中科智云首席產(chǎn)品官軒江告訴筆者，通過其工業(yè)裝備全域智能體，一個建筑工地上的四臺塔吊操作人員從 12人銳減至1人，反而在嚴寒酷暑等惡劣天氣下工作效率提升了10%。

這并非科幻場景，而是正在發(fā)生的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)實。當公眾目光被能翻跟頭、跳舞的人形機器人吸引時，一場更深邃、更務實的技術革命正在工廠、碼頭和建筑工地上靜默推進。

具身的價值已在產(chǎn)業(yè)側體現(xiàn)

在科技媒體的聚光燈下，具身智能常與人形機器人劃上等號。然而，在工業(yè)場景里，具身智能正以一種截然不同的形態(tài)落地生根——它不是模仿人類的形態(tài)，而是賦予傳統(tǒng)工業(yè)裝備以“感知、決策與執(zhí)行”的智能。

“我們的目的不是去做人形機器人，”軒江清晰地劃定了界限，“我們的目的是在工業(yè)上用具身智能技術來實現(xiàn)（自動化）。這里就需要對工業(yè)有了解，知道工廠是怎么運作，這些工業(yè)設備的物理規(guī)律是什么?！?/p>

這種分野定義了工業(yè)具身智能的獨特戰(zhàn)場。其核心載體不是仿生肢體，而是塔式起重機、橋式行車、港口堆取料機這些龐大的“鋼鐵巨獸”。它們的“智能升級”，目標直指一個存在已久的產(chǎn)業(yè)痛點：在復雜、開放、人機混合作業(yè)的環(huán)境中，實現(xiàn)物料搬運的全流程自主化與安全化。

隨著AI技術的發(fā)展，工業(yè)智能化領域的市場需求規(guī)模巨大。而中科智云將自身聚焦于其中通用性極強的“物料轉(zhuǎn)運”環(huán)節(jié)。這一定位源于一個深刻的產(chǎn)業(yè)洞察：無論是工廠車間、建筑工地還是物流碼頭，將原材料、半成品或成品從一個工位安全高效地運送到下一個工位，是貫穿絕大多數(shù)生產(chǎn)場景的共性需求。

然而，實現(xiàn)這一目標的路徑，與消費級機器人或有限場景自動化截然不同。軒江指出了關鍵區(qū)別：許多傳統(tǒng)的自動化解決方案，依賴于“人機區(qū)域隔離”。即在新建的工廠或特定區(qū)域，嚴格禁止人員進入，從而簡化感知和避障的難度。這種方式固然有效，但其應用場景受限，無法適用于大量已有的、人機必須協(xié)同的“老舊”生產(chǎn)環(huán)境。

工業(yè)具身智能選擇的是一條“難而正確”的路：直面開放環(huán)境的復雜性。以塔式起重機為例，其工作場景完全露天，面臨天氣變化、人員穿梭、車輛往來、其他設備交叉作業(yè)等諸多不確定性。“我們上來就設計了一個開放式的解決方案，”軒江坦言，正是這種從最復雜場景切入，再將其技術子集應用到較簡單場景（如車間行車）的“由難到易”路徑，反而在長期構筑了更堅實、更通用的技術底座。

仍需越過“三重山”

雖然通過“人機區(qū)域隔離”的方式，能夠大幅降低工業(yè)具身智能落地的難度，但將人工智能嵌入重型工業(yè)裝備，其挑戰(zhàn)遠非將算法從云端部署到邊緣那么簡單。它需要攻克一系列在消費互聯(lián)網(wǎng)或有限自動化中不曾遇到的核心難題。

首當其沖的便是數(shù)據(jù)獲取的挑戰(zhàn)。“工業(yè)大型設備是不允許，也不可能讓你去復現(xiàn)危險場景的，會造成安全事故?！避幗莱隽薚oB領域數(shù)據(jù)采集的首要挑戰(zhàn)：危險數(shù)據(jù)極度稀缺。與可以反復跌倒、積累數(shù)據(jù)的人形機器人不同，價值數(shù)百萬乃至上千萬的工業(yè)裝備，任何一次失控都可能意味著巨大的財產(chǎn)損失和生命安全威脅，企業(yè)絕不可能為AI訓練而冒險。

其次，工業(yè)數(shù)據(jù)的敏感性極高。生產(chǎn)流程、物料信息、作業(yè)習慣都構成企業(yè)的核心商業(yè)機密，許多企業(yè)對外部數(shù)據(jù)采集抱有天然的戒備。

面對數(shù)據(jù)獲取難題，中科智云探索出了一套組合解決方案，其核心思想是：在虛擬世界中窮盡物理規(guī)律，在現(xiàn)實世界中聚焦脫敏信息。

對于危險工況數(shù)據(jù)實行“仿真先行”策略。中科智云在實驗室搭建了1:15的微型塔吊、行車等設備模型，用于安全地復現(xiàn)各種邊緣操作。更重要的是，他們引入了 SIM2REAL（從仿真到現(xiàn)實） 技術。

“我們復刻了所有設備的物理規(guī)律，”軒江特別強調(diào)了工業(yè)設備的特殊性，“有些工業(yè)設備有柔性連接的部件，比如塔鉤由鋼繩鏈接的，會來回擺動?！贝送猓匚飳е碌牡醣坌巫?、運動慣性引起的吊鉤擺動等，這些細微但關鍵的物理現(xiàn)象，都在高保真模擬器中得到了精確建模。

對于企業(yè)數(shù)據(jù)隱私問題，軒江給出的建議是 “協(xié)同脫敏”。一方面，利用合作方培訓操作員的訓練設備進行數(shù)據(jù)采集，這類數(shù)據(jù)不涉及實際生產(chǎn)機密；另一方面，在實際生產(chǎn)現(xiàn)場采集的數(shù)據(jù)，會經(jīng)過企業(yè)與技術方的共同清洗，過濾掉涉及商業(yè)敏感的信息（如具體物料類型、人員身份等）。

同時，企業(yè)采用激光雷達替代傳統(tǒng)攝像頭采集數(shù)據(jù)，激光雷達能夠生成三維點云模型，重點關注設備運行狀態(tài)和場景環(huán)境，無需采集視頻信息，進一步保護了企業(yè)的隱私和商業(yè)機密。

數(shù)據(jù)難題之后，是更嚴峻的安全落地挑戰(zhàn)。這是工業(yè)場景對AI技術提出的最高，也是最不容妥協(xié)的要求。當前沿的具身智能算法（如基于強化學習的控制模型）直接應用于工業(yè)設備時，可能面臨類似大語言模型“幻覺”的問題——產(chǎn)生不可預測的、突兀的控制指令“毛刺”。

具身智能系統(tǒng)天然存在“幻覺”問題——就像大語言模型偶爾會說“胡話”一樣，基于強化學習的控制系統(tǒng)也可能產(chǎn)生不連貫的“毛刺”。對于人形機器人，這可能導致摔倒或做出錯誤動作，需要重新調(diào)整算法。但在工業(yè)場景中，一次“毛刺”可能就是一起事故。

而面對此，軒江給出的建議是：構建一個“安全殼”，即在先進的智能控制算法外層，包裹一個堅不可摧的安全約束框架。這個“殼”實時監(jiān)控所有控制指令，確保其絕對符合物理規(guī)律與安全規(guī)程，將任何可能的算法“幻覺”扼殺在發(fā)生實際影響之前。這是將前沿AI技術“馴化”為工業(yè)級可靠產(chǎn)品的關鍵一步?！拔覀冋业搅宿k法，這個控制系統(tǒng)假設它會有不連貫，但是我們把它套在一個安全的殼里面，外面看不出來，里面做了很先進的系統(tǒng)，保證了這個系統(tǒng)能安全的落地?！避幗窒砹酥锌浦窃啤鞍踩珰ぁ钡臉嫿ɡ砟?。

另一方面，系統(tǒng)通過多傳感器融合（激光雷達、慣導、深度攝像頭等）來應對戶外復雜環(huán)境。在極端天氣（如大雨、大霧）導致感知能力低于安全閾值時，系統(tǒng)會自主報警并停機，這反而規(guī)避了人類在惡劣天氣下強行操作的風險。對于大風等擾動，則通過負反饋控制來實時抵消影響，確保穩(wěn)定。

翻越了數(shù)據(jù)獲取和安全“兩座大山”之后，工業(yè)企業(yè)還面臨著場景適配性、通用性不足的難題。工業(yè)場景的多樣性、復雜性，造成了單一的具身智能解決方案難以適配所有場景。

傳統(tǒng)工業(yè)機器人多為“場景專屬定制”，針對某一特定場景開發(fā)的系統(tǒng)，無法直接應用到其他場景，導致企業(yè)應用成本居高不下。軒江表示，中科智云早期也經(jīng)歷過“項目制”的困境，為不同客戶定制專屬解決方案，不僅開發(fā)周期長、成本高，而且難以實現(xiàn)規(guī)?；瘡椭?。

為了實現(xiàn)通用化，中科智云選擇了“從難到易”的場景拓展路徑，首先攻克最復雜、最開放的塔式起重機場景，再將成熟的技術方案延伸到行車、堆取料機等相對簡單的場景。軒江解釋道，“塔式起重機的場景最復雜，有人員、車輛、其他設備等多種變量，攻克這個場景后，我們的系統(tǒng)能夠形成完整的解決方案，其子集可以直接應用到其他場景，大大降低了通用化的難度”。這種“從難到易”的路徑，雖然前期開發(fā)難度大，但后期規(guī)模化復制的成本低，能夠快速實現(xiàn)技術的落地推廣。

AI正在重塑產(chǎn)業(yè)邏輯

工業(yè)具身智能的落地，其意義遠不止于讓單臺設備“無人化”。它正在悄然改變整個產(chǎn)業(yè)的運營邏輯、成本結構乃至競爭力內(nèi)核，并為中國科技產(chǎn)業(yè)的自主可控之路，提供了一個堅實的垂直應用基座。

最直接的變革體現(xiàn)在生產(chǎn)關系的重構上。根據(jù)中科智云提供的應用案例，其價值已得到量化驗證。據(jù)軒江介紹，目前在塔式起重機場景中，中科智云已經(jīng)取得了一些成績，“傳統(tǒng)操作模式下，一臺塔式起重機需要3名工作人員（1名安全員、1名司機、1名吊鉤操作員），四臺設備需要12名工作人員。采用中科智云的系統(tǒng)后，四臺設備僅需1名安全員即可完成監(jiān)控，人員成本大幅降低?！避幗榻B道。

在效率方面，正常天氣情況下，1名安全員的工作效率達到傳統(tǒng)12名工作人員的85%；在極端天氣（高溫、嚴寒）情況下，由于設備無需人員現(xiàn)場操作，工作人員可以在陰涼、溫暖的環(huán)境中監(jiān)控設備，效率提升至傳統(tǒng)模式的110%。

而在港口堆取料機場景，實現(xiàn)了從有人到無人的跨越，效率直接提升15%，同時讓工人徹底遠離高污染、高噪音的惡劣環(huán)境。

除了人力節(jié)省，更深遠的影響在于對設備壽命與維護成本的優(yōu)化。經(jīng)驗豐富的操作員為追求效率，常采用“甩鉤”等不規(guī)范操作，這會加劇設備結構疲勞。

AI系統(tǒng)則嚴格遵循安全規(guī)程，動作平滑穩(wěn)定。這可使設備的平均維修間隔延長，進而降低了運營成本。

更深層次看，這種理念正在革新產(chǎn)業(yè)的底層邏輯，它打破了“唯有新建全自動工廠才能提升生產(chǎn)力”的舊有范式?！拔覀兊睦砟钍菬o論是新建工廠，還是老舊工廠改造，無論是新機器，還是傳統(tǒng)的工業(yè)機器，都可以以比較簡單的方式應用AI，”軒江的闡述指向了一個更包容的產(chǎn)業(yè)未來：讓存量龐大的傳統(tǒng)工業(yè)體系，也能平等地享受新一輪科技革命的紅利，實現(xiàn)普惠性的產(chǎn)業(yè)升級。

或許這種模式并不如雙足雙靈巧手的機器人那么炫酷，但當物理AI走向產(chǎn)業(yè)，能融合企業(yè)原有機器，以更低成本、更便捷的方式落地AI應用的方式，才是真正務實的選擇。而這種模式的出現(xiàn)，也讓AI開始革工業(yè)場景中生產(chǎn)方式的“命”了。

（文｜Leo張ToB雜談，作者｜張申宇，編輯丨楊林）