简化策略，据约束表面几何信息预测视觉位移与接触力，将混合任务空间划分为正交的力控子空间与视觉位控子空间，分别控制。
在实际工业环境中，环境模型参数变化频繁，需一种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作业，要求控制系统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，致控制系统难以及时响应力突变。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、关节自由度低、适应性弱、柔顺性差，难以高效抓取搬运不同尺寸、刚度、形状的目标物。虽有机器人配置弹性材料并据模型设计自适应抓取策略，但无法根本解决问题。
柔性材料制作的柔性抓手，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，线路点位固定，致夹爪行程有限，难抓取不规则、质量大物体；为提升效率，拉线抓手与黏性吸附、真空吸附等结合，增强稳定性。
得益增材制造发展，气动抓手因制备门槛低、材料弹性结构而受关注，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、承载能力弱，故现多采用复杂气动网络增强性能；可根据任务类型灵活选择结构，在抓手不同位置配置差异化变形结构，兼具抓取、振动控制能力，平衡灵活、刚度与承载。据材料受激形变特性设计抓手，如利用导电聚合物（EAP）材料在电压下变形特性，设计特殊EAP结构与电压驱动策略，即可控制抓取动作。EAP柔性抓手形变大、输出力强，可据外形自适应调整，实现稳定抓取；但EAP机械强度小，抓取易受扰，难稳定抓取大尺寸目标，也不适于多级协同任务。
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，而自主制造场景作业环境多变、状态难预估。需构建动态语义地图以促进环境理解，解决精细化实时路径规划、协同控制等难题；也需实时感知机器人与工件关键信息，支持制造状态全面监控。长期以来，大型部件制造中的信息感知环节人工参与普遍，虽有多机器人视觉感知系统应用，但未显著缓解人为干涉多、自主性低、协同弱的情况。面向大型复杂部件制造的多机器人智能感知与认知研究刚起步，由实时环境感知、多源传感器自主测量与目标检测等构成的多模态感知理论体系亟待完善。复杂工业动态场景的大范围感知与理解，是未来重要方向。
（二）集群化作业
智能制造关键特征是设备互联互通互融，集群机器人协同作业则为高效协同、自主组织、增强学习、深度融合的智能制造提供核心能力支撑。集群机器人系统由一定规模单体机器人组成，基于信息交互与反馈、激励与响应等交感行为，构建机器人间协同与自主决策能力，更好适应动态复杂任务。较单体机器人，集群系统优势显著：重塑大型复杂构件测量、加工、装配等关键制造过程，执行单体难以完成的任务，对提质、增效、降本、柔性生产形成支撑。智能化集群机器人制造是承担重大装备制造任务的有效形式、智能制造发展的重要趋势。
（三）柔性作业
当前工业机器人作业调试仍大量依赖人工示教（技术人员预设动作路径）。而高端装备关键部件多结构异形复杂、加工质量要求高、批量小、种类多，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、个性化现代生产模式，直接增强产线智能性与灵活性。为高质量执行焊铆、磨抛、装配、搬运等接触型任务，机器人需精准跟踪预设轨迹，末端执行器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、柔顺性上优势明显，故工业机器人在保持一致性、精准性、长时间连续作业强项的同时，也需着力增强柔性能力。结合机器人作业特点，配置功能增强型传感器和末端执行器，提升接触过程操控性能，是实现人机技能融合互补的有效路径、智能制造工业机器人技术的重要方向。
（四）具身智能
当前工业制造从流水线定制转向小批量、多品种柔性离散作业，在制造场景、环境边界、任务三方面均存不确定性。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，在工业制造中展现潜力。具身智能机器人指具相关能力，可理解自然语言感知环境，自主规划任务并交互；突出机器人与环境强关联，将更好应对柔性离散制造环境。相关技术主要涉及多模态泛传感感知系统、精密运动控制系统、基于大模型与海量工业数据的世界模型，作为机器人与制造环境柔性适配的关键支撑，在智能制造技术体系中地位日益提升。
（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、大数据等信息技术迅猛发展，相关部署架构与平台集成异构信息互通与计算力分配，可克服单设备在传感、通信、存储、计算等方面局限，是解机器人通信计算融合问题的有力依托（见图3）。“云边融合”工业机器人作业模式，全面集成振动、视觉、激光、电信号等传感器信息，深度感知制造过程实体特性与状态，据任务属性、设备种类、计算性能，实时动态在工业计算中心（云）和计算单元（边）间进行数据交换、计算分配、任务分发，延伸至场景中智能制造设备；驱动机器人及其他制造设备高效、无缝共享云端与边缘端计算、存储、数据资源，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，构建高效安全集群机器人通信计算一体化网络架构，保障低时延、高安全传输与计算分配，是未来另一重点方向。
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、零部件等实体虚拟模型，模拟物理实体在现实交互中的外观行为与内在物理特性变化。对于智能制造工业机器人，基于数字孪生开展虚实交互仿真、虚实映射反馈、数据融合分析、预测迭代优化，增强或扩展系统功能，监控运行情况，预测并优化作业参数，将显著提升复杂力、光交互环境中的作业性能（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，将实际生产数据融入孪生系统，建立制造场景孪生模型，连通制造执行与任务规划系统，提前规划任务，支持快速调整参数。机器人与制造环境复杂交互的数字孪生仍存不足，建模精度不高，多传感器数据交互整合困难，预测准确性、实时性欠佳；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，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、电子信息等领域的应用，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、质量，为高质量发展开辟新途径。
工业制品市场需求剧变，先进制造技术快速迭代，小批量、多品种、柔性化、易部署的多机器人系统将成主流，多机、人机、机器人与场景交互不断深化。应对复杂交互需求，智能制造工业机器人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、数字孪生等方向突破，探索构建感知-规划-控制一体化的多维协同机制。加速形成柔性化、信息化、无人化的新型生产方式，为高端装备制造提供智能解决方案，支撑产业数字化、网络化、智能化转型。立即分享，共同探索智造未来！
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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与传统手术相比，运用纳米机器人做脑手术有哪些优点?
谢谢诚邀!回答不好,不喜勿喷!就目前来看,纳米机器人研发进展还是很缓慢,根据现在运用到临床上的达芬奇外科机器人对比来看,使用机器人做手术有有以下几个...
信息技术在工业机器人应用上有什么帮助?
随着工业机器人的发展以及电子信息技术的不断进步,电子信息技术目前已经逐渐地在工业机器人中进行应用,从而促使了工业机器人相关技术的进一步提高。目前,电...
机器人都被应用于哪些行业?
机器人已经被广泛应用于许多行业,以下是一些常见的例子:1.制造业:机器人在制造业中被广泛用于装配、焊接、搬运、喷涂等工作。它们可以提高生产效率、降低成...
光子技术在机器人行业应用?
1、光子芯片智能芯片是人工智能最核心的技术,相当于人工智能的“大脑”。人工智能基于对海量数据收集、处理、选择、交换、整合和分析。在此过程中,机器效...
