在全球制造業加速邁向智能化、數字化轉型的背景下，智能制造已成為引領新一輪工業革命、推動產業升級和增強國際競爭力的核心路徑。智能制造的本質是通過新一代信息技術與制造技術的深度融合，實現制造過程的柔性化、精細化與智能化。

一

前言

具身智能作為人工智能與機器人學交叉發展的前沿方向，正逐步成為支撐智能制造高階發展的關鍵技術基礎。具身智能的核心在于可以賦予機器系統“感知 ? 決策 ? 執行”的閉環能力，使其能夠基于自身身體結構與環境交互，實現復雜任務的自適應學習、協同操作與靈活應變，使制造系統具備更高的靈活性和自主性。不同于傳統人工智能的靜態推理方式，具身智能強調智能體與環境之間的動態耦合關系，能夠在非結構化制造場景中展現更高的泛化能力。具身智能的引入，使智能制造從傳統自動化生產邁向更高層次的自主化與智能化制造。當前，具身智能在智能裝配、柔性加工、預測性維護、無人物流、智能檢測等場景中展現出顯著的應用價值。例如，集成觸覺感知與深度策略學習的協作機器人可以在復雜產品裝配中實現微米級精度；基于語義理解與多模態輸入的移動機器人系統可以在動態倉儲環境中，實現路徑自主規劃與任務協同；結合具身建模與預測診斷的數字孿生系統可以提前識別設備異常，從而降低運維成本。隨著應用的不斷深入，具身智能在智能制造中的部署仍存在多模態數據融合困難、任務遷移泛化能力不足、軟硬件協同不暢、倫理安全機制缺失等技術與應用瓶頸。

鑒于具身智能在制造領域的高度適配性與廣闊發展前景，學術界和工業界亟需從系統架構設計、關鍵技術攻關、典型應用拓展等維度，深入開展具身智能與智能制造的耦合研究。本文系統梳理智能制造的發展演進，分析具身智能驅動的智能制造關鍵特征與核心能力，總結當前研究與實踐進展，構建面向復雜制造場景的具身智能系統架構，并探討當前應用難點與未來發展趨勢，旨在為構建高自主、高靈活、高可信的下一代智能制造體系提供理論參考與技術支撐。

二

智能制造的技術演進

1.1

｜基于規則的自動化制造

自動化制造作為智能制造的初級階段，其核心特征是通過預設規則與程序來實現生產過程的自動化運行。該階段主要依托可編程邏輯控制器、數控機床以及監控與數據采集系統等關鍵設備，通過程序化控制，實現機械設備的精確操作，從而有效替代人工完成重復性、高精度生產任務。

自動化制造在提升生產效率、保證產品質量、降低人工成本等方面具有顯著優勢，特別是在惡劣工況下仍能保持穩定運行。但自動化制造系統仍存在顯著局限性，如自動化系統缺乏足夠的靈活性與適應性，難以應對復雜多變的市場需求；自動化系統的運行高度依賴人工預設規則，缺乏自主學習和優化能力；自動化系統對生產數據的利用率較低，未能充分發揮數據的潛在價值。這些局限性在一定程度上制約了自動化制造的進一步發展。

1.2

｜數據驅動的數字化智能制造

數字化智能制造是在自動化制造的基礎上，通過深度融合信息化與數字化技術，實現制造過程的數據驅動與智能優化（見表1）。數字化智能制造的核心是利用傳感器網絡、工業互聯網、云計算平臺、大數據分析、人工智能算法等先進技術，對制造全流程進行實時監控、動態優化與精準預測，從而顯著提升生產效率、降低能源消耗、減少資源浪費。

表1　智能制造的技術演進

1.3

｜具有智能賦能的智能制造

具身智能制造作為智能制造的高級階段，核心是賦予機器類人化的認知能力，使其能夠模擬人類的感知、理解、學習與決策過程。基于具身智能的制造系統不僅能夠感知環境并分析多源數據，還能夠執行復雜的認知推理與自主決策，從而顯著提升制造系統的智能化水平。

具身智能機器人通過多模態感知技術，能夠以類人化的方式完成精細裝配、質量檢測等高精度任務，從而大幅提高生產效率和自動化水平。具身智能技術通過多模態感知與自適應學習能力，顯著提升了機器對人類指令與環境變化的理解和響應能力，從而推動了人機協作的深度融合。這種多模態交互不僅優化了機器對自然語言指令的識別與執行，還增強了其在復雜制造場景下的環境適應性與任務協同效率，進一步提升了制造過程的靈活性與自主性。具身智能與人形機器人、自動化機器人產線的融合發展，使智能制造從單純數字化控制向更深層次自主化和適應性邁進。人形機器人依托具身智能，可以實現對人類行為的精細模仿與協作；自動化機器人產線通過融合具身智能技術，可以增強設備在復雜工況下的適應性。未來，隨著技術的不斷突破，具身智能制造將進一步深化人機協作，推動群體智能與分布式制造等更高層次的智能化生產模式發展，為制造業的轉型升級提供持續動力。