当2025年国务院《政府工作报告》将具身智能列为未来产业重点培育方向，工信部《人形机器人创新发展指导意见》明确“以大模型等人工智能技术突破为引领”的技术路线，工业领域正迎来从“自动化执行”到“智能化决策”的范式变革。这场变革中，工业具身智能如何突破传统自动化边界？企业如何以技术平台响应国家战略？行业又该如何破解规模化落地难题？
物联网事业部平台研发部总经理蒋维从技术本质、平台实践、行业瓶颈到全球竞争，深入拆解联通数科以格物工业互联网平台为核心的工业具身智能解决方案。
工业具身智能的本质突破
谈及工业具身智能与传统工业自动化的核心差异，蒋维用“角色定位”的转变给出了清晰解读：“传统工业自动化是依赖预设程序的‘机械执行者’，就像流水线上重复固定动作的机械臂，只能在结构化环境中完成既定任务，一旦环境变化或任务调整，就需要重新编程，通常不具备自主决策能力；而工业具身智能是‘会思考的合作伙伴’，它能够在开放、动态的工业场景工作，通过视觉、触觉、听觉等多模态感知技术获取环境信息，并通过自主决策与柔性执行形成闭环，真正实现从被动工具到主动智能体的跨越。”
这种跨越的实现，离不开“端边云网”的协同支撑——这正是联通数科的布局优势所在。蒋维提到，联通数科在机器人领域的积累早有铺垫：“智能汽车可以看作移动的智能机器人，我们为大量的智能汽车提供了物联网连接服务，这些年我们还接入了大量工业现场的机械臂、AGV小车等智能设备。基于这些实践，我们较早入局具身智能尤其是人形机器人赛道，致力于成为面向客户场景的机器人综合服务运营商。”
作为工信部认定的A级双跨工业互联网平台，格物平台成为联通数科响应国家战略的核心载体。蒋维介绍，格物平台已面向具身智能场景化需求升级为格物具身智能平台，从两大维度推动工业具身智能落地：一方面是构建具身智能基座能力，推动平台从“网络化、数字化”向“智能化”升级，形成“多模态感知→具身大脑训练→具身小脑推理→本体执行反馈”的完整闭环，为机器人提供端云训推协同、设备智能升级的软硬一体化支撑；另一方面是打造垂直场景示范应用，目前已完成具身智能全链条技术验证，正推动汽车、钢铁等行业的场景化落地，让技术从实验室走向生产线。
破解行业核心瓶颈
中商产业研究院预测，2025年全球工业具身智能机器人市场规模将达21亿元，五年后有望突破150亿元；《“十四五”数字经济发展规划》亦要求2025年数字经济核心产业占GDP比重达10%——市场潜力与政策目标叠加下，行业正处于关键跨越期。但蒋维坦言，这一过程仍面临四大核心瓶颈。
“首先是核心部件的性能和成本之间的平衡问题”蒋维举例，工业具身智能机器人需要的高精度减速器、六维力传感器、灵巧手等执行部件，以及边缘计算芯片，目前在市场上往往存在性能与成本之间的矛盾。“例如高精度减速器，虽然进口产品能够提供足够的精度，但其价格较高，而国产产品价格较低，但精度方面仍有提升空间，这影响了机器人在可靠性与经济性上的表现。”
数据与算力的制约同样突出。“具身智能模型和大语言模型不同，它需要海量多模态交互数据，规模能达到自动驾驶数据的上千倍，但高质量真实世界数据采集难，虚拟仿真数据生成技术还不成熟，导致模型泛化能力不足；而且训练、推理的算力成本都很高，中小企业很难承担。”
感知与操作精度不足则触及工业场景的“安全底线”。“工业现场操作往往需要99.99%以上的稳定性，比如精密装配场景，机器人的力控抓取、灵巧操作一旦出现误差，就可能导致产品报废，目前多模态感知融合与精细操作技术仍待突破。”
此外，标准化缺失导致的集成难题也不容忽视。“不同厂家的机器人接口协议、数据格式不统一，导致企业在引入多品牌设备时需要投入大量资源进行适配，严重影响了规模化应用的进程。”
针对这些瓶颈，蒋维提出政策扶持应聚焦三大领域：一是支持关键技术攻关，重点突破多模态感知、智能决策控制、高精度核心部件及基础软件（仿真平台、操作系统）；二是推动高质量数据生态建设，资助虚拟/真实训练场、高保真仿真平台，制定数据采集规范并给予数据采购补贴；三是促进产业链协同创新，通过“整零协同”机制、产学研合作，提升国产供应链自主可控能力，降低制造成本。
“可用不可见”的实践
《数据流通安全治理方案》要求2027年建成数据要素市场化体系，而工业数据“可用不可见”的流通需求，与具身智能“依赖实时数据训练进化”的特性存在天然张力。如何在合规前提下支撑机器人自主学习？蒋维指出，格物具身智能平台的核心解法在于“智能物模型”。
“平台为多厂家、多型号的同类智能设备建立统一的智能物模型，基于这个模型实现跨设备、跨平台的互操作。”蒋维解释，平台还配套了多模态数据存储分析子平台，能对设备数据进行清洗、治理、对齐、标注，形成高质量数据集——这既是具身智能大模型的训练基础，随着接入机器人数量增多、数据积累增加，这些数据又能反哺模型微调，实现机器人模型的持续进化。
在数据安全层面，平台从源头到结果构建全链路管控。“我们对原始数据、分析数据、构建的模型都有严格的安全措施，确保数据在‘可用’的同时‘不可见’，既满足具身智能的训练需求，又符合数据安全合规要求。”
这一实践对国家数据治理体系也具有重要参考价值。蒋维提到，一方面，依托工业场景中多维数据的精细化管控，格物具身智能平台形成了可推广的数据分类标准和差异化治理策略，为数据分级分类治理建立行业级实践基准；另一方面，通过数据确权、流通审计等具体操作，为国家制定数据要素市场的权责界定规则、合规审计标准提供了经过验证的实操依据，推动治理体系从理论框架向操作规范转化。
数字孪生与5G成进阶主角
工信部《元宇宙产业创新发展三年行动计划》提出培育“虚实互促的工业元宇宙”，数字孪生在工业具身智能体系中的作用备受关注。蒋维将其概括为“三大核心角色”：
“首先是‘训练场’，通过高精度虚拟映射空间，为具身智能提供海量、低成本的仿真训练环境，加速算法迭代；其次是‘试验田’，在虚拟空间中预演生产流程、故障场景，验证机器人决策链路的可靠性，降低实体试错风险；最后是‘连接器’，实时同步物理实体与虚拟空间数据，实现状态映射、行为预测与远程干预，支撑闭环优化。”
针对不同行业数字化基础差异，联通数科通过“远程调测+仿真训练”模式，采用分层解耦、模块化封装的方法，致力于推动技术普惠。蒋维介绍，对传统制造业等数字化基础较为薄弱的基础行业，平台提供轻量化的数字孪生工具链，支持低代码快速建模，并通过远程调测实现设备的“云化运维”，借助预设的算法库，能够适配设备巡检、简单分拣等常见应用场景；对汽车、电子等数字化基础较为深厚的行业，平台则开放了高精度孪生引擎与API，支持多模态数据融合与物理引擎定制，以满足复杂产线虚拟调试需求，并能接入行业知识库与AI模型，为具身智能提供灵活的自适应训练环境。
“我们协同生态合作伙伴共建行业原子库，例如具身机器人路径规划原子库、精密装配力控原子库，企业通过参数配置就能快速适配不同场景；结合5G+边缘计算实现虚实联动低延迟，确保仿真策略能无缝部署到实体机器人。”蒋维补充，这种模式既满足高端产业的深度定制需求，又降低传统行业智能化门槛，助力工业元宇宙“虚实互促”目标落地。
《“十四五”数字经济发展规划》提出“推动5G商用部署和规模应用”，5G专网的“通感算控”能力如何与具身智能的实时决策需求协同？蒋维指出，这种协同体现在四大维度：低时延通信保障实时决策闭环，融合感知增强环境理解，算力下沉支撑边缘智能，网络切片实现关键任务控制。
“这种协同正在催生新的工业应用形态。”蒋维举例，比如分布式多机协同，多台具身智能机器人通过5G专网互通数据，协同完成复杂任务；又如高精度远程操控，借助5G+VR实现机器人远程精细操作，适用于高危场景；还有预测性维护与自修复，结合5G实时数据与AI分析，机器人可自主监测状态并制定修复方案。
值得注意的是，这一模式完全契合“东数西算”工程要求。“通过‘云-边-端’算力协同，本地边缘节点满足实时处理需求，模型训练等非实时任务可对接‘东数西算’算力调度体系，实现跨区域算力分配与优化利用，既促进算力普惠，又符合绿色集约的要求。”
中国优势与格物平台的标准布局
全球工业具身智能机器人销量年均增速超50%，但行业渗透率差异显著。从新型工业化全局看，蒋维认为汽车制造、产线装配、高端装备等行业适合优先推广具身智能技术。“这些行业自动化基础好、工艺流程标准化程度高、对柔性生产需求迫切，能快速体现具身智能的技术价值。”
这种差异化推广策略还能与国家产业基础再造工程深度衔接。蒋维解释，通过优先行业的场景需求，可针对性攻关精密减速器、力控传感器等短板技术；借助头部企业的应用实践，推动国产核心部件迭代验证，形成“应用-反馈-优化”闭环；同时在优先领域制定具身智能交互、安全等标准，引导产业链协同创新。
在全球竞争中，蒋维认为中国具备四大独特优势：国家层面的战略支持与产业协同，全球最大的应用市场与丰富场景，完善的数字基础设施与产业链配套，强大的本土技术创新与整合能力。
作为工业具身智能领域的核心平台，格物具身智能平台也在积极参与国内外技术标准制定。蒋维介绍，一是以实践贡献标准，基于接入“百种千型万机”、覆盖跨行业的落地经验，积极参与标准组织输出技术规范；二是以架构引领标准，将“云-边-端”协同架构、机器人智能物模型等关键技术范式推向产业链上下游。
重构技术发展中的责任边界
当工业机器人从“程序化工具”进化为“自主化代理”，伦理边界与责任界定成为新课题。联通数科在技术研发中已主动嵌入伦理考量：构建可解释决策机制，确保自主行为可追溯；设立安全控制边界，预设伦理规则库并保留人工干预接口；建立责任溯源体系，用区块链记录设备全生命周期数据，实现责任主体精准界定。
“这些实践也为国家人工智能治理体系提供了参考。”蒋维建议，应加快制定工业自主系统责任认定标准，建立分级分类的伦理治理框架，推动企业共建伦理治理共同体，同时开展伦理安全试点示范，通过典型场景完善规则。
在生产关系重构层面，蒋维指出，工业具身智能将推动制造业从“人管设备”向“人在环路”转变——工人从操作者转型为调度与决策者，机器成为自主执行的智能体。“这要求企业调整人才结构，增加具身数据工程师、具身训练工程师等复合型岗位；同时推动组织架构扁平化，建立跨职能敏捷团队，打通研发-生产-运维链条。”
从传统自动化到工业具身智能，从技术验证到规模应用，联通数科正以格物具身智能平台为核心，构建“技术筑基-场景落地-生态共建”的完整体系。蒋维表示，未来联通数科将持续深化“端网云智安”融通，推动工业具身智能在更多场景落地，“我们不仅要做技术的提供者，更要成为新型工业化的赋能者，助力中国制造业从‘规模优势’向‘技术优势’跨越。”
在新型工业化的浪潮中，工业具身智能正从“未来产业”加速变为“现实生产力”，而联通数科的实践，既为行业提供了可复制的技术路径，也彰显了中国企业在全球工业智能竞争中的核心实力。
（责任编辑：彭玉珍）
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