随着工业5.0理念在制造业的逐渐渗透，智能制造技术快速发展，生产模式正逐步向数字化、智能化转型。工业自动化生产线是当今现代工业中的关键技术和装备之一，它的出现和应用极大地提高了生产效率、降低了成本，并且改善了产品质量和工作环境。传统生产线依赖人工操作，存在生产效率低、劳动强度大、安全隐患多、质量一致性差等问题，形成大量的重复劳动与资源浪费。通过集成工业机器人、物联网(Internet of things,IoT)、大数据、人工智能(Artificial intelligence,AI)等先进技术，传统生产线向数智化迈进，逐步在实现生产过程的无人化、状态的可视化、决策的智能化，实现了更高的生产效率、更高的产品品质和更低的综合成本。

尽管当前的自动化生产线已高度成熟，然而，面对日益增长的个性化、小批量定制化市场需求，其固有的刚性与脆弱性问题日益凸显。首先，传统产线适应于大批量、少品种生产设计。产品换型时需要停机并耗费大量时间进行磨具更换、机器人轨迹及定位系统调整。其次，尽管利用PLC等实时感知设备，产线可以获取实时信息，但是缺乏自适应能力自主面对计划外扰动，智能触发紧急停机等待人工干预。再次，缺乏安全、高效的人机协作机制，限制了人类专家智慧在产线中的实时融入。最后，产线中的冲压机、机器人、传输系统等单元往往是独立的信息孤岛，数据无法有效互通。生产状态的判断、质量问题的追溯高度依赖事后分析，缺乏实时数据驱动下的前瞻性预测与自主决策能力。

近年来，具身智能(Embodied intelligence)、大型语言模型(Large language models，LLMs)等技术快速发展。具身智能通过与物理环境的实时交互来感知、学习和行动，重点研究机器人如何智能地执行物理任务，在现实世界中有广泛的需求。目前，制造业已开始使用具身智能设备，如在生产线中使用机械臂、物流机器人等。机器人在高温、高压、有毒等极端环境下具有独特价值，尤其适合处理安全性高、危险枯燥的工作。然而，现代制造业呈现柔性化发展趋势，产线多品类混流生产、产品迭代更新频繁和制造工艺无序非标已成为制造业的新常态。本文认为自动化生产线广泛利用具身智能将面临以下四大挑战：

(1)海量、规范、高质量工业数据集匮乏难以支撑算法学习。在将具身智能系统应用于自动化生产线的实践中，海量、规范且高质量的工业数据集严重不足，已成为制约算法有效学习与性能提升的关键瓶颈之一。具身智能高度依赖高质量数据支撑，以实现对复杂、动态工况的精确建模与适应。尽管目前具身智能数据集层出不穷，但在高度专业化的工业制造领域，尤其是涉及精密工艺与安全强约束的生产场景，适用真实数据的获取与构建仍面临严峻挑战。首先，真实产线数据的采集成本较高，且易受设备状态、生产节拍及环境干扰的影响；其次，虽可用仿真数据扩充样本规模，但其建模精度、物理真实性(如材料变形、摩擦特性)与真实世界之间存在差异；此外，行业内缺乏统一的数据标准与标注规范，不同产线、设备甚至批次间的数据格式、语义定义不一致，进一步阻碍了数据的汇聚、共享与规模化利用。由于当前智能决策系统缺乏对物理环境的深度理解与建模，不同环境下的数据训练的模型，因设备型号、工艺参数及工况条件差异，存在显著的数据分布偏移等问题，难以迁移及共享。综上，产线泛化数据的获取始终是一大难题。

(2)物理可靠性不足限制算法实际应用。与虚拟环境或非具身的软件智能体不同，应用于产线的具身智能体必须作为一个物理实体，与真实的机床、模具、板材及周边环境进行实时、高精度的交互。然而，由于缺乏物理约束，现有具身智能算法在迁移至应用时常因无法精确建模和适应复杂的物理世界而失效。而自动化生产线，如冲压过程涉及材料非线性、应变率效应、摩擦磨损以及动态效应等多种复杂物理现象，使得通过简化建模的具身智能算法对物理过程的预测存在偏差。

(3)真实世界复杂要求算法具备自适应能力。传统产线专为大批量、少品种生产设计。当产品换型时，需要停机并耗费大量时间进行模具更换、机器人轨迹重新示教、定位系统调整等繁琐工作，导致生产效率显著下降，难以适应“多品种、小批量”的敏捷制造要求。其次，当前自动化系统预设在结构化的环境中，当出现计划外扰动系统将无法自适应处理，而回触发紧急停机，等待人工干预，造成损失。除此之外，真实产线中存在着大量难以预料的突发情况，例如来料位置的随机偏差、传送带上工件的轻微粘连或叠料、设备在持续运行中因温升产生热变形等。这些动态扰动打破了理想仿真环境的约束，对算法的实际部署构成了严峻挑战。要求算法实时感知与理解环境状态信息，动态调整其控制策略中的关键参数，具备在不确定性下做出鲁棒决策的能力。

(4)人机高效协同待进一步提高。在智能制造自动化产线迈向智能化的进程中，具身智能系统并非旨在完全替代人类，而是要与工程师形成优势互补、紧密协作的有机整体。这要求系统必须具备可解释性与自然交互能力，需要人机紧密配合，例如通过增强现实(Augmentedreality)界面将智能体的感知结果、意图和预测结果可视化覆盖在真实设备上，或支持语音、手势等更自然的指令输入。当前的人机交互模式大多仍停留在“单向指令”或“简单共存”的初级阶段，人机高效协同的水平不足，需要人机紧密配合。例如专家经验等隐性知识难以量化及嵌入到机器中，缺乏有效的学习机制，使机器从人类干预及决策中实现持续的自主优化。其次，缺乏精确的实时反馈系统作业，无法充分发挥人机协同优势，将专家知识嵌入算法中。

这些挑战同样为工业具身智能的理论研究以及更加广泛的应用带来了新的机遇。在剩下的篇幅中，本文首先介绍了自动化生产线结构，其次介绍了具身智能的研究情况，再次讨论如何利用具身智能赋能生产过程，最后给出结论。

1 自动化生产线

在现代制造业体系中，工业自动化生产线是指利用先进的机械、电子、信息技术等多种技术手段，实现生产过程中各个环节的自动化操作和智能化管理的生产线系统。工业自动化生产线的优势十分明显。首先，它能够大幅提高生产效率，减少了人力投入和生产周期，实现了生产过程的高速化和连续化。其次，工业自动化生产线能够降低生产成本，减少了人工和能源消耗，提高了资源利用效率，增强了企业的竞争力。此外，工业自动化生产线还能够提升产品质量和一致性，减少了人为因素对产品的影响，确保了产品的稳定性和可靠性。在保证零件一致性的同时，显著降低材料浪费与后续加工需求，为现代工业的大规模、高质量零件制造提供了可靠且经济的技术途径。

传统产线依赖人工操作，存在生产效率低、劳动强度大、安全隐患多、质量一致性差等问题。目前，数据驱动决策已成为实现智能制造与精益管理的关键，通过对生产全流程的实时数据进行采集、分析与反馈，对压力、温度、位移等关键参数的持续监控，实现了生产过程的无人化、状态的可视化、决策的智能化，随着智能制造理念的深入推广，工业自动化生产线朝着柔性化、定制化方向发展，更好地满足不同行业和企业的生产需求。自动化生产线基本组成结构主要由实时监测系统、调度决策系统、自动化上下料系统以及智慧孪生管理系统四部分构成，如图1所示。

图1 自动化生产线基本组成结构

(1)实时监测系统。工业物联网(IIoT)是智能制造实现设备智能化管理的关键支撑。通过于压力机、机器人、传送带、模具等关键设备上部署传感器，依托网关等设备，实现多源异构数据的同步采集与预处理。目前，实时监测系统覆盖了从设备、工艺到管理的全流程，包括设备状态监测(轴承温度、冲压次数、低频震动等数据)、工艺过程与产品质量监测(基于计算机视觉算法构成质量检测、基于特征分析质量状态等)、生产效能监测(综合效率、功率、生产节拍、物料消耗)及异常检测(轴承磨损、离合器失灵等设备级异常、核心工艺参数偏离等过程异常)等。数据的实时监测实现了从物理世界到数字空间的精准映射，为过程控制、效率优化与决策支持提供了不可或缺的依据。

(2)调度决策系统。传统冲压行业依赖周期性检测和经验决策，导致反应滞后和效率低下。利用大数据分析及人工智能技术使流程优化从被动变为主动，帮助管理者及时调整设备运行参数，基于数据模型预测并规避潜在故障，提高生产线稳定性。智能制造涵盖生产工艺智能化和生产运行智能化两个方面，前者旨在从工艺流程角度实现优化以提升质量并降低能耗，如制造工艺参数的智能优化；后者聚焦于通过实现原料采购、产品结构、资源配置等关键决策达到生产链增效，如智能排产与资源配置。

(3)自动化上下料系统。上下料工作需要高效完成装在和卸载任务，在生产过程中不仅频繁且重复性很高，对精确度和效率有着极高要求，且人工操作过程安全风险突出。随着工业自动化技术的迅猛发展，装配有多种传感器的工业机器人已广泛应用于上下料这一关键环节，可以精确定位并操纵各种大小、形状的物体，提高了生产效率和减少人力成本，包括关节式、直角坐标机器人等。不同机器人具备不同的运动范围和负载能力，可适应不同的工业应用需求。然而，尽管自动化智能上下料技术取得了显著进展，但在实际应用中仍面临诸多挑战，如不同厂商的设备与系统高效集成仍面临接口标准不统一、数据协议差异等挑战。

(4)智慧孪生管理系统。传统车间的数据采集通过人工记录，效率低且难以有效传递呈现数据孤岛特征，存在信息关联性不足等问题。质量数据的管理和应用在自动化产线中显得尤为重要，其价值不仅体现在对生产过程模具、设备的实时监控与人员信息管理上，更在于为生产决策提供科学、精准的依据。

2 具身智能

2025年“具身智能”首次被写入政府工作报告，并作为未来产业的重要组成部分，标志其正式进入国家战略规，彰显了国家对前沿技术的高度重视，也预示着具身智能将在推动工业智能化、实现新质生产力方面发挥重要作用。20世纪中叶，计算机科学之父艾伦图灵在《计算机器与智能》中首次提出“机器能否思考？”的哲学命题，预示了智能体通过物理交互实现认知的可能性。具身智能强调智能体通过身体与环境的动态交互实现自主学习和进化，其核心在于将感知、行动与认知深度融合。具身智能代表了人工智能领域的一次变革性转变，其中智能不仅仅是计算出来的，而是通过感知、交互和在动态、不确定和多模态的物理世界中的持续适应而实现的。近年来，与具身智能相关的综述文章数量激增，涵盖了广泛的主题，包括具身智能数据采集、具身智能仿真数据生成、具身智能机器人等方面，部分综述如表1所示。从表上可得，目前相关方向综述主要围绕具身智能相关技术，其中论文1、3、4、6综述了具身智能机器人的操作与鞠策；论文2、6、8综述了具身智能相关数据集及挑战；论文5、9重点在于具身智能与环境的交互；论文10讨论了医疗领域的具身智能应用。相较以上论文，本文围绕智能制造，重点在于探究如何利用具身智能赋能智能制造的难点及其挑战。

2.1 工业具身智能

工业5.0，是对工业4.0内涵和外沿的深化与扩展，旨在推动工业生产模式和技术发展趋势进一步向可持续、以人为本和弹性的方向转型。在这一转型中，具身智能成为关键使能技术。具身智能通过与环境的交互能够实现人机协作的新范式，其核心在于“感知-决策-行动”的闭环在真实世界中的形成。使机器人具备自主感知、规划、决策和执行能力，从而完成复杂多样的任务。在工业场景中，工业具身智能的核心，在于将通过多模态感知、智能决策与环境交互构成的自主闭环无缝植入诸如冲压产线的真实工业流程中，通过物理实体与制造环境的实时交互，实现感知、决策与执行闭环，从而提升工业生产的智能化水平，从而在人与机器之间催生出协同共融的新生产力范式。

表 1 近三年部分具身智能相关综述

本文将工业具身智能定义为感知层、知识层、决策层、应用层四个部分，如图2所示。

图 2 工业具身智能框架

(1)感知层旨在对制造环境与操作对象实现精确感知与实时监控，负责全方位、多模态的数据采集。

(2)知识层将感知层获取的原始数据进行融合与特征提取，转化为隐性或显性的知识。

(3)任务层基于感知层的信息和知识层的知识，进行计算、推理和规划，生成行动策略。

(4)应用层直接作用于物理世界，解决具体的工业问题。

2.2具身智能数据工程

缩放定律为具身智能的发展提供了一个指导原则，智能源于数据。然而，与自然语言处理和自动驾驶等领域已经积累的海量数据不同，具身智能需要物理交互的数据。此类数据的获取，包括运动轨迹、碰撞反馈、触觉感受、光照条件和摩擦力等，其难度和成本呈指数级增长。即使是数万小时的真实世界机器人交互数据，也远远不及大语言模型数据集的规模。因此，具身智能的数据需求推动了近年来该领域技术的快速发展。

具身智能数据的采集有四种，第一种是遥操作机器人数据，即需要一位人工数据采集员戴着遥操作手套，手把手示教，获取真机操作数据。通过这种方式获取的数据质量最高，但成本昂贵。模型性能的提升以指数方式需求数据，而可收集的真实世界数据仅线性增长。这在获取高质量人类演示和机器人感知数据时造成了巨大的成本压力。所涉及的成本不仅限于数据收集设备的设计、制造和采购成本。它们还涵盖机器人适配、场地维护和长期的人力资源投入。

第二种是仿真合成数据，在虚拟的3D仿真环境里从无到有地积累训练数据，这类训练数据以生成数据为主，与真实世界仍有较大差异。

第三种是通过人类动作捕捉数据，也称为动作捕捉或动作追踪数据，是通过传感器、摄像头或其他设备，精确记录和分析人体运动的技术。这类方式获取的数据质量较高，但通过人类动作捕捉获取的数据，与机器人能否适配仍存在一定差异，需要后期继续做构型对齐相关工作。

第四种数据来源是通过互联网获取人类动作视频或图像数据。这类方式的特点是能获得海量数据，但都是单一模态、非结构化且无标注的二维图像或视频信息，质量很差。

目前行业内最匮乏的是通过遥操作方式获取的高质量数据，仿真合成类数据获取成本低，但仍需要弥合仿真与现实世界的差距。总而言之，具身智能数据源自多种来源，从最广泛的互联网数据类别，到中间层的仿真数据(包括合成数据)，最后到最稀有的真实世界数据，形成了具身智能数据金字塔，如图3所示。尽管一些视频演示数据降低了真实世界数据收集的成本，并且仿真和合成数据提供了重要的补充，但收集高质量遥操作数据的成本仍然令人望而却步。降低这一成本需要进一步的技术创新和数据收集流程的优化。

图 3 具身智能数据金字塔

具身智能数据工程指的是一个系统化的技术框架，旨在解决具身智能的数据需求，涵盖了从设计、开发到管理的整个数据生产生命周期。其核心目标是通过标准化的数据收集和生成，建立高质量、多模态的数据集。具身智能数据集被定义为三类，演示数据集、问答数据集以及基准数据集。

(1)演示数据集通常由一系列操作或运动示例组成，机器人可以从中学习，以获得完成任务所需的技能。这些可以进一步分为操作演示数据集和运动演示数据集。前者侧重于机器人通过观察人类或机器人的操作行为来学习如何执行任务，而后者则侧重于机器人学习如何在空间中移动和执行动作。

(2)具身问答数据集旨在训练和评估机器人理解和回答与环境或任务相关问题的能力。这些数据集对于增强机器人的交互性和智能性至关重要。它们可以进一步分为空间推理数据集和任务规划数据集。前者侧重于空间认知和推理，包括对物体位置、方向和空间关系的理解和推断。后者包含帮助机器人学习如何根据给定目标和约束规划行动步骤的问题和答案。

(3)基准数据集用于评估机器人在特定任务或环境中的性能，为研究人员提供一个标准化的测试平台。基准数据集可分为导航数据集和交互数据集。前者用于评估智能体在不同环境中的导航能力，包括室内、室外和复杂地形场景。后者侧重于评估智能体与可操作物体或其他智能体的交互能力，包括操作和运输、工具使用以及多智能体协作。

表 2 部分具身智能数据集

表2列出了近年部分具身智能数据集，及其发布时间、数据规模、数据形式以及采集数据时所用的智能体。采集真实数据时，主要通过使用传感器、摄像头、麦克风和其他设备直接从物理环境中获取多模态数据的方法。这些技术捕获机器人的视觉、听觉、触觉和运动信息，以及环境物体、场景和人类行为等信息，为具身智能模型提供真实的数据支持。而仿真数据涉及通过虚拟仿真平台创建高保真、多样化的虚拟环境和任务场景，以生成多模态数据。利用先进的三维建模、物理引擎和生成式人工智能，这些技术可以快速产生大量高质量的训练数据，模拟现实世界中的各种交互和动态变化。然而，尽管目前网络上已有一定规模的具身智能数据，但在真实的环境里进行真机训练，仍然是具身智能获取数据的最重要来源。首先，许多开源数据集由早期多个小型数据集聚合而成，数据格式、质量和场景多样性参差不齐；其次，合成数据在动力学、接触摩擦、可变形物体(如布料)等物理细节上与真实世界存在偏差，导致模型在真实环境中表现不佳；再次，现有数据集中，简单、短时的任务(如抓取)占比较高，而复杂的长程任务数据稀缺，限制了模型学习高级技能。

2.3具身智能机器人

随着人工智能和机器人技术的快速发展，机器人与物理世界的交互成为研究的核心,其中最突出的就是工业机器人，在机电一体化发展的推动下,工业机器人已经成为目前制造业的核心设备之一，促进我国制造产业的健康发展产生了非常积极的作作用。具身机器人一般可分为六类，如图4所示。

图4 各类机器人

(1)固定基座型机器人，如机械臂。这类机器人通常具有高精度和重复性，常应用在实验室自动化合成、教育、工业等领域中，广泛应用于制造业中需要精确控制的任务，如装配线、焊接、搬运等任务。

(2)轮式机器人，运动灵活且结构相对简单，广泛应用于物流、仓储和安全检查，包括全向轮式、四轮驱动式等。

(3)四足机器人，通过仿生结构、智能控制以及足臂协同作业等方面模仿四足动物运动方式的机器人，实现高动态运动、步态切换、足地交互优化。

(4)履带机器人，具有强大的地面适应性和越障能力，用于农业、建筑和灾难场景，采用履带式移动机构。

(5)仿生机器人，通过模拟自然生物的有效运动和功能，在复杂和动态的环境中执行任务。

(6)人形机器人，具有人类外形、模仿人类功能和智能的机器人，以脚为支撑点与地面进行间断性接触。

随着制造业向小批量、多品种的柔性化生产转型，传统固定式工业机器人难以适应动态复杂的任务需求。以轮式/双足仿人机器人、智能工业机器人为代表的新一代智能体，凭借其对物环境的深度理解和自主适应能力，正在智慧工厂与自动化产线中催生革命性的应用范式。表3总结了轮式双臂仿人机器人以及双足人形机器人的特点。

从上表可以看出，在标准化工厂场景中，轮式双臂机器人凭借其在稳定性、精度、效率和成本上的综合优势，是实现柔性自动化更现实、更优先的选择。双足人形机器人则代表着长期技术探索方向，更适用于特定复杂或实验性场景。目前两类机器人均已在智能制造中特定工业场景中展开应用探索：轮式双臂机器人相较双足人形机器人在工业场景中的应用和更为具体和成熟。在标准工厂环境下实现了高效调度与灵巧作业：

表 3 轮式双臂仿人机器人与双足人形机器人

(1)物料配送与上下料：在车间、生产线、仓库中精准运送物料箱，实现智能调度、精准抓取、自主导航、协同上下料的自动化闭环；

(2)高精度装配与检测：执行复杂精密任务，实现精确定位与力控装配，进行视觉质检自动检测识别，保障产品质量；

(3)多工位柔性作业：凭借移动能力服务于多条产线或多个工作站，最大化设备利用率兵快速响应生产。

双足人形机器人目前仍处于早期探索阶段，用于解决特定场景复杂问题，聚焦于需要高度拟人化的复杂场景：

(1)高危环境巡检与应急处理：借助拟人化作业等能力负责一系列多工位协同作业和精细化操作，实现在高危特殊环境下的工厂异常巡检、故障定位与恢复；

(2)复杂工序操作与装配：基于灵活上下肢与高精度双臂协同，实现在非标准环境下精密部件的安装、拆卸、旋拧等长时序灵巧操作。

2.4具身智能关键技术

具身智能机器人的工业智能化落地得益于一系列关键技术，支撑具身智能机器人在复杂真实工业场景协同与决策，其关键技术可分为三类。

2.4.1具身感知

依赖计算机视觉、深度学习和传感器融合技术，对物体、场景、行为以及表达进行感知，理解环境状态并识别相关信息。多模态融合感知方法将来自不同传感器或数据源(如相机、激光雷达、毫米波雷达等)的不同模态信息融合在一起，通过不同传感器的优势来弥补单一传感器的局限性，从而提供更加全面和准确的感知结果。任务包括获取3D物体的几何形状、场景重建、手势识别、姿态检测等。根据不同数据源可分为基于点表征的融合方法，基于BEV(Bird’s-eye-view)表征的融合方法、基于异构表征的融合方法。

(1)基于点表征的融合方法将二维图像数据转换为伪点云和雷达数据进行融合。点云表示是建模和理解三维结构的一种基本方法，本质上是空间中的数据点集合，代表物体或场景的外表面，由激光雷达、摄影测量和深度相机等三维扫描技术生成，这些技术能够高精度地捕获物体和环境的形状。点云的关键优势之一是它们的简单性和对三维世界的直接表示。与其他三维表示方法(如网格或体素网格)不同，点云不需要连接信息或体积数据，因此更容易生成和操作。然而，点云通常稀疏、无结构且可能包含噪声，这使得分割、识别和重建等处理任务更加复杂。例如，QI等提出PointNet使用一系列共享的多层感知器和最大池化来聚合全局特征，PointNet++在PointNet基础上引入层次学习，使网络能够捕获多个尺度的局部结构。

(2)基于BEV表征的融合方法将异构数据统一到BEV空间，消除了高度信息的不一致性。BEV特征图通过单模态或多模态输入数据生成自车周围环境的俯视表示。这种空间表征通过提供无遮挡的环境视角，增强了对复杂场景的鲁棒性。此外，统一的BEV表示为下游预测与规划模块的推理提供了便利。最常见的BEV感知便是3D检测，根据输入数据模态的不同，又可以划分为基于图像、雷达、多模态的BEV表征。基于图像的BEV感知算法主要通过相机拍摄的图像来生成BEV视图。基于雷达的BEV感知算法利用雷达传感器发射激光并接收反射回来的信号，以获取物体表面的三维信息。与相机相比，雷达传感器能够获取准确的深度信息，因此更适合处理复杂场景。然而，雷达传感器成本较高，且对光照敏感。最后，基于多模态的BEV表征结合两者优点，利用图像的颜色、纹理等视觉特征，以及雷达传感器获取的深度信息，来提高BEV感知的准确性。

(3)基于异构表征的融合方法不使用跨模态表征或编码，而是基于数据本身维度设计特征提取方式，并融合特征以增强感知。通过点级、体素级、区域级、多级不同区域进行信息融合。其中，点级融合方法的目标是在单个点的水平上实现激光雷达点云和图像数据之间的特征融合，整合点云的几何坐标信息和图像的语义细节。体素级融合方法将不规则的激光雷达点云转换为规则的网格(如体素或柱状结构)，以便于高效处理，同时保留几何信息。区域级融合方法侧重于聚合来自2D图像和其他模态的区域特定信息。多级融合方法在不同层次上整合多模态信息。

2.4.2具身推理

(1)任务规划：任务规划(Taskplanning)是具身智能的核心任务之一，将抽象的非可执行人类指令转换为具体的可执行技能，需考虑感知与动作结合、适应多阶段任务和环境变化。传统的任务规划基于结构化的语法PDDL，利用一些特定的语法对象来描述动作(action)以及状态(state)的变化，涉及到将搜索空间离散化进行启发式搜索或引入数学优化算法支持数值变量，然而，基于离散化的规划器很难扩展到大规模的搜索空间，且数学优化算法难以处理非凸问题及非线性数值变化，因此难以处理现实规划问题。目前的一类主流研究方向为融合大模型与任务规划，通过用LLMs将复杂任务进行分解并特定地完成其分解后的子任务，例如，SayCan首先利用语言模型基于纯文本进行规划，然后用一个valuefunction来根据环境信息判断应该执行哪个操作，最后将两者结合执行操作。Text2Motion则尝试将环境信息融入到语言模型中，通过对环境进行结构化的表示，将环境信息转为文本后，交由语言模型进行规划。

(2)具身导航：导航是现代信息应用系统中的一个基本组成部分，传统的导航系统基于绝对坐标系统，提供精确的物理世界地图、移动对象的位置以及优化的导航路线。近年来，许多新兴应用对导航提出了新的需求。例如，在水下/地下导航中，没有GPS或其他定位系统可用；在未探索的区域，没有地图可供使用；以及任务导向的导航，没有特定的路线。这些场景需要导航系统能够与物理世界进行交互，以获取局部地图、定位对象并优化导航路线，即具身导航，允许移动对象通过与物理世界的交互来实现导航，可被分为基于几何方法的导航与基于学习方法的导航。几何方法依赖于构建和更新环境的空间表示，以实现导航。这些方法主要关注地图和拓扑图的创建与优化，通过精确的空间理解来指导代理的运动。基于学习的方法利用机器学习技术，使代理能够通过与环境的交互学习最优的导航策略。这些方法强调代理的适应性和从经验中学习的能力。

2.4.3具身智能交互

具身交互指的是智能体在物理或模拟空间中与人类和环境互动的场景。典型的具身交互任务包括具身问答和具身抓取。

图5 具身智能仿真平台

在具身问答任务中，智能体需要在三维环境中自主导航，探索并收集信息，以回答有关场景的问题，常用具身智能仿真平台如图5所示。具有自主探索和决策能力的智能体不仅要考虑采取哪些行动来探索环境，还需决定何时停止探索以回答问题，与传统的问答系统依赖静态图像或预定义知识库不同，具身问答需要智能体进行顺序决策，通过主动探索动态获取关键信息，从而生成答案。因此，传统的问答方法难以适用于具身问答，因为它们缺乏对动态环境、多步骤推理以及具身导航的建模能力。除了与人类进行问答交互外，具身抓取涉及基于人类指令执行操作，例如抓取和放置物体，从而完成智能体、人类和物体之间的交互。具身抓取需要全面的语义理解、场景感知、决策和稳健的控制规划。具身抓取方法将传统的机器人运动学抓取与大型模型(如大语言模型和视觉语言基础模型)相结合，使智能体能够在多感官感知下执行抓取任务，包括视觉主动感知、语言理解和推理。

2.5具身智能安全及其治理

具身智能不同于传统人工智能系统，强调物理实体与现实世界的交互，这种转变使系统更具复杂性，导致了更多维的安全风险。同时，在工业场景中，由于高精度要求，这些缺陷可能被放大为严重后果。恶意攻击者可能利用各类算法、硬件、软件、协议的脆弱性对具身智能系统发起攻击，不仅危及用户隐私安全，更可能在物理世界造成实质性危害，例如人身伤害、系统破坏等。因此，亟需建立健全的安全防护体系，从技术、法律和伦理多维度构筑具身智能的安全屏障，形成具身智能安全治理手段，以下从硬件、交互以及模型三个方面进行分析。

2.5.1硬件安全

具身智能系统从感知、决策到执行的闭环，高度依赖其物理载体，即硬件设备的可靠与安全。尤其在智能制造工业场景中，硬件安全不仅是传统机械、电气安全等方面，而是涉及整个供应链的系统性工程，提防因硬件后门和漏洞造成具身智能系统失控或瘫痪等恶意攻击事件，加快设计研发更智能、安全的智能传感器设备。

2.5.2交互安全

具身智能的交互的主体包括“人-机”交互、“机-物”交互”和“机-机”交互，而安全性又包括了物理安全性与感知安全性。其中，物理安全性指避免对实体或环境造成伤害，而感知安全性是主观安全感，包含了交互过程中的舒适性、控制感及信任感。实现物理安全涉及机器人的设计、编程与操作，确保在所有预期的适用场景中，机器人的行为都是安全的。感知安全性的实现设计心理学、技术、伦理等多个领域，不仅依赖客观的安全标准，还需考虑机器人行为的透明性、可预测性、直观性、可控性等方面。

2.5.3模型安全

具身智能模型算法安全是指具身智能体能够准确地理解环境和指令，并作出安全可靠规划和决策，面临着训练数据、算法模型、系统平台、业务应用等方面的安全风险。

(1)训练数据安全风险：由于真实数据采集的高成本无法满足具身智能模型训练要求，因此具身智能模型的训练数据还包括生成的虚拟数据。部分数据来自为审查的公开数据，这可能导致引入偏见和有毒内容。这种数据集的使用增强了模型被对抗性攻击操纵的风险。如果模型使用了中毒数据训练或者微调具身模型，可能造成模型的输出不符合现实中客观的物理学规律或限制。此外，要降低模型基于数据产生不真实、有偏见、不道德的结果。

(2)大模型算法安全：大模型对抗性攻击通过对输入数据进行微小扰动来欺骗机器学习模型，导致错误的模型预测。例如，通过对输入数据进行微小扰动来欺骗机器学习模型，导致错误的模型预测；对抗性攻击通过对输入数据进行微小扰动来欺骗机器学习模型，导致错误的模型预测。

(3)网络通信及数据安全：终端采集隐私数据、与云端交互时，需确保数据在采集、传输、存储、处理全流程的安全与隐私。例如，对抗性攻击通过对输入数据进行微小扰动来欺骗机器学习模型，导致错误的模型预测；对抗性攻击通过对输入数据进行微小扰动来欺骗机器学习模型，导致错误的模型预测。

(4)业务应用安全风险：模型应该对输入输出进行风险检测，例如对敏感的用户指令进行过滤，以及对输出执行结果进行安全检查和校正。如果具身智能大模型对于恶意的用户指令没有防御措施，会使得具身智能系统在实际应用中出现不可控的情况，危害环境以及其他人类。

2.6具身智能标准体系

具身智能作为工业与人工智能深度融合的前沿领域，目前在工业安全防护方面已形成较为完善的标准体系。适用于具身智能，尤其是具身智能机器人的行业标准众多，由不同的标准化组织来制定，如表4所示。当前具身智能赋能自动化生产线相关标准主要围绕具身智能机器人这一实体及其应用展开，向智能系统层面延伸。自2021年全国机器人标委会成立以来，已发布机器人领域国家标准百余项，部分标准如表5所示。全球范围内，近年来具身智能及相关领域的标准发展呈现出基础安全标准稳步更新与前沿智能标准加速突破并行的态势。中国在具身智能这一前沿领域的标准体系建设上尤为活跃，展现出明显的引领势头。

表 4 标准化组织

2.7工业大模型

在全球制造业加速迈向数字化、智能化的背景下，工业大模型作为新一代智能技术，正成为推动制造业数字化转型的重要引擎。工业大模型是指基于深度学习、自然语言处理、多模态感知等人工智能技术，针对制造业领域构建的大规模预训练模型，通过整合海量多模态工业数据，形成具有行业知识与智能推理能力的工业领域人工智能模型。与人工智能领域追求通用性、生成能力、决策能力的通用大模型相比，工业大模型强调模型与工业知识的深度融合。

表 5 部分具身智能相关标准

(1)核心目标：通用大模型追求类人，要求智能体像人一样能够感知环境、思考决策、合作协同。工业大模型要求模型聚焦工业场景，解决特定领域的专业问题。

(2)数据特点：通用大模型是一种具备广泛任务适应能力的模型，通过文本、图像、音频等多种数据形式的海量数据进行训练。相较于通用大模型，工业大模型所需数据存在以下特点：首先，工业大模型依赖高质量、多模态的工业数据(如设备参数、工艺图纸)，其中包括CAX模型、传感信号、工艺文件、机器指令等特有数据，因此跨模态协同更为困难。其次，工业场景海量的真实高质量数据获取困难，易存在存在数据缺失、噪声等问题，且工业大模型对数据质量要求极高，造成大模型训练困难。最后，由于工业数据标准的不统一、企业间隐私信任问题等多重壁垒，导致数据孤岛，数据流通受阻。

(1)应用场景：通用大模型理论上可适配任何场景，能在数学推理、语言理解、生成任务等不同领域解决开放问题。工业大模型专注于工业生产制造，以具体问题为导向，把工业机理与数据科学方法紧密结合，因此存在以下挑战：首先，工业领域产品全生命周期涵盖研发设计、生产制造、试验测试、运维服务等多种不同应用场景，不同行业不同场景任务需求各异，且生产任务需机器设备执行才能完成，需要模型适应复杂多变的工业场景，即具有强泛化能力。其次，工业制造业应用离不开具有内在关联的多流程业务，各流程任务之间的关联和依赖关系复杂，如跨企业多工序多因素耦合的质量问题追溯与根因分析，需要实现多个流程任务之间有效关联和协同。最后，工业现场应用，具有严格的实时性要求，同时还受到算力设施的限制，现有轻量化方法仍无法满足工业边缘轻量实时应用的高要求。

(2)任务要求：通用大模型对输出的精准性和可靠性没有统一严格要求，能容忍一定程度的幻觉及精度偏差。但由于工业系统本身的高风险、高成本与强连续性特征，工业应用对准确性和可靠性要求极高。

综上所述，工业大模型需融合工业专业知识并满足特殊工业场景要求。近年来，中国在钢铁、化工、装备制造等关键行业涌现出一批具有代表性的成功案例。例如，2024年6月，中控技术于新加坡面向全球发布了流程工业领域首款时间序列大模型TPT，并在国内氯碱、石化等多个行业的百余套装置中实现突破性应用。2025年，随着全球流程工业智能化进入深水区，中控技术进一步将TPT与DeepSeek深度融合，推出了流程工业首个“时序智能+认知智能”双引擎架构的TPT升级版，为解决工业场景中动态数据解析与领域知识推理的融合问题提供了创新思路。此外，广西华昇新材料有限公司联合中铝智能、中南大学等机构研发的“智昇氧化铝AI大模型”，针对氧化铝生产工艺中流程复杂、关键指标检测滞后、调优依赖经验等痛点，构建了“四横四纵”技术架构，实现了从数据感知到智能决策的闭环。该系统通过扩展蒸发、溶出、沉降等工序的检测参数，实现了对生产状态的精准映射与实时感知。

3 面向智能制造的具身智能

制造机器人有特定的能力要求，以满足现代生产流程的需求。它们需要具备自主学习和适应能力，使其能够自动调整并优化处理流程，以应对任务的变化。在精密制造行业，如电子和半导体生产，对机器人运动控制的精度要求很高。此外，制造机器人必须能够在生产过程中快速切换，以最大限度地减少停机时间。针对海量、规范、高质量工业数据集匮乏难以支撑算法学习、物理可靠性不足限制算法实际应用、真实世界复杂要求算法具备自适应能力、人机高效协同待进一步提高四项挑战，本文围绕智能制造产线具身智能数据集、构建物理知识约束的决策算法、形成人机协同智能产线，构建了一个从理论到实践的三层赋能路径

3.1规范的工业具身智能数据集

针对海量、规范、高质量工业数据集匮乏难以支撑算法学习的问题，首先，可构建针对智能制造生产线，构建包含生产数据的工业具身智能数据集，如低频数据、高频数据，支撑算法形成物理引擎保障逻辑正确性。高质量的数据集是推动具身智能发展的关键，将为全球研究者和产业开发者提供关键的基础设施和生产要素支撑，推动数据要素价值释放。目前具身智能数据集以机器人数据为主，围绕其视觉及传感进行收集，忽略了真实产线状态信息，导致难以通过数据集模拟真实物理环境。

其次，尽管互联网已有部分开源数据集，但由于开放数据集格式不兼容，缺少统一的数据处理标准，因此难以保持数据质量的一致性。目前数据集尚未按照统一标准进行收集与统一，难以保障具身智能内数据的质量、一致性和互操作性。标准需涵盖数据格式、标注方法、质量控制、隐私保护以及多模态数据集成等方面，为数据的收集、生成、存储和共享提供一个统一的框架。2025年9月，在2025浦江创新论坛分论坛：具身智能前沿技术和标准创新论坛会议上，上海正式对外发布ITU具身智能机器人标准化展望及人形机器人数据集标准。这套标准体系在上海市科学技术委员会、上海市市场监管局指导下，由上海机器人产业技术研究院牵头联合19家产学研机构共同制定，内容涵盖人形机器人数据集分类与编码、人形机器人数据集数据标注规范、人形机器人数据质量评价、人形机器人数据集格式等要求。这将为上海和全国人形机器人产业提供统一的数据语言，推动人形机器人从技术探索加速迈向规模化落地。未来可通过明确的数据标准进一步约束具身智能机器人，可以提高数据的可用性和可靠性，促进不同系统和平台之间的数据共享与协作。

3.2构建物理知识约束的决策算法

针对物理可靠性不足限制算法实际应用、真实世界复杂要求算法具备自适应能力的问题，可研究利用生产产线环境、生产过程的物理、化学、机械知识，约束调度算法的决策，使其策略符合环境，或利用物理知识启发决策生成。

具身智能是指智能体通过身体与环境的动态交互实现自主学习和进化，其物理约束在于智能体必须在真实世界中感知、决策和行动。随着工业自动化和智能化的推进，企业对机器人在复杂环境下的适应能力和灵活性提出了更高要求。工厂中，机器人需要面对复杂的生产线布局和多变的任务要求。

智能体必须在真实世界中感知、决策和行动，但现实场景的物理规则很严格。与纯粹存在于虚拟世界的智能体不同，具身智能体(如机器人、自动驾驶车辆)的每一个决策都必须接受真实世界严格物理法则的检验。一种思路为构建一种能够将数据驱动学习与先验知识进行深度融合的决策框架，包含两个部分。

(1)构建专家系统嵌入物理先验知识。专家系统是一种在特定领域内具有专家水平解决问题能力的程序系统，将人类专家对物理世界的理解(如力学、材料学、运动学、热力学)形式化，转化为机器可理解、可推理的结构化知识，从而约束智能体的决策空间，避免物理上不可行或不安全的行动。涉及到将知识进行表示与建模，并将定律表达为约束条件，利用符号推理与数值计算评估复杂物理效应。目前，研究者尝试从非结构化知识中学习领域知识并将其形式化建模，以表达其中的因果关系。例如，以YORDANOVA等基于词性标注工具从文本指令中提取动词和实体对象，根据文本的顺序整理动词之间的因果关系，并建立智能规划领域模型。HAYTON等从故事中构成领域模型，他们以总结故事主要内容的自然语言句子作为输入，并按照规划领域描述语言生成动作模型。

(2)单纯的深度学习模型可能在面对训练数据分布之外的“长尾”场景时失效，产生物理上不可行甚至危险的决策。而纯粹的基于规则的专家系统又缺乏从新数据中学习和适应的灵活性。因此，需要融合二者形成从数据到知识，从知识到数据的融合架构。通过大量在真实或高保真仿真环境中的交互数据，训练出能够预测动作结果的动力学模型。

一类直接方法是将物理定律作为正则化项直接嵌入神经网络损失函数中，从而用更少的数据训练出符合物理规律的模型。另一类可将符号知识作为神经网络的先验与约束，例如将规则知识转化为奖励或惩罚，或将物理与安全约束明确表达为优化问题的约束条件，在训练中同时最大化奖励和满足约束。

在严格的物理规则下，具身智能的自主进化必须建立在数据与知识的深度融合之上。专家系统为实现这种融合提供了一个强大、可解释且可靠的框架。数据与知识的融合实现通用智能决策，帮助系统动态决策，实现产线的自动化到自主化。

3.3人机协同智能产线

人机协同作为工业5.0的核心要素之一，正日益广泛地应用于现实物理世界的生产制造中。然而，当前大多数关于“人在环路”或人机共享工作空间的研究，受限于实验条件与成本，往往在高度简化的游戏环境或特定、封闭的物理平台上进行验证。

面向复杂、动态、非结构化的真实工业场景时，暴露出显著的局限性，缺乏对物理规律的深刻理解、难以应对突发状况、系统可扩展性与鲁棒性不足。这种局限性的根源在于，缺乏与真实物理世界进行交互的能力。机器人需要精确3D感知，才能实现高效、精准的手眼协同，做好设备操作、质量检测等具体工作。为突破上述困境，本文提出通过以下三条核心路径，构建以具身智能为引擎的新一代智能产线人机交互体系。

(1)基于工业大模型的自然语言交互，实现意图级的人机对话。通过搭载了庞大工业领域知识的工业大模型，对操作人员的自然语言指令进行深度语义解析。构建工业知识增强的领域大模型，利用领域内知识，如工艺文档、设备手册等知识，对工业大模型进行知识增强，将自然语言映射为标准的可执行指令。从而允许工程师使用自然语言直接查询设备状态、产品质量追溯，实现指令从自然语言到机器指令的高效转换，降低操作难度。目前，研究者已尝试将领域知识注入大模型，但是还无法支持工业级精准要求。

(2)构建多场景工业智能体，实现具身化的决策与执行。针对不同场景构建工业智能体，通过物理约束实现多场景智能体，实现对生产设备、工艺流程和物流管理等各个环节的智能化控制与优化，并利用工业大模型生成人能理解的指令。例如，ZHANG等从自然语言指令文本数据中学习领域内指令因果关系，构建逻辑图并将逻辑信息注入语言模型，使模型生成的文本确保逻辑正确。

(3)实现数字孪生产线，构建虚实互动的平行系统：为整条生产线构建高保真的虚拟模型，实现物理实体与虚拟空间全面映射、实时交互、深度协同的复杂系统。通过利用工业大模型、工业智能体、具身智能的深度融合，以数字孪生生产线提供平台，工业智能体提供决策，工业大模型提供交互，构成一个能够感知、推理、行动并持续进化的闭环系统。

4 结论

工业5.0时代对制造业的柔性化、智能化与自主化提出了更高要求。本文系统分析了当前自动化产线存在刚性、脆弱性及自适应能力不足等核心问题。面对这些问题，新兴的具身智能技术为解决物理世界交互中的复杂性、不确定性和知识迁移难题提供了全新的理论框架和技术路径。本文将具身智能系统地引入产线的智能化升级场景，并给出了实现智能化具身智能产线的四大关键挑战：高质量工业数据集匮乏、物理可靠性不足、自适应能力欠缺以及人机协同水平不高。针对这些挑战，本文构建了一个从理论到实践的三层赋能路径。

(1)在数据与认知层面，提出构建面向智能制造领域的工业具身智能数据集与发展工业大模型，通过明确的数据标准进一步提高数据的可用性和可靠性，促进不同系统和平台之间的数据共享与协作，提升系统对自然语言指令的理解与任务分解能力。

(2)在决策与执行层面，倡导构建融合物理先验知识与数据驱动的决策算法。该方法将专家经验与学习模型相结合，将物理世界知识形式化，转化为机器可理解、可推理的结构化知识，融入模型与决策，从而约束智能体的决策空间，确保决策的物理可行性与安全性，是提升算法在真实复杂环境中可靠性与自适应能力的核心。

(3)在系统交互层面，规划了以数字孪生为底座，融合工业大模型与多场景工业智能体的人机协同智能产线，实现指令从自然语言与机器指令的高效转换，降低操作难度，充分发挥人类专家在复杂决策与异常处理中的核心作用。

未来的研究工作将集中于所提路径的具体实现、算法验证以及在真实工业环境中的大规模应用示范。

原文刊载于《机械工程学报》2026年6  作者：冯毅雄 王传英 金柯兵 苏红 刘鲁伟