在工厂寻找新工位 机器人还要过几道关？

中经记者 杨让晨 上海报道

（2026工博会期间，ABB展台展出的RobotStudio HyperReality物理AI工具链底座在光模块拔插领域的场景应用。杨让晨/摄影）

在走进更多家庭之前，AI和机器人正在工厂里寻找新的岗位。

机械臂夹住光模块，将它从容器中取出，再插入接口，这是在2026年第26届中国国际工业博览会（以下简称“工博会”）现场，不少企业带来的AI应用新场景之一。

“现在中国的AI算力数据中心建设需求日益上升，在建设速度、效率和规模方面都提出了更高的要求。通过物理AI技术可以在前期就实现数字先行的规划和设计。”ABB机器人展台的工作人员告诉《中国经营报》记者，公司的RobotStudio HyperReality物理AI工具链底座能够通过虚拟环境预先生成并验证光模块拔插的仿真环境，提高系统导入现场及扩张的效率来帮助企业降低成本并提升效率。

记者注意到，在本届工博会上，包括ABB机器人、艾利特机器人、智元等在内的企业都展示了光模块拔插这一运用场景。此外，包括数据中心巡检、汽车产线装备制造、食品柔性制造等领域也有AI和机器人参与的身影。

不过，应用场景增多，并不意味着机器人已经能够适应不同工序。非夕科技联合创始人兼CEO王世全认为，机器人进入产线，需要进一步提升与设备动态接触和交互的能力。“人是最通用的，如果机器人能够像人动态地接触与控制设备，就能够完成各种各样的工作了。”

光模块拔插成为新场景

（智元展台展示的光模块拔插场景。杨让晨/摄影）

在本届工博会上，从光模块生产装配，到数据中心设备安装，围绕光通信设备的精细操作需求，成为多家机器人企业展示的重点。

在艾利特机器人的展台上，Primo大模型光模块拔插机器人通过5台人形双臂多机协同，借助高精度力控与视觉定位能力演示光模块的拔插。

“公司的光基建场景组合解决方案，以多形态协同实现亚毫米级精度，覆盖光模块、光器件精密装配全流程。这不是一个demo（演示），而是在产线落地后进行的展出，公司的这一方案在头部的多家光通信企业已经落地。”艾利特机器人相关负责人告诉记者。

和艾利特机器人类似，智元也在本届工博会上展示了具身智能在光模块高端制造领域的落地成果。据了解，依托Genie Studio Agent平台，视觉感知、运动控制、力控调节等能力可快速编排，无须复杂编程，熟练情况下两三小时即可跑通一整套作业部署，大幅降低调试门槛；精灵G2还能适应狭窄机柜空间，为光电拔插提供精准、稳定、高效的产线自动化方案。

ABB机器人则借助物理AI工具链软件底座的核心技术之一RobotStudio HyperReality，通过生成精度最高可达99%的高精度合成数据，实现高度还原真实场景的AI模型训练，从而弥合仿真到现实的差距。“在此基础上帮助制造商投产前在虚拟环境中完成包括光模块安装在内的多种生产场景的验证，产品上市周期缩短一半，成本最高可降低40%。”ABB机器人方面表示。

为什么新场景会是光模块？在业内人士看来，提高效率、降低工作损耗是机器人落地光模块场景的关键因素之一。

智元方面表示，光模块拔插精度要求需达毫米级，拔插过程还必须避免刮伤模块接口上有“金手指”之称的镀金触点，传统人工效率不稳定，刚性自动化又难以兼顾柔顺与安全。

从单点操作到生产决策

（巡御机器人展示的数据中心机器人巡检场景。杨让晨/摄影）

实际上，除了光模块安装外，包括数据中心巡检、入驻汽车产线进行柔性制造也在成为机器人的下一个“战场”。

在本届工博会上，巡御机器人展示了包括IDC数据园区智能巡检、半导体产线自动化上下料等在内的多个场景。巡御机器人的工作人员告诉记者，通过机器人在巡检过程中如果发现故障设备能够通过指示灯来反映设备的运行情况，在修理人员进场后引导至故障位置，在巡查的同时，还能够帮助企业进行资产盘点及其他操作。

非夕科技展出了在汽车总装中关键工艺中的成熟方案。据了解，非夕科技的自适应机器人通过力觉信息适应拉杆位置误差，再来回触碰搜索，完成螺母和工具的找位和结合。在调整过程中，先进的力位混合控制策略可以使机器人能够兼顾转动方向的刚度与其他方向的柔顺性，保持工具稳定接触，降低滑脱和异常受力风险。非夕科技相关负责人告诉记者，该套方案已运用于海外头部汽车企业的产线。

除此之外，A股上市公司汇川技术（300124.SZ）在本届工博会上发布了液冷架构轮式人形机器人InoBot W1。记者在现场注意到，InoBot W1能够进行汽车焊装新型工业化作业，并且该机型拥有10个小时的续航，全身运控实现多关节协同作业，关节力控实现柔性精密操作，全身EtherCAT实现高速响应控制。

从检查操作是否规范，到辅助排程和交付，AI也开始参与工厂的生产管理与决策。海康威视（002415.SZ）在本届工博会上展示了产线行为SOP（标准作业程序）检测方案，通过AI识别操作异常、发出警报，辅助工人纠正。

据海康威视方面介绍，该方案已在其重庆、桐庐、武汉生产基地的600余个核心工位上线。在汽车零部件企业继峰座椅（常州）有限公司，该系统用于检测座椅C型钉是否漏打，漏打率最低降至0.01%。针对新工件、新场景，公司方面称仅需1至8张图片即可生成新模型，实现分钟级部署。

黑湖科技则展示了公司的AI Agent如何帮助制造业企业实现生产环节智能决策，优化生产管理。黑湖科技展台的工作人员告诉记者，本届工博会，黑湖科技首次集中展出10余个决策型工业Agent，覆盖报价、工程、排程、跟单、质检、仓管、设备、异常分析、数据等核心环节。

“公司将工厂里平时很难被直接看到的这条决策链完整搬到展台，让AI真正参与从接单到交付的连续生产判断。当分散在工程、计划、生产、质量和交付等环节的判断被持续连接起来，工厂也开始形成一个能够理解生产、响应变化、辅助决策的‘工业AI大脑’。”黑湖科技方面表示。

进厂仍需跨过适应关

（非夕科技展台展出的机器人产品。杨让晨/摄影）

不过，目前包括机器人在内的AI进工厂打工还面临着不小的挑战。

客观来看，机器人在产线的作业受网络、所处环境等多方面因素的影响。在工博会现场，多家企业的工作人员都对记者表示，机器人的工作程序能够快速开展。有企业人士表示，公司的机器人光模块拔插作业，在15秒内能够完成约20个拔插任务。

但在现场，不少机器人的实际动作速度都较慢。多家企业人士都告诉记者，一方面考虑到观众的观看体验，作业速度有所放缓，另一方面，现场并没有使用有线网络，网络信号不够好，也对机器人的作业有一定影响。

同时，光照也对机器人的作业能力有一定影响。据了解，机器人大都靠搭载的摄像头视觉来完成作业位置判定，而展会现场的光线强弱不同，这使得机器人的作业难度提高了。

实际上，对机器人进厂而言，在特定条件下完成一次演示只是起点。能否在环境变化中持续稳定作业，以及更换工序后能否快速部署，是两项不同的考验。

在此背景下，让机器人能够泛用成为不少企业的发展方向。艾利特机器人方面推出了自研“元启Primo”工业级具身大模型为统一智能底座，在通用大模型中融合实时力矩感知与优化策略，使机器人不仅能理解抽象指令，更能感知物理世界的刚柔变化，实现从感知理解到高柔顺实体操作的闭环跃迁。“由此，同一智能底座可在亚毫米级精密装配与高动态柔性搬运之间实现任务泛化，为多形态机器人的统一智能提供可复用的技术基座。”艾利特机器人方面表示。

“通用的机器人更能够符合工业需求。”王世全也告诉记者，机器人有不同的任务细分领域，专业度的要求也不相同，公司的目的就是要把通用的机器人手臂做好，和生态伙伴一起合作，通过合作伙伴自己开发的应用，加上公司完整的生态工具链和软件平台，赋能行业，拓展机器人进厂的业务范围。

（编辑：张靖超 审核：李正豪 校对：颜京宁）