文章核心观点 - 具身机器人已在制造业实现初步落地应用 但规模化推广面临数据壁垒 其未来发展需通过长期数据积累与跨场景复用 提升在复杂工业环境中的泛化与自主决策能力 最终成为工厂的数据中枢与智能核心 [1][2][4] 行业现状与落地案例 - 在2026“工赋上海”创新大会上 具身机器人展示引发对其实际工业应用前景的关注 [1] - 飒智智能已为某头部手机厂商的黑灯工厂部署百余套具身机器人 在离散制造场景中实现落地应用 [1] - 制造业企业对具身机器人的核心需求是“稳定好用” 具体需降低人工依赖度 快速匹配工艺迭代 满足小批量多品种柔性生产需求 [1] 规模化应用的主要挑战 - 数据是横亘在具身机器人规模化落地前的一大壁垒 [1] - 数据采集与处理难点与制造业场景复杂性密切相关 例如造船业涵盖数十个环节 涉及多部门协同 易形成数据孤岛 且不同船型生产节点差异显著 导致数据难以标准化管控 [1] - 具身机器人泛化能力的提升需要经历长期的数据采集 积累和分析 [2] 技术发展方向与路径 - 下一阶段技术架构升级的核心方向是数据能否实现跨场景的迁移与复用 [2] - 具身机器人应成为数据中枢 接收并处理ERP MES APS等系统的工业语料 建立与生产工艺 生产对象及其他设备间的关联 [4] - 在制造业场景中 精准的垂类小模型是当下更为实用的选择 [4] - 具身机器人进工厂分为三阶段 第一阶段 按固定流程完成标准化加工并迭代 第二阶段 替代危险 恶劣环境作业 解决招工难 增加生产稳定性 第三阶段 训练出具备自主决策与规划能力的机器人 [4] 产业生态与协作模式 - 当前工厂缺乏的是在复杂场景下能够适应物理环境的智能 [4] - 产业协作模式已从供应商单方面适应需求方 演变为供需双方相互适应 通过共创推动具身机器人在制造业场景的真正落地 [4]