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从“循规蹈矩”到“眼明手快”

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本报记者 陈静文


8月8日,在2025世界机器人大会现场,智能工业机器人吸引观众目光。 翁奇羽摄(人民视觉)


日前,在黑龙江哈尔滨东安汽车动力股份有限公司生产车间,工业机器人在生产作业。 新华社记者 王 松摄


2025世界机器人大会上展出的工业机器人。 杜建坡摄(人民视觉)

2024年,我国工业机器人市场销量达30.2万套,连续12年保持全球最大工业机器人市场。应用场景方面,工业机器人已应用于国民经济71个行业大类、236个行业中类,制造业机器人密度已跃升至全球第三位。

我国工业领域中的机器人大致可以分为3类:出现最早且长盛不衰的,是本地化控制可编程机器人,以工业机械臂为主要形态,需要环境适应它;进入21世纪之后蓬勃发展的,是具备一定感知和决策能力的自适应机器人,和环境互相适应;近年来相关研发方兴未艾的,则是具身智能人形机器人,它们将脱离专门设计的自动化集成流水线,自主适应工厂环境并执行更多任务。

提到机器人,你想到的是不是能送餐、会跳舞的人形机器人,或是会摇首摆尾的机器狗?其实,机器人家族中还有一类诞生更早、应用更广泛的重要成员——工业机器人。

8月8日至12日,2025世界机器人大会在北京经济技术开发区举行。期间,200余家国内外优秀机器人企业的1500余件展品竞相亮相。工业机器人有了哪些新技术、新场景,存在哪些新问题、新方案?记者对大会参展商和论坛嘉宾进行了采访。

环境适应机器人——

可编程 自动化 广适配

机器人进工厂的故事,要从1961年说起。当机械臂“尤尼梅特”被搬进美国通用汽车生产车间,按照预定程序捡拾汽车零件并放置到传送带上,这一简单而精确的重复动作,便展示出了工业机械化的美好前景,为工业机器人的蓬勃发展拉开了序幕。

直到今天,制造工厂中规模化使用数量最多的工业机器人依然是机械臂——依靠多个灵活的“关节”,可在三维空间中实现精准的屈伸、旋转与平移,具有可编程、自动化、多自由度机械结构等特点。

机械臂技术并非一成不变,恰恰是因为不断迭代才能做到长盛不衰。搭配不同功能的“手”——即末端执行器,机械臂便能在汽车制造、电子电器、金属加工、物流仓储等多个工业领域大显身手,主要解决的问题是单一品种的大规模生产。

物流仓储场景中,多样“机械臂”不仅力气大、效率高,而且可定制、广适配。

南京埃斯顿自动化股份有限公司(简称“埃斯顿”)展区内,一处码垛工作站正有序运行着:机械臂前端的12个真空吸盘,稳稳吸起传送带上的货箱,轻松转移到一旁的物料托盘上方并轻轻码好。两三分钟后,数十个货箱就被摞成了一个立方体,严丝合缝,整整齐齐。

“这个机器人最快能在1分钟内搬运码放8—12箱货物。”埃斯顿解决方案部总监丁文杰告诉记者,当前使用的真空吸盘适用于大表面和规则曲面的物料。

展示货箱上印着的“码垛工艺包5步,3分钟自定义”字样格外醒目。丁文杰说:“这款机器人是通过自研的图形化编程系统,精准识别料箱位姿,实现流畅的抓取轨迹。”他边说边在屏幕上演示,用户只需在码垛软件工艺包中输入箱体尺寸、托盘尺寸、垛型定义、层数、隔板及输送线物料来料点,机器人就能自动完成码垛流程。如今,这样的码垛工作站已在食品饮料、医疗、烟酒、化工等多个行业派上用场。

精密制造场景中,多台机械臂“手”“眼”配合,以创新巧思满足实际需求。

在安川首钢机器人有限公司(简称“安川首钢”)展区,机器人柔性凸焊系统吸引着众人的目光。只见数十个螺母在振动盘里随机跳动,停下来时或“站立”或“横躺”。此时,上螺母机械臂“咔”地一声移动过来,通过其2D视觉能力识别正面朝上的螺母并拾取起来。一旁,使用了3D视觉技术的上件机器人,也正拾取起形状复杂的工件。当工件与螺母以正确的角度“交会对接”,凸焊机复杂的最后一步焊接工序便完成得毫不费力。

“我们2024年底研发出来的这套系统使用了机器人和视觉技术,它最大的优势在于‘不挑食’。”安川首钢技术中心主任、总工程师胡婷介绍,大多数型号的螺母和凸焊小件都可以用它焊接,这就免去了传统作业流程中需要人工频繁切换抓手的麻烦,同时取代了螺母输送机。

“一臂多用”的工业机器人,在重复性、标准化、高风险作业中表现出色,能显著推动工业自动化,促进提质增效。但是,它们的局限性也很明显。一方面,依赖工程师专门定制复杂的集成式生产线,前期成本较高。另一方面,它们是循规蹈矩的执行者,只会严格依照预设程序完成单一任务,灵活应变能力较为有限。

环境和机器人互相适应——

看得见 会移动 可决策

得益于近几十年来计算机视觉和传感器技术的快速发展,环境和机器人开始互相适应。工厂车间逐渐用上了具备一定感知和决策能力的自适应机器人。它们的主要形态是拥有视觉和力觉的机械臂,以及能在复杂环境中自主导航、感知周围环境并执行特定任务的自主移动机器人等。

各类工厂车间里,工业清洁机器人靠的就是AI视觉和自主移动这“两把刷子”。

从新疆的印刷厂到沈阳的面粉厂,都活跃着“星卫来”系列AI清洁机器人的身影:机器搭载了AI视觉系统,可根据识别到的脏污类型,迅速做出不同的清扫策略。长布条、扎带等小型垃圾,扫过即净。对付粉尘、油污等各类脏污,不在话下。

沈阳新松点石科技有限公司工程师姜川告诉记者,这3款各有所长的工业清洁机器人基于工业SLAM定位技术和多传感器混合导航,不仅能动态避障、和移动机器人同时作业,还能独立乘坐电梯,适时返回补给站充电、换水。

汽车零件生产线上,具有视觉能力的机器人“独具慧眼”“火眼金睛”。

安川首钢自主研发的机器人AI视觉检测系统,只需约0.3秒,就能高速检测完毕汽车前地板加强组件上的焊点、螺柱、螺母、螺孔、光孔等数十个特征目标,检测工作一气呵成,准确率超99.5%,能够节省1到2名检测员工,效率是过去的数倍,而且避免了漏检风险。

“AI技术的加入,让系统基本不受光照、角度、遮挡等条件影响,而且检测点位更多、适应性更广。”安川首钢研发工程师鲁永帅介绍,如今,这套检测系统已在多家车企及多地零件厂商生产线24小时运转。它们不仅大幅提升了检测效率与质量,还能记录产品信息,实现全程追溯,其检测结果的分类统计更可为提升生产良品率提供数据支持。

工程机械装备制造工厂里,产品型号可以“分分钟”切换,按需调整,灵活应变。

平均每6分钟生产一台挖掘机,每7.5分钟生产一台高空作业车,每27分钟生产一台混凝土泵车——这是中联重科智慧产业城的成果数据。中联重科是全球工程机械行业的龙头企业之一,整个公司的制造自动化率超过了85%。上述产业城使用了2000多个自适应机器人,能够实现从钢板入库、出库,到下料、焊接、机加、涂装、总装的全流程自动化智能制造,工人只需要扫描二维码就可以追溯管理每一个环节。

“挖掘机有4000多个零件,370多道制造工艺,且单批次订单仅有数十台,传统程控机器人难以适应频繁的物料变化。”中联重科中科云谷总经理曾光说,在云边端协同的工业互联网平台支撑下,现在的生产线支持灵活切换产品,能实现“前10分钟生产某型号挖掘机,后10分钟就换另一型号”的敏捷柔性生产。

多个案例生动说明,第二代工业机器人能在一定程度上适应工程环境,并助力制造业开启了多品种、小批量、多零件混流的敏捷智能制造。

世界机器人协会统计数据显示,从2009到2024年,全世界的工业机器人装机量翻了7倍。“由此可见,工业应用依旧是机器人的核心落地场景之一。”ABB机器人中国研究中心负责人张佳帆说,即便如此,当前工业机器人所覆盖的工业应用场景只占全部场景的一小部分,这就要求工业机器人继续不断迭代。

2025世界机器人大会上,有专家指出,目前的工业机器人基本上局限在了感知AI这个层面上。人们共同关心的问题是:人工智能技术能不能帮助工业机器人突破瓶颈,继续向前迈步?

机器人适应环境——

更智能 更自主 更安全

新一代AI技术将在工业机器人技术迭代过程中发挥关键作用。“就像当年电力改变工业发展轨迹,AI也将重塑工业机器人世界乃至整个制造业。”张佳帆说。

那么,人工智能工业机器人的理想愿景是什么样?“答案有可能是具身智能人形机器人。”曾光说,人工智能工业互联网平台会进化成工业超级大脑,成为工业乐团的超级指挥,而具身智能人形机器人,则会成为超级乐手,可以多功能演奏多种乐器,成为传统工业机器人这样专业乐手的灵活补充。

比起AI在工业机器人领域的应用潜力,目前工业界对AI的利用率仍然很低。

除了在大语言模型、语言动作模型等技术层面面临的挑战,国际机器人联合会研究委员会主席亚历山大·维尔还从另两个角度表达了对智能工业机器人的担忧:其一,为确保技术可靠与时新,工业机器人搭载的AI需要定期重新训练,这可能与制造业系统长期运行的特点相矛盾——在这方面,数字孪生技术有望协助训练工业机器人AI,并辅助工业机器人开发与调试;其二,要实现人机安全协同,需要降低机器人运行速度,给人们留出反应时间,而这又与人们对机器人“速度快、力量大”的期待相悖。对此,他建议,制造业工作者应深入理解工业机器人的工作原理,而非仅仅停留在会操作的层面。

由此观之,受限于机器人本体在智能化、可靠性及安全性方面的不足,距离实现人工智能工业机器人大规模应用还需要一段时间。

锚定目标,笃行不怠。我国企业正在积极研发能够自主适应工厂环境的机器人技术。中联重科已研发出轮式和双足人形机器人,但人形机器人在当前的制造业中仅能完成抓、放、抱、起等简单动作,实际应用场景虽暂时有限,但前景广阔。

2025世界机器人大会论坛上,国际机器人联合会主席伊藤贵之指出,2025年,推动机器人行业发展的5个全球趋势是:人工智能、具身机器人、可持续性需求、新客户群以及用机器人解决劳动力短缺。

未来,工业机器人的“眼睛”“手臂”“大脑”及移动能力将持续迭代升级,还会以一次次技术突破,不断重新定义智能制造的边界与可能。

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