开网店找货源人民网北京9月4日电 （记者孙阳）在工业智能化全面提速的浪潮下，具身智能技术正加快从“舞台上动起来”向“工厂里用起来”转变。今年以来，工信部明确部署推进人工智能赋能新型工业化，推动制造业的全流程、重点行业、重点产品的智能升级，加快下一步超级智能终端的产业化、商业化进程。

　　作为制造业中最容易被忽视的工序之一，近年来，工业质检从过去的“人工目测”实现了AOI（自动光学检测）批量应用，推动了制造业在精度和效率上的跨越。与此同时，也开始面临场景碎片化、个性化与设备导入周期的矛盾。

　　举例来看，2024年，国内新上市手机型号超400款，制造周期的缩短，促使换型频率加快。一套AOI设备的导入周期往往长达三到六个月，节奏错配影响了企业的反应速度。在工业检测“最后一公里”，人工复检和补检依然不可或缺，行业长期处于效率与灵活性的拉扯中。

　　“如果把制造业比作一条奔腾的河流，质检就像是守在下游的闸口，任何瑕疵都必须在这里被拦下。”近日，中科慧远发布了首款工业具身质检机器人——「CASIVIBOT」，在中科慧远总经理张武杰看来，工业质检的未来，不仅是算法和硬件的较量，更是如何让机器真正理解并模仿人类经验，走向“像人一样观察、像人一样操作”的具身智能。

　　行业分析认为，补齐当前AOI设备的短板，可以利用具身智能技术的“手眼协同”模式，打造行业新范式，使工业质检既能适应复杂多变场景，又能兼具导入效率；既有统一确定的形态，又具备持续学习和升级能力。

　　“我们认为，新的范式应该具备两个特征：一是个体的拟人化，包括‘场景可达、产品可达’的形态拟人、‘快速部署’的学习拟人、‘人机匹配’的识别拟人；二是群体的弹性部署，比如云端控制和集群训练。”张武杰表示。

　　张武杰介绍，在核心技术体系层面，通过模仿有经验的质检员操作，记录在质检操作时的动作路径与姿态细节，做到人机一致，并将这些经验沉淀为可复用的知识图谱。

　　同时，让机器人拥有“理解”的能力至关重要。通过引入视觉与语言双模态大模型，将图像识别与语义表达结合，使机器人不仅能看到瑕疵，还能理解其成因。

　　长期以来，质检被视为生产链条上的一道工序，是成本中心。业内认为，具身智能的引入，使质检逐渐演变为智能协作的生态环节。企业不再需要为一次性投资承担高额成本，而是可以通过机器人即服务的模式，根据需求弹性扩展检测能力。

　　张武杰认为，AOI与机器人并非替代关系，而是协同共生。“当二者结合时，形成的是效率与精度双重提升的体系：前段由AOI完成大规模筛查，后段由机器人完成复杂补检，此外，通过机器人不断学习还可反哺AOI算法库，推动整体能力进化。”张武杰表示。

　　当前，工业制造的智能化变革，已成为企业降本增效和行业高质量发展的关键路径。从3C电子到新能源汽车，从半导体到传统家居，我国场景的多样性和规模化的体系优势，为创新型企业发展提供了广阔舞台。张武杰认为：“我们有责任在这个领域走在前列，把中国制造的灵活性和速度优势，转化为智能化升级的引领力。”

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