当前，中国智能机器人正“爆改”传统制造业，而伴随着AI的广泛应用，中国工业机器人的技术将进一步打破传统边界，实现飞跃式发展。

“国之重器”有爬壁机器人“爬”上去自己造、工业机器人也将有具身智能的控制“大脑”……日前，由国家级科创平台蓝橙实验室主办的首届重载机器人学术论坛在佛山举行。在这场含金量十足的学术论坛上，来自高校、科研院所的机器人行业一众顶级“大咖”齐聚一堂，分享行业最新技术成果，“放料”不断，齐齐“论剑”工业机器人未来发展趋势。

不同机器人“员工”如何协作？
搭建统一架构让协作更同步、丝滑

当前，随着工业机器人技术不断发展，生产线上的机器人“员工”的种类越发丰富。当不同的机器人“员工”一起“集聚”协作生产产品，他们将如何听懂我们发出的统一指令？

现场，哈尔滨工业大学机电学院教授、博士生导师、哈尔滨人工智能学院首席科学家朱延河做了《工业机器人整机性能提升关键技术》的主题分享，介绍了当前工业机器人协作的新生态。

朱延河

“当前，国产机器人品牌众多，在本体结构、控制接口、通信协议，以及在应用端的很多技术，实际上还存在一些差别。”朱延河称，基于这一现状，为促进制造业更高效地协作需求，自己的团队正试图搭建一个面向众多品牌机器人，能够去共享、共用，且打通多个层面的“技术底座”。“这一‘底座’能容纳更多算法模块，能兼容更多的产品系列，能覆盖更多的型号、谱系，具有一定通用性和适配性。”他称，该项研究像是打造一个远期的开源生态。

据悉，在技术路线上，该团队正聚焦工业机器人“轻、精、温、快”四个方面，通过构建机器人整机性能提升统一架构，突破具有谱系覆盖性的适配技术。值得一提的是，朱延河分享了其中的一个项目课题：将工业机器人的核心算法变成“模块化”。他称：“通过‘模块化’，将指令算法‘装’到统一架构中，这个架构能够适配不同品牌、谱系的工业机器人产品，能经过最小代价的移植和迁移，就可以适配更多的机器人，提升协作作业的效率。”

依托这一研究成果，如今制造工厂里的多机协作更加丝滑、精准，不同品牌的机器人“员工”能在统一架构控制器下实现更高性能、更高同步、更显协调性。

“国之重器”如何高品质制造？
机器人“爬”上去自己造

大型飞机、高速列车、大型船舶……当前，“重器”是衡量一国制造实力的综合体现。这些庞然大物未来如何造得更好、更快？如今，工业机器人将贡献自己的智慧和力量。

怎样的机器人可以参与到“重器”建设中？现场，长期从事智能制造与机器人研究，来自华中科技大学机械科学与工程学院教授陶波带来了《机器人化智能制造技术及其应用探索》的专题分享，并“晒”出了团队自研的一款吸附式移动加工机器人（爬壁加工机器人）。

陶波

“超大型复杂构件的高品质制造一直是亟待解决的国际难点。”陶波称，超大型复杂构件具有尺寸超大、型面复杂（扭曲、自由曲面）、弱刚性等特点，因此制造难度极大。他表示，过去人工作业效率低，依赖人工经验一定程度上降低了制造一致性；现有的制造手段也存在一定的局限性，如龙门机床的灵活性低、可重构性差，对于弱刚性构件需要复杂的工艺，且价格十分昂贵。此外，现有的机器人也凸显了可达性的欠缺性。“如对一些在役、在航的产品，现有的机器人难以实现在原位进行加工和维护。”

那么有没有一款灵活移动的机器人可以自由“爬”上这些庞然大物进行加工、制造？答案是“有”。陶波指出，吸附式移动加工机器人（爬壁加工机器人）将是这一问题的解题思路。“灵巧的机器人可突破可达性局限，并通过机器人集群实现‘蚂蚁噬骨’式集群加工。”

那么在技术上如何突破？据悉，这款外形像极了八爪鱼的机器人有着诸多“功夫”。一是自由攀爬的“功夫”。通过设计一个自适应的吸附腔，让机器人可以像壁虎一样稳固攀爬。二是可以智能定位的“功夫”，让机器人“爬行”作业不迷路。这一“功夫”通过全场景高精度的定位装置来实现。三是灵巧干活的“功夫”。团队通过建立加工任务的时序逻辑数学描述方法的算法，实现多机加工任务的动态优化和调试。目前，该款机器人正参与多个项目制造，不断积累一些应用经验。

“未来大型构件制造，将由机器人进行集群协作。”陶波预测称，“感知-制造一体化”将是工业机器人的发展趋势，未来将进一步颠覆超大型复杂构件的现有制造模式。

重载机器人刚度、精度如何倍增？
工业仿真平台成“先遣兵”

当前，高端制造从专用装备向机器人化装备发展，其中重载机器人在航空航天、能源交通等战略装备领域中已成为不可或缺的“柔性智能工业母机”，焊接、打磨、铆接等工艺都离不开它。

作为重载机器人研发制造的“龙头企业”，美的库卡在这一领域占有绝对市场优势。论坛上，美的蓝橙实验室常务副主任、广东省珠江人才领军专家陈文杰向与会专家、听众分享了《重载机器人刚度精度跨越式倍增的探索实践》。

陈文杰

据悉，在具体的制造场景下，重载机器人常常上演“巨人绣花”的绝活，庞大的机械臂既要“善舞”，又要精准作业。

“重载机器人是一个柔性、多体的系统，在重载高速启停的冲击下，还要达到更高的精度，在众多的加工场景当中，我们要的是它绝对定位精度和轨迹精度。”陈文杰称，若重载机器人的刚度、精度不足，会严重制约机器人的应用范围和生产效率，甚至还会带来不可修复的加工缺陷。

如何让重载机器人的精度和刚度实现倍增？陈文杰给出一个思路——回归传统机器人性能正向设计。“在设计、实验环节，我们先用上了工业仿真。”陈文杰介绍称，蓝橙实验室通过搭建一个平台体系，先让设备在“虚拟工厂”中“跑起来”，看一看效果如何。

“我们基于一个模型开发流程，融入技术方案构型设计优化，传动链的设计解耦结构，零部件的解耦验证，制造装配和整机测试验证等，基于正向设计的仿真平台，面向机器人的应用场景需求进行优化和设计，提出能利于重载机器人精度和刚度跨越式倍增的拓扑构想以及传动链的设计。”陈文杰介绍称，通过这一先行设计，再到应用层面进行仿真模拟和实现闭环，最终以支撑重载机器人关键技术创新跟设计的快速验证。

工业机器人也能“具身智能”？
大模型将为机器人注入灵魂

从ChatGPT到DeepSeek，当前AI大模型技术不断升级，更智能、更高效的AI大模型正“接入”各行各业并产生深刻变革。可否想过，未来将有工业大模型为机器人注入灵魂，让机器人也拥有智慧、高效的“大脑”？

这一天将很快到来。现场，来自南方科技大学机器人研究院副院长郑锋作了《从多模态大模型到具身大脑的研究及应用》的主题分享，展示未来工业机器人“具身智能”的可能性。

郑锋

据悉，所谓的“具身智能”，指的是机器人能够在物理世界中自主地感知环境、做出决策、执行任务等。而要让机器人拥有“具身智能”的能力，先要让机器人能“看得见”。

据了解，近年来，郑锋布局了一些机器人大模型的创新性研究：一是“看”，二是基于“看”之后的“理解、分析和执行”。“这是一个多模态大模型，首先要实现‘目标感知’这一工作，包括目标定位，即‘目标在哪里，边界在哪里，到哪里去了’，最后再过渡到‘具身智能’，让机器人如何抓、如何放。”他说。

据悉，郑锋所做的技术研究涵盖了多模态的“具身智能”、视觉语言理解、工业场景应用下的多模态异常检测等。如团队自研大模型能让机器人对“看”到的东西进行理解、生成内容和描述；能在开放的场景下，对算法的安全性、鲁棒性（稳定性）进行分析；再是在工业场景应用之中，还能实现多模态数据下的异常检测的工作。

事实上，一个“能干活”的大模型需要建立在海量的训练数据之上。郑锋指出，当前，互联网上的数据基本上都是二维的，但机器人所需要的“具身智能”需要空间信息（数据），因此用二维数据来训练机器人的“具身大脑”是不合适的，这将使得机器人对三维空间的理解能力变得非常弱。

“我们正在解决这些问题。”郑锋表示，如今，团队积极训练大模型，并试图将多方数据进行统一，未来计划将这些训练数据整合起来，形成一个更标准的数据集，使得后面大模型的训练变得更加容易。“我们已经形成一个规模数据库了。”郑锋透露道。可以预见的是，当工业机器人“武装”上大模型，未来的制造业将再一次迎来“智”的飞跃。

文/广州日报新花城记者：黄子宁
广州日报新花城编辑：何波