當2025年國務院《政府工作報告》將具身智能列為未來產業重點培育方向，工信部《人形機器人創新發展指導意見》明確“以大模型等人工智能技術突破為引領”的技術路線，工業領域正迎來從“自動化執行”到“智能化決策”的范式變革。這場變革中，工業具身智能如何突破傳統自動化邊界？企業如何以技術平臺響應國家戰略？行業又該如何破解規模化落地難題？

物聯網事業部平臺研發部總經理蔣維從技術本質、平臺實踐、行業瓶頸到全球競爭，深入拆解聯通數科以格物工業互聯網平臺為核心的工業具身智能解決方案。

工業具身智能的本質突破

談及工業具身智能與傳統工業自動化的核心差異，蔣維用“角色定位”的轉變給出了清晰解讀：“傳統工業自動化是依賴預設程序的‘機械執行者’，就像流水線上重復固定動作的機械臂，只能在結構化環境中完成既定任務，一旦環境變化或任務調整，就需要重新編程，通常不具備自主決策能力；而工業具身智能是‘會思考的合作伙伴’，它能夠在開放、動態的工業場景工作，通過視覺、觸覺、聽覺等多模態感知技術獲取環境信息，并通過自主決策與柔性執行形成閉環，真正實現從被動工具到主動智能體的跨越。”

這種跨越的實現，離不開“端邊云網”的協同支撐——這正是聯通數科的布局優勢所在。蔣維提到，聯通數科在機器人領域的積累早有鋪墊：“智能汽車可以看作移動的智能機器人，我們為大量的智能汽車提供了物聯網連接服務，這些年我們還接入了大量工業現場的機械臂、AGV小車等智能設備。基于這些實踐，我們較早入局具身智能尤其是人形機器人賽道，致力于成為面向客戶場景的機器人綜合服務運營商。”

作為工信部認定的A級雙跨工業互聯網平臺，格物平臺成為聯通數科響應國家戰略的核心載體。蔣維介紹，格物平臺已面向具身智能場景化需求升級為格物具身智能平臺，從兩大維度推動工業具身智能落地：一方面是構建具身智能基座能力，推動平臺從“網絡化、數字化”向“智能化”升級，形成“多模態感知→具身大腦訓練→具身小腦推理→本體執行反饋”的完整閉環，為機器人提供端云訓推協同、設備智能升級的軟硬一體化支撐；另一方面是打造垂直場景示范應用，目前已完成具身智能全鏈條技術驗證，正推動汽車、鋼鐵等行業的場景化落地，讓技術從實驗室走向生產線。

破解行業核心瓶頸

中商產業研究院預測，2025年全球工業具身智能機器人市場規模將達21億元，五年后有望突破150億元；《“十四五”數字經濟發展規劃》亦要求2025年數字經濟核心產業占GDP比重達10%——市場潛力與政策目標疊加下，行業正處于關鍵跨越期。但蔣維坦言，這一過程仍面臨四大核心瓶頸。

“首先是核心部件的性能和成本之間的平衡問題”蔣維舉例，工業具身智能機器人需要的高精度減速器、六維力傳感器、靈巧手等執行部件，以及邊緣計算芯片，目前在市場上往往存在性能與成本之間的矛盾。“例如高精度減速器，雖然進口產品能夠提供足夠的精度，但其價格較高，而國產產品價格較低，但精度方面仍有提升空間，這影響了機器人在可靠性與經濟性上的表現。”

數據與算力的制約同樣突出。“具身智能模型和大語言模型不同，它需要海量多模態交互數據，規模能達到自動駕駛數據的上千倍，但高質量真實世界數據采集難，虛擬仿真數據生成技術還不成熟，導致模型泛化能力不足；而且訓練、推理的算力成本都很高，中小企業很難承擔。”

感知與操作精度不足則觸及工業場景的“安全底線”。“工業現場操作往往需要99.99%以上的穩定性，比如精密裝配場景，機器人的力控抓取、靈巧操作一旦出現誤差，就可能導致產品報廢，目前多模態感知融合與精細操作技術仍待突破。”

此外，標準化缺失導致的集成難題也不容忽視。“不同廠家的機器人接口協議、數據格式不統一，導致企業在引入多品牌設備時需要投入大量資源進行適配，嚴重影響了規模化應用的進程。”

針對這些瓶頸，蔣維提出政策扶持應聚焦三大領域：一是支持關鍵技術攻關，重點突破多模態感知、智能決策控制、高精度核心部件及基礎軟件（仿真平臺、操作系統）；二是推動高質量數據生態建設，資助虛擬/真實訓練場、高保真仿真平臺，制定數據采集規范并給予數據采購補貼；三是促進產業鏈協同創新，通過“整零協同”機制、產學研合作，提升國產供應鏈自主可控能力，降低制造成本。

“可用不可見”的實踐

《數據流通安全治理方案》要求2027年建成數據要素市場化體系，而工業數據“可用不可見”的流通需求，與具身智能“依賴實時數據訓練進化”的特性存在天然張力。如何在合規前提下支撐機器人自主學習？蔣維指出，格物具身智能平臺的核心解法在于“智能物模型”。

“平臺為多廠家、多型號的同類智能設備建立統一的智能物模型，基于這個模型實現跨設備、跨平臺的互操作。”蔣維解釋，平臺還配套了多模態數據存儲分析子平臺，能對設備數據進行清洗、治理、對齊、標注，形成高質量數據集——這既是具身智能大模型的訓練基礎，隨著接入機器人數量增多、數據積累增加，這些數據又能反哺模型微調，實現機器人模型的持續進化。

在數據安全層面，平臺從源頭到結果構建全鏈路管控。“我們對原始數據、分析數據、構建的模型都有嚴格的安全措施，確保數據在‘可用’的同時‘不可見’，既滿足具身智能的訓練需求，又符合數據安全合規要求。”

這一實踐對國家數據治理體系也具有重要參考價值。蔣維提到，一方面，依托工業場景中多維數據的精細化管控，格物具身智能平臺形成了可推廣的數據分類標準和差異化治理策略，為數據分級分類治理建立行業級實踐基準；另一方面，通過數據確權、流通審計等具體操作，為國家制定數據要素市場的權責界定規則、合規審計標準提供了經過驗證的實操依據，推動治理體系從理論框架向操作規范轉化。

數字孿生與5G成進階主角

工信部《元宇宙產業創新發展三年行動計劃》提出培育“虛實互促的工業元宇宙”，數字孿生在工業具身智能體系中的作用備受關注。蔣維將其概括為“三大核心角色”：

“首先是‘訓練場’，通過高精度虛擬映射空間，為具身智能提供海量、低成本的仿真訓練環境，加速算法迭代；其次是‘試驗田’，在虛擬空間中預演生產流程、故障場景，驗證機器人決策鏈路的可靠性，降低實體試錯風險；最后是‘連接器’，實時同步物理實體與虛擬空間數據，實現狀態映射、行為預測與遠程干預，支撐閉環優化。”

針對不同行業數字化基礎差異，聯通數科通過“遠程調測+仿真訓練”模式，采用分層解耦、模塊化封裝的方法，致力于推動技術普惠。蔣維介紹，對傳統制造業等數字化基礎較為薄弱的基礎行業，平臺提供輕量化的數字孿生工具鏈，支持低代碼快速建模，并通過遠程調測實現設備的“云化運維”，借助預設的算法庫，能夠適配設備巡檢、簡單分揀等常見應用場景；對汽車、電子等數字化基礎較為深厚的行業，平臺則開放了高精度孿生引擎與API，支持多模態數據融合與物理引擎定制，以滿足復雜產線虛擬調試需求，并能接入行業知識庫與AI模型，為具身智能提供靈活的自適應訓練環境。

“我們協同生態合作伙伴共建行業原子庫，例如具身機器人路徑規劃原子庫、精密裝配力控原子庫，企業通過參數配置就能快速適配不同場景；結合5G+邊緣計算實現虛實聯動低延遲，確保仿真策略能無縫部署到實體機器人。”蔣維補充，這種模式既滿足高端產業的深度定制需求，又降低傳統行業智能化門檻，助力工業元宇宙“虛實互促”目標落地。

《“十四五”數字經濟發展規劃》提出“推動5G商用部署和規模應用”，5G專網的“通感算控”能力如何與具身智能的實時決策需求協同？蔣維指出，這種協同體現在四大維度：低時延通信保障實時決策閉環，融合感知增強環境理解，算力下沉支撐邊緣智能，網絡切片實現關鍵任務控制。

“這種協同正在催生新的工業應用形態。”蔣維舉例，比如分布式多機協同，多臺具身智能機器人通過5G專網互通數據，協同完成復雜任務；又如高精度遠程操控，借助5G+VR實現機器人遠程精細操作，適用于高危場景；還有預測性維護與自修復，結合5G實時數據與AI分析，機器人可自主監測狀態并制定修復方案。

值得注意的是，這一模式完全契合“東數西算”工程要求。“通過‘云-邊-端’算力協同，本地邊緣節點滿足實時處理需求，模型訓練等非實時任務可對接‘東數西算’算力調度體系，實現跨區域算力分配與優化利用，既促進算力普惠，又符合綠色集約的要求。”

中國優勢與格物平臺的標準布局

全球工業具身智能機器人銷量年均增速超50%，但行業滲透率差異顯著。從新型工業化全局看，蔣維認為汽車制造、產線裝配、高端裝備等行業適合優先推廣具身智能技術。“這些行業自動化基礎好、工藝流程標準化程度高、對柔性生產需求迫切，能快速體現具身智能的技術價值。”

這種差異化推廣策略還能與國家產業基礎再造工程深度銜接。蔣維解釋，通過優先行業的場景需求，可針對性攻關精密減速器、力控傳感器等短板技術；借助頭部企業的應用實踐，推動國產核心部件迭代驗證，形成“應用-反饋-優化”閉環；同時在優先領域制定具身智能交互、安全等標準，引導產業鏈協同創新。

在全球競爭中，蔣維認為中國具備四大獨特優勢：國家層面的戰略支持與產業協同，全球最大的應用市場與豐富場景，完善的數字基礎設施與產業鏈配套，強大的本土技術創新與整合能力。

作為工業具身智能領域的核心平臺，格物具身智能平臺也在積極參與國內外技術標準制定。蔣維介紹，一是以實踐貢獻標準，基于接入“百種千型萬機”、覆蓋跨行業的落地經驗，積極參與標準組織輸出技術規范；二是以架構引領標準，將“云-邊-端”協同架構、機器人智能物模型等關鍵技術范式推向產業鏈上下游。

重構技術發展中的責任邊界

當工業機器人從“程序化工具”進化為“自主化代理”，倫理邊界與責任界定成為新課題。聯通數科在技術研發中已主動嵌入倫理考量：構建可解釋決策機制，確保自主行為可追溯；設立安全控制邊界，預設倫理規則庫并保留人工干預接口；建立責任溯源體系，用區塊鏈記錄設備全生命周期數據，實現責任主體精準界定。

“這些實踐也為國家人工智能治理體系提供了參考。”蔣維建議，應加快制定工業自主系統責任認定標準，建立分級分類的倫理治理框架，推動企業共建倫理治理共同體，同時開展倫理安全試點示范，通過典型場景完善規則。

在生產關系重構層面，蔣維指出，工業具身智能將推動制造業從“人管設備”向“人在環路”轉變——工人從操作者轉型為調度與決策者，機器成為自主執行的智能體。“這要求企業調整人才結構，增加具身數據工程師、具身訓練工程師等復合型崗位；同時推動組織架構扁平化，建立跨職能敏捷團隊，打通研發-生產-運維鏈條。”

從傳統自動化到工業具身智能，從技術驗證到規模應用，聯通數科正以格物具身智能平臺為核心，構建“技術筑基-場景落地-生態共建”的完整體系。蔣維表示，未來聯通數科將持續深化“端網云智安”融通，推動工業具身智能在更多場景落地，“我們不僅要做技術的提供者，更要成為新型工業化的賦能者，助力中國制造業從‘規模優勢’向‘技術優勢’跨越。”

在新型工業化的浪潮中，工業具身智能正從“未來產業”加速變為“現實生產力”，而聯通數科的實踐，既為行業提供了可復制的技術路徑，也彰顯了中國企業在全球工業智能競爭中的核心實力。（作者：耿鵬飛）