技术观察 | 具身智能为传统工业自动化注入柔性新动能

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当机器人学会“手感”和“条件反射”，传统工业的自动化边界正被逐渐打破。

在工业自动化领域，机器人长期以来依赖于固定轨迹、预设任务和结构化环境运行，其“柔性”与“智能”始终存在明显瓶颈。据麦肯锡报告指出，在现有技术条件下，只有不到5%的职业可实现完全自动化。这意味着许多精密、灵活或非标准化的任务，例如精密部件的插拔装配、复杂曲面的自适应打磨、易损对象的柔性抓取，乃至食品加工与生活服务等场景仍然高度依赖人工操作。



在这一现实挑战与技术愿景的交汇点，下一代机器人的发展方向正逐渐清晰：不再局限于高精度但僵硬的重复动作，而是需真正具备应对不确定性的“适应性”。在深圳职业技术大学高校行的技术演讲中，非夕科技创新业务技术负责人施丰鸣指出，实现这一突破的关键，在于深入借鉴人类的智能与行为方式，打造真正具备“自适应性”的机器人系统——也就是我们所说的“具身智能”（Embodied AI）。他将这一理念具象化为“自适应机器人”，其技术路径的核心，正是以“仿人化”为原则，构建融合“大脑-小脑-条件反射-手感”的智能控制体系。


本文将以此次技术分享为线索，深入探讨如何通过融合高级力控、人工智能与机器人操作系统，构建真正具备适应性的机器人系统，并系统阐述其在工业自动化与新业态服务中的落地路径与技术潜力，为从事机器人智能化升级的研究者、工程师与行业伙伴提供可借鉴的技术框架与实践参考。


打破传统自动化困局：自适应机器人如何实现“人一样”的灵活作业？
那么，如何从技术层面实现这一愿景？演讲嘉宾给出了颇有启发性的答案——他提出，自适应机器人的实现依赖于三大核心支柱：人工智能、高级力控与机器人操作系统的一体化融合。

具体而言，可以将其技术路径拆解为四个维度：机器人的“大脑”、“小脑”、条件反射和手感。
在“大脑”层面，依托AI大脑系统实现机器人的通用智能，基于视觉、力觉、触觉等多信息感知进行AI算法研究和应用，构建可理解物理常识与力位行为的大模型，实现高层次任务理解与决策。在“小脑”层面，通过全身力控规划，以高达1000Hz的频率实现多任务实时规划、非轨迹依赖的复杂控制，赋予机器人抗干扰与自主调整的能力。在底层“条件反射”与“手感”实现层面，自适应机器人依托软硬件一体化的力控架构与算法优化，结合低集成关节传动设计与5000Hz高频实时关节控制，构建出毫秒级响应的快速反射能力。同时，借助全新力传感技术，实现了精度高达0.03% FSO、具备良好抗温度、冲击与电磁干扰性能的性能，使机器人能够高度仿人地完成精细物理交互，应对各类不确定环境。


这样的技术路径，不仅打破了传统机器人对结构化环境的依赖，更使其在精密装配、柔性抓取、复杂曲面打磨等传统自动化难以涉足的场景中，表现出接近人类的适应性与可靠性。从工业自动化到新业态服务，自适应机器人正逐步成为打通“机器”与“智能”的关键桥梁，推动机器人从重复执行的工具，向真正理解环境、适应任务的“智能伙伴”演进。


自适应机器人的核心特征与三代机器人演进
那么，自适应机器人究竟凭借哪些核心能力实现这种跨越？其技术内核如何支撑它在真实场景中的稳定发挥？ 进一步剖析可知，自适应机器人之所以能打破传统约束，是因为具备三项核心特征：

首先是位置误差容忍度高。依托灵敏的末端力觉反馈与先进的力控策略，自适应机器人能够有效容忍由产品公差、工艺偏差、受力形变、角度偏差以及环境振动等多种误差，实现高精度“丝级”装配，避免工件损伤。这不仅显著降低了对高精度夹具与结构化环境的依赖，也大幅提升了方案的适应性与部署灵活性。

其次是抗干扰能力强。自适应机器人凭借其优越的整机力控性能，能够有效抵消或顺应外部扰动。在打磨作业中，可实时抑制末端工具振动带来的干扰；在移动作业场景下，能补偿AGV晃动造成的位姿偏差，从而确保手臂末端作业表现的一致性，实现平均高达99%的良率。

第三是智能可迁移能力。基于层级式智能架构，自适应机器人仅需简易配置，即可快速适配多种相似但不完全相同的任务，大幅降低换型和低线的部署成本，有效简化机器人编程与应用部署过程，实现高效柔性制造，并推动人工智能与机器人技术的深度融合。


从演进阶段来看，机器人技术已从第一代传统式机械臂（以位置控制为主，依赖大量非标辅助机构）、第二代协作式机器臂（具备初步人机协同能力，以位置精度与AI视觉应用为主），发展至第三代自适应机器人（以力觉控制为核心，AI与操作深度融合，仅需少量非标机构）。这一演进不仅显著拓展了机器人在持续接触式复杂应用领域的边界，更大幅降低了系统整体复杂度及对周边非标设备的依赖。


面临的关键挑战与数据获取方式
尽管自适应机器人展现出显著优势，具身智能的进一步发展仍面临三大挑战：
数据量不足与任务碎片化是当前制约具身智能发展的首要难题。尽管具备大模型涌现能力通常需10B亿至1T的Token数据（约为模型参数的10倍），但当前机器人领域数据规模普遍仅达数百M Token。例如，即便是当前具身智能领域最大的融合开源数据集RT-X，也仅包含约113万条样本，预估数据量约1B Token，远未达到涌现阈值。与此同时，现有数据还存在任务种类有限、场景高度碎片化的问题。研究显示，当前机器人大模型研究中的TOP35数据集多集中于单臂机器人和厨房/桌面等有限场景，每个数据集涵盖的任务数量仅为几个至几十个，导致模型在不同任务上表现差异显著，泛化能力弱，“智能涌现”难以实现。
面对这一行业共性挑战，OpenLoong开源社区积极推动数据共建与开放生态，其发布的“白虎”大规模具身操作数据集正逐步开放。该数据集覆盖多模态示教、复杂操作链条及工业相关场景，致力于为行业提供高质量、多任务、强泛化能力的训练资源，助力破解数据稀缺与碎片化瓶颈，推动具身智能从实验室走向规模化应用。
如果对“白虎”数据集感兴趣，可以在OpenLoong开源社区中下载相关的数据。扫描下方二维码，即可进入网站下载!



仿真与现实之间的差距（Sim2Real Gap） 同样不容忽视。纯粹依赖仿真训练出的模型，往往难以直接迁移至真实环境。目前，结合实采数据与AIGC仿真合成数据被视为更可靠的解决方案。

此外，机器人还存在“帕金森”与“阿兹海默”症——即长任务序列中反馈微弱、行为可控性与认知精度不足的问题。例如，在多步骤操作中，机器人难以通过实时力觉和视觉微调动作，导致最终任务失败。

为了解决这些挑战，行业正通过多种创新方式系统性地推进数据采集与算法训练，以提升机器人系统的泛化能力和落地稳定性。在真实数据采集方面，非夕采用臂对臂遥操作与伴随式数采设备，复现人类精细操作，获取高质量、高物理一致性的真实示教数据。在虚拟环境数据采集方面，非夕通过如 Flexiv-IsaacSim 的桥接应用程序，结合Isaac Sim强大的现实世界表现力与物理引擎，生成多样且逼真的虚拟数据，有效提升数据规模与场景覆盖。这些方式共同增强数据的真实性、多样性及任务连续性，为构建更适应现实场景的机器人系统提供数据基础。


典型应用场景与未来展望
目前，自适应机器人技术已在多个行业中成功落地，展现出广泛的适用性。

在精密装配场景中，如内存条、网线安装等任务，机器人可实现0.1mm级精度的插接操作，显著降低精密电子组装对人力的依赖。在食品与服务领域，机器人不仅能够完成冰淇淋舀挖、咖啡冲泡、关东煮制作等长序列任务，还可动态适应食材状态变化，实现近乎“人性化”的操作流畅度。在打磨抛光、精密装配、移动操作及智能仓储等复杂场景中，自适应机器人已展现出卓越的环境适应性与任务泛化能力。例如，在智能仓储系统中，机器人可基于实时视觉与力觉反馈，自主完成物品分拣、紧固件分类、螺丝精准放入乃至包装盒折叠与堆垛等一系列柔性操作，显著提升了物流流程的智能化水平和运营效率。

展望未来，随着具身大模型与自适应控制架构的深度融合，我们有望构建出无需繁预编程、能够自主感知物理约束、快速学习操作策略的通用机器人系统。它们将逐步从工业场景延伸至家用服务、医疗康复、农业采摘等更广泛的领域，最终实现机器智能与人类社会的无缝协同与融合。

在小Loong看来，自适应机器人的真正突破，在于将“感知-决策-控制”融为一体，以仿人化的“大脑-小脑-条件反射-手感”架构，实现了从高层的任务理解到底层的毫秒级力控响应。它不仅打破了传统自动化对结构化环境的依赖，更在误差容忍、抗干扰和智能迁移等核心能力上实现了跨越，让机器人真正具备了应对不确定性的“柔性智能”。
而这一切的创新与进化，离不开开放、共享与协作。OpenLoong 开源社区已开放多个机器人软硬件模块、数据集与设计图纸，诚挚邀请每一位研究者、开发者和技术爱好者加入我们，共同参与模型训练、算法优化与系统迭代，一起构建属于未来的机器人生态。