随着新一代智能模型如 DeepSeek､GPT4的不断发展，具身智能 (Embodied Intelligence) 作为人工智能 (Artificial Intelligence,AI) 领域的重要分支，正迅速融入工业制造场景｡

与以文本交互为核心的传统大模型不同，具身智能将智能生成过程与物理载体紧密绑定，强调智能体通过躯体与现实环境的持续交互完成认知构建､模型更新与行为优化，从而把以计算为中心的人工智能延伸至有感知和反馈，并且可交互的物理世界｡机器人技术的不断成熟为智能提供了可靠载体，高精度传感系统赋予丰富的环境感知能力，新型计算架构则支撑高效实时推理，这些技术共同为复杂具身智能体的构建奠定基础，也推动物理世界与数字空间实现更深层次的融合｡

工业制造场景具备环境半结构化､工况相对稳定､工艺流程标准化程度较高的特点，有利于具身智能技术快速验证､落地部署与规模化推广｡本文面向工业制造需求，提出基于分层强化学习的具身智能体架构，重点解决柔性装配任务中的自主适应与动态调整问题｡该架构融合多模态感知与物理交互建模方法，借助触觉伺服控制与元策略学习机制，提升智能体在不确定环境下的精密操作能力｡

1 具身智能的发展背景

以 Alan Turing 在 1950 年提出的图灵测试为起点，具身智能的思想初现萌芽｡进入 20 世纪 60 年代，人工智能研究的主流范式为符号主义｡该范式主张智能可通过符号处理与逻辑推理实现，研究集中于抽象表示､逻辑运算与知识表达，将智能视为独立于物理身体的纯认知系统｡进入 20 世纪 90 年代，受益于机器人学的发展，具身智能开始以一种清晰的研究范式正式确立｡

进入21世纪，随着智能理论的完善､底层数学理论的深耕，AI从各自突破，逐步走向取长补短的综合性研究，为具身智能发展奠定理论和算法基础｡最初更多依赖于抽象的计算､算法和数据处理的离身智能，进行自然语言处理､图像识别､目标检测等任务｡2010年以后，出现了众多消费级机器人，例如扫地机器人､智能音响，无人机在物流､航拍､监测等领域也得到了广泛应用｡具身智能进入快速发展的新阶段｡2024年后，具身智能迎来集中爆发，人形机器人研发呈井喷之势，移动操作机器人､协作机械臂以及仿生灵巧手等多种形态本体均展现出智能升级趋势, 同时技术融合达到了新的高度，在感知､移动与操作能力上实现了突破性进展，清晰展现了智能大脑与物理身体深度耦合所释放的巨大潜能｡

标准化与模块化的深度融合，以标准化保障跨场景稳定性，通过模块化提升适配灵活性｡从商用服务的功能模块组合，到工业场景的末端执行器替换，再到研发基座的构型重构，正成为具身智能突破落地瓶颈的核心路径与发展趋势｡

2 具身智能的架构

对于具身智能系统，学界存在多种模块划分思路｡汪填等人提出的具身智能系统架构包括感知､认知决策､行为和记忆4个模块｡Kokciyan 等人将具身智能系统架构划分为感知､记忆､认知､推理､决策､规划和控制等模块｡Kim 等人将具身智能系统架构划分为感知､决策和控制 3 个核心部分｡在此架构中，智能体按照 “感知 - 决策 - 规划 - 执行” 闭环运行｡通过集成视觉､语言等多种传感器，智能体可实现对环境的多模态感知与理解，如图 1 所示。

图 1 具身智能架构设计图

具身智能产业链可分为上游､中游､下游｡上游为软硬件开发企业，是整个产业链的技术基石，主要涵盖核心硬件组件与软件算法体系两大板块，技术壁垒最高；中游为整机与系统集成厂商，负责各种形态机器人等产品研发和规模化制造；下游为应用领域，是产业链价值变现终端，已形成多元化的细分应用场景｡覆盖工业制造､商业服务､医疗康复､交通出行等领域，其中工业制造成熟度最高，是当前具身智能落地的核心场景，如图 2 所示。

图 2 具身智能产业图谱

3 具身智能驱动智能制造

3.1 分层次具身智能体系搭建

自动化制造是智能制造的早期形态，依靠机械设备替代人工完成重复性､高精度生产任务，高度依赖人工编写的固定逻辑，并且对操作人员的专业性要求较高，系统自身没有自我学习和优化的能力｡基于现有的部分工序自动化结合部分工序人工化的复合模式，采用分层次的软硬件架构方法进行相关具身智能体的开发，赋能智能制造｡

图3 具身智能体系构建

具身智能体以视觉 - 语言 - 动作 (Vision-Language-Action,VLA) 大模型为核心, 将视觉感知､语言理解与动作生成融合在统一架构中，实现了从环境感知到物理交互的端到端学习｡具身智能在提升执行机构精度与鲁棒性的同时，增强信息系统对复杂任务的解析､知识生成与设备协同控制能力，从体力替代与脑力辅助两个维度推动制造系统提质､降本增效｡

从生产空间看，具身智能打通物理空间与数字空间的实时交互通道：一方面通过主动感知实现车间､设备､物料的全域监控与可视化管理，依托数据反推优化工艺参数；另一方面通过端边云协同架构，实现现场实时决策与云端模型迭代的双向促进，逐步构建可自我进化的制造知识体系｡

在产业生态上，具身智能产业将形成通用基础平台与专业应用模块并存的格局：头部企业依托大模型､世界模型与标准化接口构建底层智能底座；垂直领域企业则聚焦行业知识与专用组件，形成场景化解决方案｡结合单位自身业务特点，从垂直领域切入更符合长期发展路径｡

3.2 具身智能在智能制造中的分层次应用

具身智能在制造业关键环节的应用以生产效率提升和生产过程优化为目标，包括生产线智能化､以及质量检测与管理｡结合 4 大应用场景重塑智能制造｡

1.自适应柔性装配

现有生产线的智能化手段主要依赖于自动化物理设备和制造执行系统实现生产流程的监控管理和计划执行｡这种运作模式以流程化的固定编程为主，依赖大量人工干预｡在军工电子行业，产品迭代周期已缩短至 3~6 个月｡柔性装配中要求具身智能体装配设备能够识别不同型号的零部件，自主调整抓取力度和装配路径，将复杂装配任务的一次通过率提升至可接受水平，达到减少编程或免编程效果。

图4 点胶机及点胶图形自动生成

2.人机协作精密作业

在传统设备装配作业中，传统机械臂因缺乏触觉反馈，表面材料报废率､损伤率偏高｡配备触觉传感与力控算法的具身智能体，能够像熟练技师一样感受材料形变，实时调整施力策略，达到降低报废率､提升生产效率的目的。

图5 高精度压力传感器机器人

3.自主搬运、巡检与预测维护

在大型化工厂区，具身智能体组成移动巡检网络，通过对厂房路径进行自适应学习，不用开展厂房建设､标签标定等措施，它们即可自动运货､识别仪表读数､检测泄漏点，还能通过热成像分析设备早期故障，如图 6 所示。

图 6 搬运及巡检机器人

4.多功能组合智能体

通过机器视觉学习，把传统设备单一的装配功能，增加改造为自动装配+自动检测+智能返修等多维赋能，最大程度实现装配设备的智能化交互，提升生产效率和产品良率。

图7 检验+分拣+吹多余物一体机

3.3 赋能生产线智能化学习策略

具身智能体在企业平稳落地，关键核心需要垂直领域数据提取和学习｡

在人机协作层面，交互模式由简单任务协同向意图理解与认知对齐升级｡通过自然语言､手势引导､示教学习等多模态方式，机器人可更准确理解操作人员意图，并在异常状态下快速响应安全机制。

图8 在线检测学习界面

图9 在线检测装配视觉交互界面

立足于产品装配过程中可能出现工序顺序错误､缺少必要操作等问题，针对典型场景，例如包装配件漏拿､打螺丝顺序检测，重点对操作人员行为进行检测｡通过构建多模态感知与实时分析系统，实现对装配动作的精准识别与工序合规性判断，为及时发现并纠正操作失误提供了有效技术手段｡该研究方向不仅有助于降低装配错误率､提升产品一致性与质量可靠性，也为构建人员与设备和环境协同的智能装配体系､推动制造过程从结果检验向过程预防的质控范式转变提供了实证基础｡

4 未来展望

具身智能作为驱动制造业从制造迈向智造转型的核心引擎，在人机协作层面，交互模式由简单任务协同向意图理解与认知对齐升级｡通过自然语言､手势引导､示教学习等多模态方式，机器人可更准确理解操作人员意图，并在异常状态下快速响应安全机制｡

在数据层面，应构建安全合规的工业数据平台，完善数据共享与协同机制，降低采集与标注成本；在模型层面，应研发面向工业控制的专用基础模型，支持跨工艺､跨装备的快速迁移与部署｡在部署层面，需优化轻量化推理与实时控制策略，满足工控场景高节拍､高可靠要求｡

随着工业数据平台､高保真仿真环境､通用控制模型与标准化体系逐步成熟，具身智能将全面赋能智能制造，使生产系统由固定产线模式进化为可自适应订单变化､可自主优化工艺､可持续学习进化的智能体，大幅提升生产效率与资源利用水平，推动制造业向个性化定制､全球化协同方向加速演进，持续增强我国制造业在全球格局中的核心竞争力｡

原文刊载于《电子工艺技术》 2026年7月 作者：王二超 王磊 袁彪 许景通