物理AI如何改变制造业？智能机器人时代展望
📌 内容提要
物理 AI 正推动工业自动化进入新阶段，为制造业面临的成本上升、劳动力短缺和客户需求变化等挑战提供有力解决方案。亚马逊、富士康等早期采用者已看到显著收益。
自动化推动了第一次工业革命——在今天的第四次工业革命中，它仍在不断演进。尽管自动化早已成为制造业图景的一部分，但人工智能、视觉系统和机器人硬件的最新进展，正在催生新一代更智能、更具适应性的机器。
世界经济论坛新发布的白皮 书《物理 AI：驱动工业运营新时代》探讨了这些进展如何拓展机器人的角色——不仅是为了提升效率，更是为了增强工厂车间的灵活性与韧性。
直到最近，大多数工业机器人都是为受控环境中的固定、重复性任务而设计的。这种情况正在开始改变。借助物理 AI，机器人正在获得感知、学习和应对更复杂环境的能力。
一、工业机器人技术的演进
物理 AI 的应用是漫长演进历程中的下一步。最早的工业机器人可以追溯到 20 世纪 60 年代。"机器人"一词源自捷克语 robota，意为强制劳动或工作。
过去的工业机器人是基于规则的（Rule-based）——这意味着它们被预先编程来执行需要高精度和高速度的重复性任务，但缺乏灵活性。这些系统已成为汽车和电子等行业的标配，这些行业也受益于机器人为生产车间带来的生产力提升。对于低变异性、高容量的任务，这些系统将继续发挥作用，其应用和能力也将不断发展。
我们现在正见证着基于训练的（Training-based）机器人技术催生出物理人工智能，其中人工智能和机器学习被用于从模拟或真实世界的经验中学习。与以往的机器人不同，它们不再仅仅僵化地遵循特定程序，而是能够执行包含一定程度变化的任务。这使得这些机器人更适合中等产量甚至非重复性的生产任务。至关重要的是，它们的训练可以虚拟化，从而显著缩短部署时间并扩大可自动化任务的范围。
基于情境的（Context-based）机器人技术标志着智能自动化的下一个发展阶段。与基于训练的机器人类似，它们也配备了感知工具——从高分辨率摄像头到触觉传感器——使它们能够实时“看到”并解读周围环境。基于情境的机器人与众不同之处不在于它们的感知方式，而在于它们如何处理和响应陌生的任务。
这些能力的关键在于强大的AI基础模型，它们能够根据自然语言提示生成输出，整合视觉、语言和动作信息以理解周围环境。这些模型可以感知所处的环境，进行“思考”，自主做出决策，甚至进行规划。白 皮书将这些技能的程度比作“人类级别的任务直觉和规划能力”。
虽然这些机器人与我们在电影中看到的类人形态还相差甚远，但它们的外观也在发生变化：四足机器人、类人机器人、移动机器人和许多其他形状的机器人已经出现，扩展了机器人的应用范围。
尽管如此，基于规则、基于训练和基于情境的三种机器人技术都将继续在制造业中得到应用。作为多元化自动化战略的一部分，它们的部署将根据不同生产线和类型的需求进行定制。
三类机器人——基于规则的、基于训练的和基于情境的——都将继续在制造业中使用，作为多元化自动化战略的一部分。
二、为什么物理 AI 和智能机器人对制造业至关重要
对制造商而言，机器人的助力来得正是时候。供应链依然脆弱，地缘政治紧张、原材料短缺和运输瓶颈更是雪上加霜。不断上涨的原材料成本、能源价格和工资，加上劳动力短缺和日益扩大的技能缺口，同样加剧了该行业的挑战。与此同时，客户的期望要求更高的定制化、更快的交付和更强的可持续性。
智能机器人将数字世界与物理世界连接起来，提升运营灵活性以实现这些目标。制造商必须将机器人技术融入其长期战略，而不仅仅是短期收益。
三、打造管理智能机器人自动化的员工队伍
一支技能娴熟的劳动力队伍对于实现这一转型至关重要。根据世界经济论坛《2025 年未来就业报告》，机器人和自主系统将成为岗位替代的主要来源——但这种替代并不意味着岗位的消失，而是一种转型。
机器人和自主系统将与 AI 及其他数字化技术一起，催生新的技能型岗位。例如，机器操作员将转型为机器人技术员，物流团队将负责协调移动机器人，维护团队将转向预测性维护。此外，自动化以往的人工工作还能解放人们，让他们从事更有意义的任务。
将智能机器人成功融入工作流程需要重视员工发展和持续学习。技能再培训和提升，以及长期的人力资源规划，对于确保智能机器人兑现其承诺至关重要——这不仅对企业有利，而且对社会也大有裨益。
物理 AI 驱动的价值链新角色
| 领域 | 现状 | 未来场景 |
|---|---|---|
| 材料加工 装配与包装 | ||
| 制造工程 | ||
| 物流 | ||
| 质量控制 | ||
| 维护 |
来源：BCG、世界经济论坛《物理 AI：驱动工业运营新时代》白皮 书
四、现实世界中的物理 AI
亚马逊：百万机器人与人类协作
亚马逊在其 300 个配送中心部署了超过 100 万台机器人。它们与人类员工协作，处理分拣、搬运和运送包裹等重复性任务。机器人包装产线还有助于最大限度地减少包装浪费，支持亚马逊的可持续发展目标。
富士康：可扩展的 AI 赋能机器人员工队伍
富士康正在向"可扩展的 AI 赋能机器人员工队伍"转型，以应对劳动力成本上升和本地化制造的趋势。该公司利用 AI 和数字孪生技术，对拧螺丝、插接线缆等传统基于规则的机器人此前难以胜任的精密任务进行模拟和自动化。
早期采用者主要成效
| 企业 | 指标 | 成效 |
|---|---|---|
| 亚马逊 | 提升 25% | |
| 亚马逊 | 提升 10% | |
| 亚马逊 | 增加 30% | |
| 富士康 | 缩短 40% | |
| 富士康 | 缩短 20%~30% | |
| 富士康 | 降低 25% | |
| 富士康 | 下降 15% |
来源：世界经济论坛《物理 AI：驱动工业运营新时代》白皮 书
五、制造商如何收获物理 AI 的红利
物理 AI 并非遥远的未来。智能机器人已经在改变制造业，而且势头只会不断增强。随着时间的推移，我们将看到越来越多的类人能力涌现——即便机器人的形态未必总是人形。
世界经济论坛主张采取分层自动化战略，而不是孤立地使用机器人——通过整合各种类型的机器人，实现系统级智能。
尽管技术进步的步伐令人目眩，企业也不能被冲昏头脑。重点应始终放在以人为本的战略上，确保机器人集成的可持续性与包容性。
📎 原文信息
原文标题：What is physical AI — and how is it changing manufacturing?
来源：World Economic Forum（世界经济论坛），Emerging Technologies 专栏
原文链接：https://www.weforum.org/stories/emerging-technologies/what-is-physical-ai-changing-manufacturing/
