技术观察 | 上海电气中央研究院的破局思考：人形机器人如何兼得“灵活”与“精度”？

工业机器人的“灵活”与“精度”之困
在当前人形机器人逐步从实验室走向工业落地应用的背景下，构建一个既具备高精度操作能力、又拥有高度灵活性的“可工作”的机器人，已成为行业共同追求的目标。工业场景对机器人的要求极为严苛：既要应对复杂多变的环境，又要实现毫米级甚至微米级的操作精度——如何在这两者之间取得平衡，是当前机器人技术面临的核心挑战。
在这样的大背景下，上海电气中央研究院机器人技术团队负责人王韬涵博士，基于其在工业机器人与具身智能领域的深厚积累，带来了他对这一问题的深刻思考与实战经验。他从“数据驱动技能”的角度出发，系统阐述了如何通过“具身智能训练场”实现机器人在工业场景中的技能赋能，并分享了上海电气在清洁、装配、检测等多个典型工业场景中的落地案例与技术突破。
本文将围绕王韬涵博士的分享，梳理其在“精度与灵活性协同”“具身智能闭环训练”“开源仿真平台构建”等方面的核心观点与实践路径，为关注工业机器人智能化升级的研究者、工程师与行业伙伴，提供一个可供借鉴的技术框架与落地参考。

具身智能：AI的大脑与身体融合
在人工智能（AI）的发展历程中，我们正逐渐从传统的“云端智能”走向更具整合性的“具身智能”（Embodied AI）。传统AI，例如大家熟知的ChatGPT，其“大脑”完全运行在遥远的服务器中，仅能处理文本或图像等信息，缺乏与现实世界的直接互动。而具身智能则强调“大脑”与“身体”的结合，智能体拥有物理实体（如机器人身体），能够在真实环境中通过感知、决策和行动形成闭环，实现与世界的实时、动态交互。

具身智能之所以能完成复杂的实体任务，依赖于三大核心能力：
首先是空间智能，它就像是智能体的“眼睛”和“小脑”。这项能力使机器人能够借助3D视觉SLAM（即时定位与地图构建）等技术理解周围环境，实现自主导航，甚至识别突然出现的动态障碍物，比如在家中扫地机工作时避开突然跑过的宠物。
其次是任务编排，相当于智能体的“逻辑大脑”。它负责将抽象指令分解为可执行的步骤序列。例如，让机器人“泡一杯咖啡”，它需要理解任务中包含“找杯子”、“打开咖啡机”、“接取咖啡”等一系列子动作，并且能够在发生意外（比如咖啡豆用完）时自主调整策略。
最后是物理推理，也可类比为人的“肌肉记忆”。智能体通过大量仿真学习（例如利用NVIDIA PhysX引擎进行数万次碰撞模拟）来预判物体的运动轨迹和力学响应，从而完成诸如“稳稳接住一枚下落的鸡蛋”这类需要瞬间判断和精细力控的高难度操作。

核心矛盾：自主与精度的博弈与融合
然而，赋予机器人“身体”仅是第一步。在工业级应用中，一个根本性矛盾随之浮现：我们既希望机器人能像人一样智能灵活、自主应对未知复杂环境（即高自主性），又要求它如精密机床般每一次操作都稳定、可靠、毫厘不差（即高精度）。让机器人在“放开手脚”探索的同时还能“稳如磐石”，成为技术落地的关键挑战。
1.追求自主：目标是打造真正的“钢铁生物”实现这一目标主要依赖端到端学习：机器人通过传感器直接感知环境，由深度学习模型实时决策并输出动作，无需工程师预设大量规则。但这需极高算力支撑（如100+ TOPS的AI芯片），并在50毫秒内完成感知-决策-控制闭环，还需优秀泛化能力，使单一场景学到的技能应对九成以上新状况。
2.坚守精度：工业场景自有其“铁律”然而，在真实的工业世界里，仅有灵活性是远远不够的。精密装配、激光焊接等任务要求重复定位精度达微米级（发丝几十分之一），轨迹跟踪误差极小，且运动平滑无突变（加速度变化＜0.5G），以防振动影响质量。这一切需依赖传统PID控制、离线轨迹规划与精密伺服电机——它们极度精准可靠，却也因此行为固化，难以应对环境变化。
3.破局之道：“智能”与“控制”的双系统协同面对这个两难选择，目前最主流的解决方案不再是二选一，而是走向“智能”与“控制”的协同融合，相当于为机器人装备两套并行的“神经系统”：

• 智能系统（“大脑皮层”）：通常指神经网络。它负责应对“变化”和“未知”，处理感知信息，做出高层决策和粗略运动规划。它的优势是适应性强，能处理复杂环境，但缺点是其输出是概率性的，好比人的判断，做不到100%精确，可能十次里成功九次。
• 控制系统（“小脑与脊髓”）：基于精确的物理和数学模型进行白箱计算。它接收“大脑”的粗略指令，并将其转化为每一个关节电机必须执行的、平滑、精确且高速的底层动作。它的优势是确定性高、精度极高，但完全依赖于预设的结构化环境。
  

最终，一个真正强大的工业机器人，正是通过让这两套系统紧密配合，才得以在充满不确定性的世界里，既保持灵活应变，又完成精密操作。

从训练场到真实场景：六大工业技能与双臂清洁实战解析
基于其齐全的产业门类与丰富真实的工业场景，上海电气构建了一套独特的“工业具身技能训练场”，致力于将现实数据转化为机器人的实际操作技能，形成“数据采集→模型训练→场景落地”的完整闭环。在这一框架支撑下，团队从40多个工业场景中提炼出六大典型应用，覆盖了从日常作业到高难度工艺的多个方面，例如：核电管板的深孔清洁、大工件三坐标检测上下料、高危试验台巡检、高效刀具搬运盘点、高精度惰轮装配，以及转子超声探伤与复杂内腔磨削作业。
这其中，核电装备管板深孔清洁是极具代表性的复杂场景。蒸汽发生器的管板直径可达3米，分布上万个管孔，需在24小时连续三班作业中，以2毫米的重复定位精度和分钟级作业节拍完成清洁，否则将直接影响换热效率与核安全。这一任务环境狭窄、重复性强、精度要求极高，单纯依赖预编程或纯视觉都无法可靠完成。

为攻克该难题，项目融合了多项仿人化关键技术：通过螺旋式力搜索实现柔顺精准的深孔对准，模仿人手的触觉搜寻与适应性调整；结合视觉实例分割与语义识别，使机器人真正“看懂”孔位结构与状态；并借助虚拟训练场进行大量接触力建模与数据自动采集，在仿真中不断优化实际控制策略，从而在真实场景中实现高效、无损且可靠的自动化清洗。

开源与生态：不止是技术突破
回顾上海电气在工业具身智能领域的探索，其核心价值不仅在于攻克了清洁、装配等一个个具体场景，更在于它系统地走通了 “场景定义-数据采集-仿真训练-实体部署” 的完整闭环，为复杂工业场景的智能化升级提供了一套可复制、可验证的方法论与工具链。
对广大开发者与行业伙伴而言，这样的实践路径正是一份弥足珍贵的 “工业参考答案” ：它包含了真实可用的开源仿真平台、经过产线验证的技术模块，以及最为关键的——开放协作、共建生态的实践意愿。
未来，OpenLoong开源社区将继续携手如上海电气这样的行业先行者，通过技术开源、标准共建、案例共享等多种形式，推动具身智能在工业领域的深度融合与创新。我们坚信，唯有凝聚产业链各方的智慧与实践，才能让人形机器人真正走出实验室，在广阔的工业场景中创造价值，与创造者共同定义智能制造的下一站未来。