一、引言

智能制造作为制造业高质量发展的主攻方向，正成为全球科技与产业竞争的战略高地。全球主要国家均将智能制造作为制造业转型升级的战略方向。在此背景下，我国也将智能制造作为制造强国建设和推进新型工业化的重要着力点。习近平总书记指出，推动制造业加速向数字化、网络化、智能化发展；要以智能制造为主攻方向，推动产业技术变革和优化升级，推动制造业产业模式和企业形态根本性转变。

近年来，在政策引导下我国智能制造已取得显著积极成效。截至 2024 年 10 月，我国已有代表全球工业制造领域先进智能制造能力的“灯塔工厂”72 家，占全球总数的 42%。但现实问题是我国制造业智能化水平整体滞后。

据统计，我国制造企业人工智能（AI）应用普及率仅为 11%，而美国和日本分别达到 28% 和30%。背后原因在于智能化带来的企业效益增长还不明显。大多企业对前沿创新技术的理解和对智能制造创新融合模式的认识并不充分，导致实际落地应用与技术发展速度反差较大。面对这些挑战，新一轮技术浪潮下的智能制造正迎来突破契机，尤其是具身智能的兴起，为破解技术落地难题和实现产业变革提供了历史性机遇。

具身智能是 AI 的一个重要分支，指通过机器人等物理实体与环境交互，能进行环境感知、信息认知、自主决策和采取行动，并能够从经验反馈中实现智能增长和行动自适应的智能系统。区别于以 ChatGPT 为代表的离身智能在互联网数字世界实现的智能涌现，具身智能可以将人工智能的认知扩展到物理世界，嵌入实际的物理硬件，使其在复杂动态的环境中展现前所未有的灵活性和适应性潜力。具身智能改变了智能与空间、机器与空间、机器与人的关系，有望驱动智能制造在组织模式、系统实现和技术能力上的深层次变革。在这样全新的制造范式下，制造业将以互联协同的生产空间为支撑，以生产能力的重构为核心，实现生产制造关键环节的智能化。

具体而言，在生产空间上，具身智能打开了 AI 从数字世界到物理世界的窗口，通过虚拟与现实的一一映射和云边端计算协同，实现数字世界与物理世界的深度连接。在生产能力上具身智能将实现三重能力演进，包括数据汇聚互通、智能范式升级和生产模式变化。在生产环节上，具身智能将重点强化生产制造环节的柔性产能，并通过强大的“云端大脑”，逐渐连接和协同各个生产环节数据，将智能升级渗透整个制造过程。

目前，学者们对智能制造的研究多集中在理论内涵、技术机制或单一的行业领域，尚未针对具身智能这一前沿技术与智能制造的关联及其融合应用模式进行系统性分析。为此，本研究首先厘清具身智能与智能制造的多层次复杂关联，重点研究具身智能作用于智能制的创新赋能体系；接着围绕生产线智能化、智能物流与仓储、质检与维护等智能制造的关键环节，分析具身智能赋能的影响；最后探讨具身智能在智能制造重点行业的创新应用模式，以期为具身智能在制造业的实践落地提供有价值的启迪，推动我国智能制造迈向智能化、高效化的新纪元。

二、具身智能与智能制造的关系

对智能制造而言，具身智能的作用已经突破了技术创新的范畴，代表着一种全新的制造范式。一方面，智能制造以智能技术为核心，强调物理空间与数字空间的动态交互。具身智能通过给 AI 赋予“实体化身”，使其能够与物理世界交互，将进一步促进物理空间与数字空间的有机融合。另一方面，具身智能将通过组织层面、系统层面和技术层面全面渗透制造生产过程，并带来生产能力、生产空间和生产环节等多个维度的创新变革。

（一）具身智能可作为智能制造全新的组织单元

在组织层面，具身智能让制造活动中不同层次的组织单元呈现“大集成”特征（图 1）。智能制造的组织模式可以分为智能单元、智能系统和系统之系统三个层次，每个层次负责实现不同的功能，适应不同规模和需求的制造场景。具身智能的能力空间涵盖单个机器实体在生产制造中的行为、结合智能模块后具身智能系统实现的智能制造活动，以及多个具身智能系统之间的协同生产空间。在这种能力支撑下，具身智能可以充当智能制造的全新组织单元，动态集成“智能单元－智能系统－系统之系统”的制造功能，敏捷响应不同的生产需求，并承担生产计划、生产调度、生产执行、质量控制等功能。

图 1 具身智能是智能制造的全新组织单元

（二）具身智能将成为智能制造最佳的系统实现

在系统层面，具身智能和智能制造都是“软”“硬”结合的复杂系统工程。具身智能本质上具有具身和智能两种属性，其中具身是前提，即依赖机器人等物理实体实现物理交互和执行实际任务；智能是核心，通过大语言模型、多模态大模型、深度强化学习等前沿 AI 技术实现智能的持续升级和优化。对比来讲，智能制造是基于制造执行主体和智能技术主导的新型制造模式，底层的实现机制是“人－信息－物理”三级系统。两者在系统实现机制上天然契合。具身智能通过具身本体和智能算法协同，助推制造系统在体力劳动甚至脑力劳动方面进一步提质降本增效。

图 2 具身智能赋能智能制造系统优化

基于具身智能的智能制造将以最佳的方式集成人、信息系统和物理系统（图 2）。一方面，具身智能的智能核心将赋予信息系统强大的智能。这种智能升级表现在三个方面：一是提高信息系统对信息的处理分析能力，包括智能感知、智能分析决策等，能够应对复杂和不确定的问题；二是提高信息系统对信息的知识抽取、学习和利用能力，进而产生新的知识，释放创新潜能；三是提高信息系统对物理系统的控制能力，优化物理系统的执行能力，并通过信息系统和物理系统的数据整合，提高整个制造系统的自主执行和自动调试水平。

（三）具身智能与智能制造所需的技术能力完全匹配

在技术层面，具身智能的技术体系完美适应智能制造的目标功能（图 3）。具身智能技术体系可分为“感知—决策—行动—反馈”四个模块，形成一个闭环，展现感知、学习、决策、行动和交互反馈五个智能表现。与之对应，智能制造旨在实现自感知、自学习、自决策、自执行和自适应五个目标功能。具身智能的技术能力能够深度融入制造过程的各个环节，包括研发设计、生产制造、管理运营和服务支持。

图 3 具身智能与智能制造的技术能力匹配

具体而言，对自感知能力，具身智能可以主动感知环境，实现对多模态信息的统一转换和灵活处理，相对应的是智能制造的物理空间到数字空间的感知映射能力。这种能力助推从现实物理空间到虚拟数字空间的环境重构、数据流通和协同分析计算，实时监测生产环境变化、工件状态和设备运行能力等。对自学习能力，具身智能可以从来自各种传感器的采集数据、来自互联网的大规模数据信息以及来自仿真模拟引擎的仿真合成数据中获取信息、学习知识，赋予制造系统持续优化改进和知识创新涌现能力。对自决策能力，具身智能可以对任务进多步骤分解、推理、并分析生成可靠的决策，可用于对生产过程的分析和决策，如实施规划调度、生成执行方案等。对自执行能力，具身智能控制具身本体按照决策指令执行行动，帮助将智能制造活动中的决策付诸实践，提升生产执行过程的智能化和自动化。对自适应能力，具身智能在与环境的不断交互中，持续获得反馈经验，从而能够根据环境和操作对象的变化，自适应优化决策、调整行动，赋予智能制造系统更高的灵活度。

三、具身智能面向智能制造的创新赋能体系

具身智能面向智能制造的创新赋能体系可以分为生产空间、生产能力和生产环节三个维度（图 4）。三个维度相互关联，协同升级，共同构成具身智能赋能智能制造的全部内容。

图 4 具身智能赋能智能制造的创新体系

（一）具身智能打造虚实贯通的智能制造生产空间

从生产空间看，具身智能实现物理空间和数字空间的深度连接，构建互联互通的数据采集、信息同步和共享计算通道。一方面，推动数字空间和物理空间的生产映射。具身智能通过对环境的主动感知和行动交互，将物理空间的车间、产线、设备等在数字空间进行环境重构和信息映射。映射过程将推动对多样化、异构性数据的高效集成、信息融合和统一转换分析，实现全方位的数据采集、实时监控和分析。对具体的制造活动而言，映射能力的提升将帮助优化设备参数，有效控制设备运行和及时进行错误诊断。另一方面，推动云边端协同的数据共享计算。在具身智能加持下，机器人等物理设备更加关注云端推理和边端推理协同计算的运作模式，不仅能够在本地设备上快速做出实时决策，还能借助云端的强大计算能力和数据资源进行深度分析与推理，进而显著提升智能表现。这种运作模式的变化让单点智能设备产生的数据不断集成到云端，汇聚成一个庞大的知识库，存储在数字空间中。随着数据的持续累积和优化，云端知识库不断扩展，有力支撑智能制造的持续学习、决策优化以及自主执行等方面的智能进化。

（二）具身智能全方位重构智能制造的生产能力

从生产能力看，涉及数据要素、智能范式和生产模式三个方面的创新变革。从数据角度来说，数据是智能制造实现的重要基础。具身智能助推智能制造形成端到端的数据流，实现数据的实时流通共享和集成转换。从智能角度来说，智能化升级是智能制造的关键核心。具身智能带来的智能范式升级具体表现在五个方面，包括对物理环境的感知映射、对环境变化的动态适应性、对复杂任务的推理决策能力、对不同任务的行动泛化能力以及从执行反馈中学习优化能力。从生产模式角度来说，具身智能将助推制造系统完美替代人类从事危险作业或者辅助人类提升生产效率。首先，具身智能强化了机器自主生产能力，使其能够独立完成复杂的生产任务，减少了对人工操作的依赖；其次，具身智能增强了人机协作的安全性，允许人类通过自然语言、动作示范、肢体交互等方式对生产过程进行安全控制；最后，具身智能拓展了实现多机共享工作空间的可能性，依靠强大的智能模块调度和控制多个机器设备在同一空间协同作业。

（三）具身智能作用于智能制造的各个生产环节

从生产环节看，具身智能与智能制造的深度融合将贯穿研发设计、生产制造和运营维护等环节，使得构建完全智能的智能制造系统成为可能。在研发设计环节，具身智能支持人机协同设计和虚拟仿真，用于产品创新设计、工艺设计优化和产线布局优化等，实现更灵活、更高效且更具个性化的设计过程，敏捷响应市场需求的变化。在生产制造环节，具身智能可以用于质检、智能操作和生产过程监控等功能，通过智能化、柔性化的生产制造行为，使生产线具备更高的灵活性和适应性。在运营维护环节，具身智能通过过程监控分析、指令交互和故障诊断等，提升机器设备的自我诊断和预性维护能力，减少了停机时间和维护成本。

四、具身智能在智能制造关键环节的应用

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，具体应用包括生产线智能化、智能物流与仓储、设备故障预测与维护、质量检测与管理，以及人机协作等。

（一）具身智能赋能生产线智能化

1. 自主决策与优化

具身智能将通过自主决策和优化能力，突破较为僵化的产线运作模式。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（Manufacturing Execution System, MES），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，并依赖大量人工干预。具身智能将大幅提升生产线的灵活性和适应性，使生产设备能够在动态环境中自主学习和优化，实现更高的生产效率和制造精度。例如，特斯拉 Optimus 人形机器人在特斯电池工厂工作时，能够提高电池生产效率，降低人为因素对产品质量的影响。针对焊接、装配任务，协作机器人能够根据工人位置和工作节奏自动调整工作模式，从而实现高效地协作，并根据环境的变化做出相应调整，保证生产的连续性和安全性。

2. 人机深度协作

具身智能赋予机器人等物理实体以“第一人称”进行主动感知和语言交互的能力，实现人机交互过程的意图对齐，甚至认知对齐。以往，人机协作模式仅限于简单的任务分配与协同，如果机器误解人类意图或者无法及时响应，很可能导致安全事故发生。现在，具身智能支持语言指令、手势以及动作演示等各种交互方式，允许灵活地控制机器的交互方式、操作任务和运行节奏等。例如，机器可以迅速响应产线管理员发出暂停或中止指令，确保在异常情况下产线制造过程的安全性。进一步地，具身智能具备认知协同与情感计算能力，可以实现人与机器在认知层面的深度融合。机器通过感知操作员的意图、情绪与心理状态，能更加智能地调整协作方式与节奏，提升整体工作效率与安全性。例如，机器利用具身感知能力，实时监测操作员状态，一旦发现异常立即采取措施，可以自动调整工作任务或发出休息提示。在压力较大的生产环境下，机器能自动调整任务难度与分配方式，减轻操作员负担。

3. 定制化生产

具身智能可以更好地应对个性化定制需求，基于生产需求挖掘、生产执行情况、产品服务反馈等数据分析，灵活调整生产流程与参数，实现小批量、多品种的柔性生产。一方面，生产线可以根据当前任务需求、物料库存及生产设备状态，动态调整生产计划，确保生产效率最大化；另一方面，通过多源数据融合分析，系统能预测并应对潜在的生产瓶颈，如设备故障、物料短缺等，提前采取应对措施，确保生产连续性。通过客户订单数据的实时接入与分析，系统能自动配置生产线，快速切换生产模式，满足不同客户的定制化需求。同时，可以在虚拟环境中模拟生产流程、模拟产品设计等，帮助事先优化生产过程和发现缺陷问题，减少试错成本与时间。

表 1 具身智能与制造业重点行业的创新融合模式

（二）具身智能赋能智能物流与仓储

在智能制造中，物流与仓储管理的高效运作是确保生产连续性的重要环节。具身智能在智能物流与仓储的应用具体体现在仓储、分拣、搬运与运输等智能装备上。

1. 智能仓储装备

具身智能将提升智能仓储装备的空间利用率和运行效率，使其在复杂和动态的环境中实现自我调整与优化。以自动化立体仓库为例通过具身智能机器人自动存取货物，可以在减少人工干预的同时，确保对存储条件的精确控制。不仅如此，结合先进的传感器技术，仓装备能够实时监测温度、湿度等环境参数，确保特定物品的适宜存储，从而降低损耗并保障产品质量。例如，亚马逊近期在其仓库运营中，已经在测试由其投资的公司 Agility Robotics 开发的人形双足机器人 Digit，完成卸载货车、搬运箱子、管理货架等任务，大幅提高了仓库作业的效率。

2. 智能分拣装备

具身智能将提升智能分拣装备的智能识别和操作调整能力，使其在环境和操作对象不断变化的情况下，保持分拣的高效性。例如，京东将视觉机械臂用于对整托货物的拆垛和码垛，能够根据货物的重量和形状，自动调整码放方式，确保货物堆放的稳定性和安全性。美国Brightpicks 公司推出的自动移动机器人（AMR）可以无缝进行商品订单识别和拣选任务，整个过程无需员工人工推车拣选。

3. 智能搬运与运输装备

具身智能将主要提升智能搬运与运输装备的自主执行能力，实现高效、无休的“铁人”作业模式。无人搬运车（AGV）和 AMR 是主要用于智能搬运与运输的具身本体形态，具身智能的加持，能够实现跨环境的自主导航和动态避障，提升整体物流效率。例如，京东物流推出的第五代智能配送车为无人配送车提供更强的环境感知能力和安全性。目前，智能配送车和京东快递小哥组成的“人机 CP”，正在为近30 座城市的消费者提供“最后一公里”和“最后 100 米”的末端配送提供服务。

（三）具身智能赋能质检与维护

1. 数据驱动下的智能质检持续优化

具身智能加持的机器设备可以凭借高分辨率摄像头和感知技术，有效精准识别制造产品的微小缺陷，如划痕、气泡和颜色不一致等，及时剔除生产线上出现的不合格产品，从而有效降低次品率。这些机器设备产生的操作数据将不断集成到云端，帮助进一步分析不合格产品的成因，从而优化原材料选择、调整生产参数，确保产品质量的持续改进。例如，梅卡曼德展示的最新工业质检解决方案及智能机器人应用，如 Mech-Eye LNX-8000 系列，已可应用于 3C、新能源、汽车、家电等行业各类精密结构件的高精度检测、量测；再如，华为松山湖南方工厂上线工业 AI 质检解决方案，使质检效率提升了 3 倍。

2. 智能维护的前瞻性管理

在设备维护领域，具身智能的应用使得维护模式从被动转向主动，实现了设备故障的前瞻性管理。传统的维护方式往往依赖固定的检查周期，难以满足现代制造业的高效需求。具身智能系统通过实时监测设备状态，及时收集温度、震动和压力等数据，能够准确判断设备健康状态，及时发现潜在故障并进行预警。例如，ARIS-HSR 自带的 6 自由度协作机械臂及执行机构可以完成对配电柜旋钮、按钮、压板等任务的精密操作，并且能对断路器手车及紧急分合闸进行操作，为现场工作人员的检修运维工作提供极大便利，并降低安全隐患。

五、具身智能在典型行业的实践路径

（一）具身智能在汽车制造业的实践路径

在汽车制造业，包含冲压、涂装、焊接、总装四个关键制造工艺流程。其中的总装工艺流程，面临多种多样的安装和调试类的非结构化工作。从具身智能赋予的功能实现来说，包括自感知能力、自决策和自执行能力、自执行和自适应能力、自学习和自适应能力。其中，自感知能力是指机器设备能够在装配线中实时感知生产环境和装配状态。自决策和自执行能力是指机器能够动态优化生产路径，在不同生产阶段之间无缝切换，保障生产的连续性。自执行和自适应能力是指机器依赖视觉和触觉传感器感知工件的精确位置与尺寸差异，并根据实时反馈调整其操作动作，避免误差。自学习和自适应能力是指机器有效应对工序复杂程度高、任务种类繁多，以及无法采用标准化、自动化设备难题，最终整个汽车制造产线能够智能化应对冲压、涂装、焊接和总装四个工艺环节的不同生产需求。

赋能汽车制造业的智能化升级实践路径：

短期，通过自感知与自决策优化装配流程，提高生产自动化水平与质量控制能力；中期，实现多模态数据的融合与反馈，自主调整生产节奏，提升柔性制造能力；长期，具身智能系统通过自学习和自迭代，构建全自动化装配线，实现无人化智能生产，支持定制化产品与现货产品的混合生产，进一步提高生产线的整体效能。

（二）具身智能在电子制造业的实践路径

在电子制造中，涉及精密装配、高精度复杂焊接、表面贴装、柔性电路板组装等任务不确定性高、环境复杂多变、操作步骤多样的场景。从具身智能赋予的功能实现来说，包括：自感知能力，通过高精度视觉和触觉系统，对微型电子元件的尺寸、位置及装配精度进行实时监控；自决策能力，通过分析生产过程中不同型号和批次产品的装配需求，自主规划最佳物料齐套和排程计划；自执行能力，例如在芯片组装中，具身智能通过感知技术准确检测元件的微观位置，并借助机器人手臂的自执行能力，精确抓取、调整和安装每一个元件，确保装配精准度；自学习和自适应能力，生产设备能够随着不同产品线和工艺流程的变化不断优化工作参数，减少切换不同产品所产生的时间与物料浪费，从而有效控制生产成本。

具身智能赋能电子制造业的精密组装实践路径：短期，利用自感知和自决策能力，提高对电子元件的质检能力与流水线作业效率；中期，利用自决策和自学习功能，增强生产线的灵活性，适应多品种、小批量的电子元件制造；长期，通过具身智能的自学习实现具备高度适应性和灵活性的精密组装工艺，进一步优化成本和提升生产效率。

六、未来展望与政策建议

具身智能作为推动制造业智能化的重要力量，未来将在更多制造环节发挥关键作用，推动生产向智能化、柔性化和高效化方向发展，加速从“制造”到“智造”的转型。与当前制造业的智能化手段相比，具身智能的核心突破在于它的“智能增量”。通过赋予各种物理实体的智能化增长，具身智能拓展了智能化应用的可能性，能够更灵活地应对智能制造中不同生产环节的变化和不同生产任务的需求。最大的不同来源于它的泛化性。为了实现具身智能的大规模应用，需要加强技术标准化和产业化路径的规划，并通过政府政策的扶持与资金投入，加速技术的成熟和产业的智能化转型。

未来，具身智能将逐步应用于制造业的各个环节，如生产线自动化、智能物流与仓储、设备维护与预测性维修，以及质量检测等。未来，具身智能将突破数据瓶颈和产品形态限制，深入更多制造环节，针对非标准化、高精度、高复杂度任务，以经济、灵活且高效的方式实现规模化应用。

为推动具身智能在制造业中的发展，建议构建涵盖优质数据、前沿关键技术、实验测试平台、实体开发与成果转化的科技研发与落地全链条。通过 “产学研用”一体化的协同创新生态，实现资源共享和优势互补。建议鼓励建设多场景的具身智能验证平台，涵盖电子设备、汽车、铁路、船舶、航空航天制造业等领域。通过真实场景的应用测试，推动具身智能技术成熟度，提高其通用性和适应性。通过与“一带一路”及其它经贸合作关系，推广我国具身智能机器人技术与产品，提升国际影响力，形成全球化的智能制造技术与产品布局。

原文刊载于《数字化转型》2025年第5期 作者：白入文 张蔚敏 石霖 于青民