原標題：卡奧斯具身智能機器人即將“進廠上班”

青島日報/觀海新聞記者  楊光

走進卡奧斯工業智能研究院的實驗室，記者見到了即將進入海爾空調燈塔工廠總裝線的“新員工”——具身智能機器人。

從外觀來看，與一般的工業機器人并無二致，實際上卻是搭載了“最強大腦”的“裝配手”——具備操作精度達到0.1毫米級的機械臂和能夠感知環境的智能視覺系統，再加上卡奧斯天智工業大模型的加持，實現了“手、眼、腦”兼具。它能夠在同時生產上百種型號空調外機的生產線上，一眼看出產品型號、精準識別螺絲孔位，自行規劃操作路線、精準抓取螺絲，并用恰到好處的力道“擰螺絲”完成裝配。

這是“具身智能”在青島發展的最新寫照。

具身智能，簡單來說就是“有身體的智能”。通過將人工智能融入機器人等物理實體，讓“AI大腦”有了“身體”、給“身體”加裝“AI大腦”，變成能夠像人一樣去感知、學習，與物理世界產生動態交互的智能體。

這一將智能與物理形態相結合的概念早在1950年就被“AI之父”圖靈提出，但多年來鮮有突破。在當下這個數字浪潮與物理世界相互激蕩的變革時代，多模態大模型、高精度傳感器等人工智能技術屢屢突破，讓“具身智能敘事”在2025年真正拉開了帷幕。

而工業場景被業界普遍認為將率先迎來具身智能的落地。“相對于家庭服務這種高泛化性的人機交互場景，工業場景更為明確和穩定，有利于具身智能技術的驗證和推廣。”卡奧斯工業智能研究院副院長魯效平博士表示，“工業領域在提高生產效率、降低勞動強度、提升產品質量等方面也有著強烈的需求，而具身智能能通過自動化、智能化的生產操作，提高生產的靈活性和適應性，為工業企業的轉型升級開辟新的路徑。”

透過卡奧斯的實踐，我們可以看到，以智能制造見長的青島，正努力把握這個新的產業機會。

人形機器人未必是“最優解”

具身智能在大眾的認知中往往把它與人形機器人劃等號。

斯巴頓堡寶馬工廠的生產車間里的Figure 02在搬運車身；波士頓動力曾經以跑酷和空翻聞名的Atlas機器人在工廠整理零件；特斯拉Optimus陸續展示工廠搬運、設備調試等場景；優必選Walker S在極氪工廠實訓協同分揀、協同搬運、精密裝配等任務……這些人形機器人“進廠打工”的炫技式展示，也讓人們迫切期待著生產力變革的顛覆時刻。

但是，對工業場景來說，實現這一顛覆的“最優解”也許未必是人形機器人。

“與機械臂相比，人形機器人自由度更多，但構造也更為復雜。現階段人形機器人能夠實現的操作精度和速度，都難以匹配家電智能制造每10秒左右下線一臺產品的生產節拍。”魯效平表示，“我們希望實現的是，在保證工廠生產節拍的情況下，讓具身智能真正實現在生產線上的落地。”

如何落地？卡奧斯選擇從總裝線上“擰螺絲”這一場景切入。

總裝線通常是傳統工廠用人最多的環節。隨著“00后”進入工廠，產業工人的知識結構也在發生巨大的變化，總裝工位成為下一步迫切需要通過智能制造替代重復性勞動的崗位?？▕W斯工業智能研究院的董李揚博士表示：“從作業效率上來看，搭載工業具身智能系統能夠實現無縫換產，通過機器人不間斷的連續作業，作業效率可以提升30%以上。在質量控制方面，使用具身智能系統可以減少人為操作的誤差，在面對來料偏差或者是變形的特殊情況時，機器人可以通過智能視覺系統精準識別，并實現自適應的調整，從而大幅提升產品的質量，實現進一步的降本增效。”

當然，這也是一個極具挑戰的選擇。目前，海爾空調的燈塔工廠，是采用大規模個性化定制的互聯工廠，對柔性生產的能力要求極高。生產線上的每一個產品都匹配用戶訂單，這意味著即便是兩個相鄰的產品也可能是不同的型號。要匹配這樣的生產節拍和柔性生產需求，具身智能系統就得有“眼疾手快”的功夫，這背后必須有高精度感知系統和智能控制算法的支撐。

讓機器人會“擰螺絲”并不簡單

“以前的人工智能，大多是在虛擬的環境中處理數據、做決策，就像是一個被困在書本里的學者，只能通過文字來了解世界，無法直接感知和影響物理世界。這種模式下的機器人只能按照預設程序重復機械動作。”魯效平表示，“而具身智能機器人不僅僅是處理數據，更強調通過感知、行動、反饋的閉環實現動態適應。”

“擰螺絲”看似是裝配的基本動作，要想讓具身智能機器人自己通過思考決策去實現，其實并不簡單。

“我們的系統集成了基于深度學習的機器視覺技術，高精度的3D相機為系統裝上了一雙‘眼睛’，它不僅能看到生產線上的產品，還能夠通過算法對它的位置和姿態進行精準預判，并且能夠識別出像螺絲孔這樣對工藝要求精細度極高的結構，識別精度達到0.1毫米以內，可以穩定、精準地抓取零部件，拿捏好擰螺絲的力道，從而解決了傳統生產過程中機器人盲操作的痛點問題。”董李揚介紹道。

更重要的是“擰螺絲”的整個底層邏輯被重塑了。

“傳統的工業機器人‘擰螺絲’，執行的是工程師寫好的代碼和調校后的指令，是通過‘死記硬背’完成固定的行動路線。我們要告訴機器人每到一個孔位要經歷哪些路徑點，每走到一個路徑點時要用什么樣的速度和加速度、每個關節用什么樣的力矩。一旦來料出現偏差，機器人就難以應對。”魯效平說。

在產品創新速度日益加快的當下，用戶需求不斷變化，工廠幾乎每天都有新的型號投產，每個新型號就意味著新的產品結構和螺絲孔位。“一個工廠中最難被替代的崗位就是工藝設計工程師。”魯效平講解道，“每上新一個型號，工程師就要對新型號產品的操作指令進行編程、調試，調試的過程至少需要一周。”

大模型的精進，顛覆了這一模式。“卡奧斯天智工業大模型的4700余個機理模型和200余個專家模型，能夠為我們的工業具身智能系統提供從意圖識別到任務規劃，再到代碼生成等核心底層能力，讓它像人類一樣去理解、去思考、去執行。”魯效平表示，“當工廠出現一款全新的產品時，搭載工業具身智能系統的機器人可以根據產品的CAD模型，識別需要鎖付的孔位，自主完成工藝規劃和操作生成，在新品導入環節減少了90%的編程調試時間，極大地提高了工廠的上新效率。”

工廠的未來形態

卡奧斯具身智能機器人即將在海爾空調燈塔工廠“上崗”。

目前海爾已累計擁有9座“燈塔工廠”和1座“可持續燈塔工廠”，是全球擁有“燈塔工廠”數量最多的企業。“擰螺絲”只是一個開始。“下一步，卡奧斯工業具身智能系統將會研發更多套件。我們可以設想這樣一個場景，未來，一個具身智能機器人，可以完成總裝線上的鎖付、焊接、鉚接等所有工序，獨立組裝一臺家電；或者，我們可以通過模塊化的配置部署總裝工位，讓工廠自己根據訂單決策排產，實現一個工廠就是一個智能體。”魯效平表示，“這將實現真正的黑燈工廠。”

把工廠交給具身智能，人要去做什么？在魯效平看來，無論技術如何演進，通過人機協同模式的創新，滿足產業一線的新需求，讓人更好地發揮自己的價值這一根本原則不會改變。他介紹，操作和維護工廠中的智能設備，需要掌握自動化控制、人工智能、數據分析等多領域知識的專業人才。例如，工業機器人系統操作員不僅要熟悉機器人的操作流程，還要具備故障診斷和編程能力；人工智能工程師則負責開發和優化智能生產算法，確保生產系統的高效運行。這將推動勞動力結構加速向高端化、智能化轉變。

需要承認的是，當前具身智能的應用落地仍面臨挑戰，要攻克技術瓶頸、高質數據、成本與效益平衡、安全與倫理等領域的問題。但在人工智能從“虛擬”走向“物理世界”的必經之路上，具身智能的大門已然敞開，打開了更具想象力的未來工業智能空間。