• 物理人工智能正在推动工业自动化的新阶段，为成本上升、劳动力短缺和客户需求变化等制造业挑战提供强有力的解决方案。

• 世界经济论坛最新白皮书探讨了人工智能、传感器和硬件领域的突破如何创造出更智能、更灵活的新型工业机器人。

• 亚马逊和富士康等早期采用者已经看到了显著的效益，包括提高效率、缩短交货时间以及创造新的技术性工作岗位。

自动化助力塑造了第一次工业革命，并在当今的第四次工业革命中持续发展。虽然自动化早已成为制造业的一部分，但人工智能、视觉系统和机器人硬件领域的最新进展，正在催生出新一代更智能、适应性更强的机器。

世界经济论坛发布的一份新白皮书《物理人工智能：推动工业运营新时代》探讨了这些发展如何扩大机器人的作用——不仅是为了提高效率，而且是为了支持工厂车间更大的灵活性和弹性。

直到最近，大多数工业机器人的设计初衷都是在受控环境中执行固定的重复性任务。这种情况正在开始改变。借助物理人工智能，机器人正在获得感知、学习和响应更复杂环境的能力，同时支持更广泛的任务和用例。

这一转变正值关键时刻。如今，制造商正面临着成本上升、劳动力短缺和客户期望变化等严峻挑战。

但我们是如何走到这一步的呢？了解工业机器人的发展历程，为下一步的发展提供了重要的背景。

工业机器人的演变

物理人工智能的应用是漫长进化历程中的下一步。我们或许认为机器人充满未来感，但最早的工业机器人可以追溯到20世纪60年代。“机器人”一词源于捷克语“robota”，意为“强迫劳动或工作”。

过去的工业机器人是基于规则的——这意味着它们被明确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。这些系统已经成为汽车和电子等行业的主流，这些行业受益于机器人为车间带来的生产力提升。

对于低变化性、大容量的任务，这些系统将继续发挥作用，其应用和能力也将不断发展。

如今，我们正见证着基于训练的机器人技术在物理人工智能领域的崛起，这种技术利用人工智能和机器学习从模拟或现实世界的经验中学习。与前代机器人不同，它们不仅严格遵循特定的程序，还能执行具有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一样，它们配备了感知工具——从高分辨率摄像头到触觉传感器——使它们能够实时“观察”并解读周围环境。基于情境的机器人的独特之处不在于它们的感知方式，而在于它们如何处理和响应不熟悉的任务。

这些能力的关键在于强大的人工智能基础模型，它们能够根据自然语言提示生成输出，整合视觉、语言和动作来理解周围环境。它们能够理解自身所处的环境，进行“思考”，自主决策，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”。

虽然这些机器人与我们从电影中了解到的人形外形还有很大的差距，但它们的外观也在发生变化：四足动物、人形机器人、移动机器人和许多其他形状已经出现，扩大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类型的机器人技术仍将继续应用于制造业。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量身定制。

为什么物理人工智能和智能机器人是制造业的关键

对于制造商来说，机器人的帮助来得正是时候。

供应链依然脆弱，地缘政治紧张局势、原材料短缺和运输瓶颈加剧了这一问题。市场不确定性进一步加剧了这些问题，威胁着生产力、利润和韧性。

原材料成本、能源价格和工资上涨，以及劳动力短缺和技能差距扩大，同样加剧了该行业面临的挑战。与此同时，客户期望更高，包括定制化程度更高、交付速度更快以及可持续性。

智能机器人将数字世界和物理世界连接起来，以增强操作灵活性，但制造商必须将机器人技术嵌入到他们的长期战略中，而不仅仅是短期收益。

打造一支能够管理机器人自动化的劳动力队伍

熟练的劳动力对于实现这一转变至关重要。根据世界经济论坛的《2025年就业未来》报告，机器人技术和自动化系统将成为取代就业岗位的主要因素。但正如最新的物理人工智能白皮书所指出的，这种取代不仅仅是消失，而是一种转变。与人工智能和其他数字化技术一起，它们还将推动新的技术岗位的创造。

例如，机器操作员将成为机器人技术员，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，制造工程师将专注于训练和优化人工智能和机器人系统。自动化带来的另一个好处是，以前的手动工作将解放人们，让他们去做更有意义的事情。

成功地将智能机器人融入工作流程，需要注重员工发展和持续学习。技能再培训、技能提升以及长期的员工规划，对于确保智能机器人兑现其承诺至关重要——不仅对企业，也对社会产生积极影响。

现实世界中的物理人工智能

虽然智能机器人仍是一个新兴领域，但早期采用者已经向我们展示了部署该技术的好处。

亚马逊在其 300 个配送中心拥有超过一百万台机器人。它们与人类员工协作，处理诸如分拣、搬运和运输包裹等重复性任务。机器人包装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。

这些系统的协调已经在试点中取得了令人瞩目的成果，包括缩短了配送时间，并提高了25%的效率。通过管理整个现场移动机器人队伍，运输效率提高了10%。亚马逊还在其测试站点创造了30%以上的技术性就业岗位。

与此同时，电子产品合同制造商富士康正在向其所谓的“可扩展的人工智能机器人劳动力”转型，以应对不断上涨的劳动力成本和本地制造业趋势。

该公司采用人工智能和数字孪生技术来模拟和自动化诸如拧紧螺丝和插入电缆等精确任务，而传统的基于规则的机器人以前对这些任务感到很困难。

数字孪生仿真技术将新系统的部署时间缩短了40%，而人工智能机器人则将生产周期缩短了20-30%，错误率降低了25%。运营成本降低了15%。总体而言，人工智能机器人在复杂的装配任务中展现出了比人类更高的成功率。

制造商如何从物理人工智能中获益？

物理人工智能并非遥不可及的未来。智能机器人技术正在改变制造业，而且发展势头只会愈演愈烈。随着时间的推移，我们将看到越来越多类似人类的能力涌现——即使其形态并非总是人形。

制造商必须迅速采取行动，利用该技术的潜力来应对其面临的诸多挑战，尤其是劳动力短缺、生产力以及对市场和经济发展的更快响应。

与孤立地使用机器人技术相比，世界经济论坛提倡分层自动化战略，将各种类型的机器人技术整合在一起，实现系统级智能。

尽管技术进步的速度令人眼花缭乱，但企业绝不能得意忘形。重点应放在以人为本的战略上，以确保可持续、包容的机器人技术整合。制造商还需要利用协作计划来共享智能，并自信地驾驭这个自动化新时代。