2026年工博會上，具身智能與物理AI成為工業(yè)機器人領域的熱門話題。從模仿學習、AI視覺到智能體自主規(guī)劃，機器人正嘗試擺脫對固定程序和人工示教的部分依賴，獲得更強的環(huán)境感知與任務適應能力。

但對工業(yè)自動化行業(yè)而言，讓機器人學會一項技能只是開始。如何將這種能力轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定的生產(chǎn)效率，并在不同工位、不同產(chǎn)線之間復制，才是物理AI真正的考題。

ABB機器人此次展示的技術工具鏈，以及上海超級工廠已經(jīng)落地的應用，提供了一個具象化的落地案例。物理AI帶來的變化，不只是機器人變得更加智能，更在于機器人應用的開發(fā)方式，以及行業(yè)原有的競爭壁壘，正在發(fā)生變化。

一、從編程到學習，機器人應用的門檻正在改變

傳統(tǒng)工業(yè)機器人依靠預設程序、軌跡規(guī)劃和人工示教執(zhí)行任務，在汽車制造、電子裝配等結構化場景中已經(jīng)相當成熟。但面對多品種、小批量和高頻換型的生產(chǎn)需求，重新編程、現(xiàn)場調(diào)試與工藝切換所產(chǎn)生的成本，可能成為自動化進一步普及的障礙。

物理AI試圖改變的，正是機器人適應新任務的方式。

本屆工博會上，ABB機器人展示了GoFa協(xié)作機器人通過模仿學習掌握手沖咖啡技能的演示。機器人能夠復現(xiàn)水壺的運行軌跡與注水節(jié)奏，結合OmniCore EyeMotion視覺系統(tǒng)理解場景，并通過智能體AI規(guī)劃動作序列，再利用自主路徑規(guī)劃學習操作此前未接觸過的咖啡設備。

這套演示呈現(xiàn)了一條不同于傳統(tǒng)示教編程的技術路徑，機器人開始嘗試從示范中學習技能，再結合視覺感知與自主規(guī)劃完成任務。部分過去需要工程師逐點設置、反復調(diào)試的工作，有望轉(zhuǎn)向更高層次的任務定義與技能訓練。

技術演示離復雜工業(yè)環(huán)境中的穩(wěn)定運行仍有一定距離，但其指向的產(chǎn)業(yè)價值已經(jīng)相對清晰。當機器人適應新任務的成本下降，一些過去因編程復雜、換型頻繁而難以自動化的工序，就有機會重新具備經(jīng)濟可行性。

ABB機器人上海超級工廠的控制器生產(chǎn)線提供了更具工業(yè)意義的案例。據(jù)ABB機器人中國區(qū)總裁韓晨介紹，該產(chǎn)線涉及200余種不同配置的控制器產(chǎn)品，通過引入物理AI相關工具鏈，實現(xiàn)了高度柔性化生產(chǎn)，能夠適應不同型號與配置的訂單需求。

這說明，物理AI的價值未必首先體現(xiàn)在讓機器人完成多么復雜的動作，而是讓自動化系統(tǒng)更容易適應生產(chǎn)變化。過去，機器人能否勝任某項工作是一道門檻；未來，能否以更低的成本完成換型、調(diào)試和重新部署，也將成為自動化項目能否落地的重要因素。

二、打造完整智能工具鏈，傳統(tǒng)機器人的競爭壁壘正在重構

如果說模仿學習改變了機器人獲取技能的方式，那么ABB機器人此次展示的另一條主線，則是將AI能力整合進既有工業(yè)軟件、控制系統(tǒng)和機器人產(chǎn)品體系。

RobotStudio HyperReality通過仿真與合成數(shù)據(jù)支持AI模型訓練和投產(chǎn)前驗證；OmniCore EyeMotion與AI Robot Trainer聚焦視覺感知、模型訓練和環(huán)境適應；自主路徑規(guī)劃則幫助機器人減少對人工干預的依賴。這些技術共同構成從訓練、驗證到部署的工具鏈。

為什么工業(yè)級物理AI需要這樣一套體系？

工業(yè)客戶購買的不是一個能夠獨立運行的模型，而是一套能夠在生產(chǎn)現(xiàn)場交付的自動化系統(tǒng)。模型負責理解任務、識別環(huán)境和規(guī)劃動作，本體與控制系統(tǒng)負責精確執(zhí)行，仿真系統(tǒng)則需要盡可能提前驗證運行條件，任何一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題都可能影響最終的生產(chǎn)效果。

這也解釋了傳統(tǒng)工業(yè)機器人廠商在物理AI時代仍然擁有競爭機會。它們長期積累的運動控制、仿真驗證、安全技術、工藝經(jīng)驗和現(xiàn)場交付能力，并不會因為AI的出現(xiàn)而自動失去價值。真正的挑戰(zhàn)是，能否把這些積累轉(zhuǎn)化為更低的開發(fā)成本、更快的部署速度和更可靠的應用方案。

ABB機器人此次還提出在RobotStudio中引入模型上下文協(xié)議（MCP），支持外部AI智能體調(diào)用相關軟件工具。這一方向意味著，機器人應用開發(fā)有望進一步連接外部模型與工業(yè)軟件，減少重復性工程工作。

其實，我們認為更現(xiàn)實的制約來自模型泛化能力。

韓晨在采訪中坦言，物理AI在部分垂直場景中已經(jīng)取得實踐成果，但跨場景遷移能力仍有待提升。為此，ABB機器人嘗試通過仿真模擬異常工況，并將真實產(chǎn)線產(chǎn)生的業(yè)務數(shù)據(jù)回傳至工具鏈，持續(xù)擴充數(shù)據(jù)集、改善模型表現(xiàn)。

單一場景的成功，并不意味著同一套能力可以直接遷移到其他工廠、設備和工藝。如果每進入一個新場景，都需要大量重新訓練和現(xiàn)場調(diào)試，AI帶來的效率優(yōu)勢就可能被抵消。

因此，物理AI并沒有簡單地把工業(yè)機器人的競爭從硬件轉(zhuǎn)向軟件，而是讓競爭進一步延伸至模型、本體、控制系統(tǒng)、工業(yè)軟件與應用經(jīng)驗之間的協(xié)同能力。傳統(tǒng)廠商的工業(yè)積累仍是優(yōu)勢，但只有轉(zhuǎn)化為可復制的交付能力，這種優(yōu)勢才能真正兌現(xiàn)。

三、工業(yè)級物理AI，必須接受生產(chǎn)現(xiàn)場的檢驗

技術工具鏈能夠降低應用開發(fā)門檻，卻不能自動解決工業(yè)化問題。對于物理AI而言，安全、生產(chǎn)性能與跨場景復制能力，決定著它能否從技術驗證走向規(guī)模化應用。安全是不可逾越的底線，傳統(tǒng)工業(yè)自動化依靠明確的程序、工藝邊界和安全機制運行，而AI引入了更多自主判斷與動態(tài)調(diào)整。一旦模型出現(xiàn)錯誤理解或異常決策，就可能帶來設備損壞、生產(chǎn)中斷乃至人身風險。因此，仿真測試、異常工況驗證和功能安全評估必須成為系統(tǒng)部署的重要環(huán)節(jié)。

性能則決定技術是否具備商業(yè)價值。韓晨強調(diào)，工業(yè)生產(chǎn)不會為了適配AI而犧牲產(chǎn)能。如果機器人引入具身智能后，作業(yè)速度仍然不及人工，就很難滿足正式生產(chǎn)的要求。客戶最終衡量的不是機器人能否完成一次任務，而是實際節(jié)拍、精度、穩(wěn)定性和綜合成本能否達到預期。

ABB機器人披露，其OmniCore EyeMotion結合AI Robot Trainer，可將現(xiàn)場調(diào)試時間最高縮短90%，生產(chǎn)節(jié)拍時間最高縮短50%。這些指標展示了相關技術的潛在價值，但屬于企業(yè)披露的最高改善幅度，具體效果仍取決于應用場景與對比基準，不能直接視為所有項目的普遍結果。

比單次性能更值得關注的，是應用能否復制。一個模型在特定工位運行良好，并不意味著它可以無成本地遷移到其他產(chǎn)線。部署周期、重新訓練投入、維護成本以及持續(xù)運行表現(xiàn)，才是判斷物理AI商業(yè)化進度的關鍵指標。

在應用方向上，韓晨認為，物理AI應優(yōu)先進入高危、惡劣環(huán)境以及重復枯燥的崗位。倉儲物流、自動鎖螺絲等應用，也體現(xiàn)出工業(yè)智能化可以從具體工序逐步推進，而不必等待通用機器人能力完全成熟。

這比追求機器人能夠完成多少種任務更符合工業(yè)生產(chǎn)的現(xiàn)實邏輯，先在需求明確、效果可衡量的場景中驗證價值，再逐步擴展應用范圍。通用能力的提升固然重要，但工業(yè)客戶更關心的是，這種能力能否轉(zhuǎn)化為可核算的生產(chǎn)收益。

工控網(wǎng)點評：真正的競爭是把AI轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力

ABB機器人此次工博會展示的技術與應用表明，物理AI已經(jīng)開始進入部分真實制造場景，但從局部驗證走向規(guī)模化復制，仍需解決模型泛化、安全驗證、部署成本與生產(chǎn)性能等問題。

未來兩三年，值得觀察的不是機器人能夠完成多少新奇任務，而是部署周期能否持續(xù)縮短、實際生產(chǎn)效率能否得到量化改善，以及經(jīng)過驗證的應用能否跨工位、跨產(chǎn)線復制。

對于工業(yè)機器人廠商而言，AI正在打開新的競爭空間，卻沒有改變工業(yè)生產(chǎn)最基本的評價標準，即效率、質(zhì)量、安全與成本。

機器人競爭的下一階段，拼的不只是智能程度，而是誰能把AI與工業(yè)控制、軟件工具鏈、機械本體和工藝經(jīng)驗結合起來，將技術能力轉(zhuǎn)化為可驗證、可復制、可持續(xù)的工業(yè)生產(chǎn)力。