本届工业博览会的机器人展区，向我们展示了一个充满活力的行业图景。大部分工业机器人旁边都配有“大脑”——一台负责指挥和调试的中央控制系统。尽管这些系统按照既定程序精准运行，但时不时仍需要工作人员进行人工检查和干预，以确保其处于最佳工作状态。

 回顾国际顶尖工业自动化案例，例如海外的特斯拉超级工厂广泛采用的KUKA和Fanuc机器人，宝马德国丁戈尔芬工厂的核心应用ABB与KUKA，以及亚马逊全球数万台Kiva机器人在其仓储中心的部署，我们看到它们在执行和驱动层面的深厚技术积累，这无疑是它们一直以来的核心竞争力。

 然而，随着人工智能技术在感知和认知能力上取得突破性进展，国外巨头在具身智能的工业级应用探索上似乎尚未全面发力。这反而为国内具身智能工业机器人行业提供了一个宝贵的窗口期。尽管在短期内仍需攻克多项技术难题，但让具身智能充分发挥其在工业场景中的独特优势，已成为国内企业不容忽视的突破方向。

多维度技术突破：重塑工业机器人“感知-认知-驱动-执行”全链条

 要实现真正的具身智能，不仅需要强大的执行能力，更需要“智慧”的加持。这其中涉及几个关键的技术维度：

1. 感知能力的飞跃：

 增强机器人的“眼睛”和“触觉”至关重要。冯雷博士提出，需要集成更先进的传感器技术，包括视觉、触觉、力觉等多种感知模态，从而实现对复杂多变工业环境的精准识别与理解。同时，持续优化算法，提升传感器的精度与响应速度，是解锁更精细化操作的关键。

2. 认知能力的革新：

 工业机器人的“大脑”——认知能力，高度依赖于人工智能技术的进展，特别是深度学习和自然语言处理。当下的重点在于如何将这些前沿技术有效地融入工业机器人，使其能够理解复杂的工业任务，并具备自主决策的能力。例如，通过模拟人类的思维过程，让机器人能够“理解”生产指令的意图，而非仅仅执行预设的步骤。

3. 驱动技术的国产化之路：

 驱动技术，囊括伺服电机、减速器等核心部件，是工业机器人的“心脏”。中国在这些关键部件的自主研发上仍面临技术瓶颈，需要持续加强攻关，提升产品的性能与稳定性。实现核心部件的自主可控，是支撑整个产业迈向高端化的基石。

4. 执行技术的精细化升级：

 执行技术直接决定了机器人的操作精度与生产效率。通过不断优化控制算法，可以显著提升机器人的运动控制能力和精确度。更重要的是，要确保执行过程的安全与可靠，从而在高度自动化环境下保障生产的连续性和安全性。

系统集成与软硬件协同：构筑智能化“一体机”

 刘志毅博士的观点指出了当前工业机器人领域另一个重要的系统性挑战：核心零部件的高度进口依赖。与此同时，软硬件的深度融合是实现真正智能化“一步棋”。企业需要跳出传统的机械思维，从全局系统层面去考量软硬件的协同工作。

 开发更具柔性的模块化设计，能够支持快速的功能定制和升级，实现“软件定义硬件”的理念，是提升机器人适应性和可重构性的关键。这种理念有助于机器人快速适应不同的生产任务和环境变化，而无需大规模的硬件改造。

 此外，通用AI算法需要针对工业场景进行深度定制和优化，以提升其精度、稳定性和实时性。在边缘端部署高效算法，实现本地化智能决策，有助于减少延迟，提高响应速度。同时，算法的可解释性和可靠性也需大幅提升，以满足工业级应用苛刻的要求。

“眼手脑云”融合：微亿的具身智能破局之路

 微亿智造提出的“眼手脑云”技术战略，正是对这些挑战的有力回应。张志琦的观点生动地描绘了传统机器人面临的困境：“眼睛”（视觉系统）与“手脚”（机械臂运动机构）之间存在巨大的鸿沟，宛如“瞎子背着瘸子”。这种割裂往往需要大量人力去弥补。

 根本的解决方案在于构建一个完整的、高度协同的体系，将感知、认知、规划、驱动、控制等能力深度融合。基于这一理念，微亿在2023年成立了专门的具身智能项目组，并与国产机器人厂商捷勃特携手合作，致力于打通工业AI与工业机器人的融合壁垒，实现软硬件一体化的生产质检。

 “数据”与“更智能”固然是技术层面的挑战，但其根本目标在于，如何让具身智能机器人能够更好地理解和满足下游客户日益增长的业务需求。这场由国内企业主导的具身智能工业机器人创新浪潮，正以前所未有的力量，推动制造业迈向一个更加智能、高效、柔性的未来。