北京
作者：广东拓斯达科技股份有限公司总工程师 张晓辉
导 语
AI大模型技术引领的新一代科技浪潮，正以迅猛之势席卷全球，为各行各业带来了前所未有的挑战和机遇。工业机器人作为“制造业皇冠顶端的明珠”，其与AI大模型技术的融合，将打破IT与OT的边界，推动人工智能技术迈向物理世界，是AI技术演进的重要场景之一，更是新一轮工业革命的关键所在。
智能机器人作为新兴赛道，市场规模潜力达万亿级，但实际落地仍面临技术与场景的深度挑战。如何破解机器人在工业应用场景中的“能用但不好用”的困境？如何推动机器人适用多品种、小批量的工业应用场景？在 2025 年广东智能制造峰会上，广东拓斯达科技股份有限公司（以下简称：拓斯达，股票代码：300607）总工程师张晓辉提出，人工智能技术与工业机器人技术深度融合，将成为破解工业机器人规模化应用瓶颈的关键。
规模化应用面临双重挑战
当前，传统工业机器人虽已在汽车、3C、光伏等标准化程度较高的领域实现规模化应用，但仍难以适配中小型制造企业“多品种、小批量、快速换产”的柔性生产需求。究其原因，在于行业应用经验和产品落地能力稀缺与错配，具体表现为“懂工艺的不懂机器人编程，懂机器人编程的不懂工艺”的双向知识壁垒。这种壁垒不仅限制了工业机器人在中小型制造企业中的应用推广，也阻碍了企业实现智能化转型的步伐。
人工智能技术与机器人技术深度融合
面对行业难题，张晓辉认为人工智能企业和机器人企业需要展开深度合作，搭建人工智能+机器人产品行业的生态系统。人工智能企业在AI大模型技术研发、计算资源与云服务方面有优势，由其搭建高质量的AI基座模型，并开发基于AI大模型的机器人“大脑”。机器人企业在控制技术、本体设计、应用场景和工艺数据上具备优势，其研发的机器人控制系统在AI大模型技术与机器人链接过程中起到类似“小脑及脊椎”的联接作用，进而可全方位提升机器人的认知能力、决策水平与自主学习能力，使其能够高效应对多样化任务需求，加速推动工业机器人从传统自动化向智能化、自主化转型，真正实现柔性化生产，助力产业升级与效率提升。
这种深度融合不仅能优化现有应用场景，提升智能化水平，降低用户的使用门槛，同时可以推动更多的人才与技术交叉融合，在各行各业创造出更多应用场景，服务于更多应用场景。
实践探索：从技术研发到场景落地
基于前期的研发与探索，拓斯达深刻意识到要真正实现智能机器人在制造业领域产业落地、完成商业闭环生态的打造，必须充分整合上下游合作伙伴的能力、调动生态及社会各界资源。为此，拓斯达以“运动控制平台”与“机器人本体+工艺集成”为核心生态位，向上链接AI大模型资源，向下赋能工业行业合作伙伴，推动整个生态的协同发展。具体策略如下：
（一）产业协同：人工智能企业与机器人企业深度融合
1.联合研发与创新：建立人工智能企业与机器人企业的长期合作机制，共同开展技术研发和创新，共享资源和技术成果。
2.打造垂直多模态大模型：针对智能机器人在工业应用场景中的需求，开发具备跨硬件平台、云边端分布式部署能力的垂直多模态大模型，提升机器人在推理决策、环境感知、行为控制、人机交互以及云边端智能协同等方面的能力。
3.推动“机器人即服务”新模式：通过技术创新和商业模式创新，实现“机器人即服务”的新模式，加速智能机器人在工业应用场景中的灵活部署和低成本应用，降低企业使用机器人的门槛和成本，提高智能机器人的市场渗透率。
（二）场景和数据：人工智能发展的“燃料”
1.应用场景探索：探索智能机器人在工业应用中的新场景，可首先在电子、装备制造等典型行业以建立示范工站的形式，并通过实际应用中的数据采集和分析，进一步提升智能机器人的性能和适应性。
2.数据采集：通过各种方式（如动作捕捉、遥控操作、虚拟仿真等）收集智能机器人在工业场景中所需的数据，让其能够将人类动作迁移至智能机器人，后延伸至人形机器人。
3.数据积累与处理：数据采集中心需要快速、高效地积累大规模高质量的数据集，并对这些数据进行处理和分析。这些数据包括视觉信息、运控信息、力触觉信息等，并且需要为这些数据打上时间标签以便同步使用。
版块介绍 —产业之声
紧跟产业发展脉搏，阿里研究院汇集行业领袖与企业的真实声音，在算力基础设施的规划与布局、能耗优化、大模型能力发展、大模型评测体系、产业应用案例深入研究、新技术与应用趋势前瞻探索等方面，剖析成功案例背后的逻辑与挑战，并提供基于产业深度洞察的策略建议。同时，阿里研究院依托于阿里巴巴集团在人工智能领域的全面布局，分享阿里的AI产业生态和应用的实践落地，探讨技术如何重塑产业格局并推动社会经济的转型升级。
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