智能制造工业机器人技术应用及发展趋势丨中国工程科学
导读：本文选自中国工程院院刊《中国工程科学》2025年第3期，带您深入探索智能制造工业机器人的技术应用与发展趋势，揭开制造业智能升级的奥秘。
作者：吴昊天，王耀南，朴玄斌，陈文锐，江一鸣，贾林，肖旭，彭伟星
来源：智能制造工业机器人技术应用及发展趋势. 中国工程科学. 2025, 27(3): 83-97.
编者按
智能制造系统是高端制造业的核心驱动力，而工业机器人则是其关键支柱。当前，智能制造工业机器人技术迅猛发展，已深入磨抛、移载、检测、装配等关键工序。机器人作业的感知、规划与控制策略仍较单一，多限于重复性任务，缺乏对复杂制造场景的深度理解与智能交互能力。全面突破相关技术，已成为推动我国制造业高质量发展的紧迫课题。
中国工程院王耀南院士研究团队在中国工程院院刊《中国工程科学》2025年第3期刊发《智能制造工业机器人技术应用及发展趋势》一文。文章系统梳理了智能制造工业机器人的应用背景与主流作业类型，涵盖航空航天、海洋船舶、新能源汽车等关键领域；深入剖析了环境感知、决策规划、运动控制与灵巧机构等共性技术进展；并前瞻性论述了大范围动态场景理解、集群化作业、柔性作业、具身智能、网络化协同及数字孪生六大发展趋势，为深化技术研究、培育新质生产力提供关键参考。
一、前言
高端制造业是支撑国家战略、引领经济发展的核心产业。航空航天、轨道交通、海洋工程等重大装备的制造水平，直接关乎国家科技竞争力。我国高端制造业历经廿载腾飞，成果斐然，但在国际竞争白热化与性能要求不断提升的背景下，挑战依旧严峻。
智能制造系统凭借自主感知、智能决策与精准执行能力，正引领产业变革，而工业机器人是其不可或缺的核心。全球工业革命浪潮下，主要工业国纷纷布局机器人战略。美国推出“国家机器人计划2.0”，欧盟力推“火花计划”，我国也将机器人与先进制造列为发展重点，全力推动制造业智能化升级。
当前，工业机器人已在磨抛、移载、检测、装配等环节广泛应用。其感知、规划与控制策略仍显固化，多局限于简单重复劳动，缺乏对“机器人-设备-环境”复杂交互的深度理解，大量工序仍需人力完成，智能化与柔性制造能力亟待突破。可以预见，工业机器人将更深融入智能制造，成为高端装备核心部件加工的主流形态。
面向这一重大趋势，本文围绕智能制造工业机器人的基础理论与关键技术，梳理应用、辨析进展、展望未来，旨在为技术深化与产业升级提供坚实参考。
二、智能制造工业机器人应用现状
（一）工业机器人应用背景
在全球制造业智能化浪潮中，机械工程、人工智能与电子信息技术的融合，正大幅提升机器人的智能水平。智能制造工业机器人以其灵活性与自适应性，成为产业焦点。其基本形态包括作业执行机构与机械臂，而搭载移动底盘的复合机器人（见图1）进一步拓展了其作业疆界。在航空航天、轨道交通等高精尖领域，机器人技术已逐步渗透至检测、加工、装配等核心工序。
图1 智能制造工业机器人的主要构成
目前，工业机器人多聚焦单一功能或工序，缺乏协作，难以胜任复杂任务。尽管在环境理解、多任务规划等领域已有进展，但整体仍难自主解决“机器人-设备-人-工件”的复杂交互问题。工程化智能制造能力与体系化支撑仍存短板。
面对市场需求快速迭代，小批量、多品种、柔性化的多机器人系统将成为主流，推动人机、多机及人机环境交互向更深维度拓展。为应对这一挑战，需围绕动态场景理解、集群作业、具身智能等方向，构建感知-规划-控制一体化协同机制，催生柔性化、信息化、无人化的新型生产模式，从而为高端制造提供全新解决方案，驱动产业数字化、网络化、智能化转型。
（二）工业机器人作业类型
1. 智能视觉检测
面对复杂多变的检测对象，实现精准实时缺陷识别是一大挑战。在二维图像检测方面，机器人“手眼”协同系统已广泛应用。智能相机结合深度学习，大幅提升了外观缺陷检测效率。在精密电子等行业，多光谱与图纹投影技术正成为主流。三维视觉检测则从接触式测量迈向非接触光学测量。针对大尺寸部件，“扫描仪+机器人”平台增强了测量柔性。现有方法对大尺寸、稀疏特征及多层复杂结构表面的检测仍力有不逮；检测机器人在复杂人机物共存场景中的感知与适应能力也有待加强。
2. 高效磨抛
机器人高效磨抛是其最具代表性的应用场景之一。凭借多关节高自由度，机器人可模拟人类进行灵活作业，在稳定控制下实现长时间连续运行，保障产品一致性，并大幅降低人工作业风险。
磨抛机器人备受关注，已成为行业研发热点。主流系统采用恒力控制，沿固定轨迹作业，适用于多种打磨场景。除通用型号外，针对航空航天、船舶等领域的专用系统也不断涌现，如叶片磨抛系统、发动机缸体磨抛设备等。但受限于机器人刚性不足与臂展空间，实现全表面打磨依然困难；任务灵活性亦有欠缺，路径规划仍较多依赖人工经验。
3. 柔性精密装配
从大型航空航天部件到微型电子元件，装配工序无处不在。当前主流的机器人自动化装配多聚焦于轴孔装配，动作相对单一。随着零件形貌日益复杂、装配间隙要求趋严，尤其是异形零部件的出现，装配难度陡增。
通过视觉与力觉传感引导，实现复杂零部件的对准与位姿调整，是目前广泛应用方案，如发动机、变速箱的轴孔与榫槽装配。为提高精度，还可基于几何约束求解柔顺轨迹，或建立接触机理模型分析微形变。当前机器人多限于执行简单装配任务，协同作业能力弱，难以应对复杂力交互与多部件长程装配。
4. 工件抓取转运
在高端制造现场，工件摆放随机、障碍众多，对机器人的动态路径规划与实时避障能力提出极高要求。工件抓取转运高度依赖精准的环境建模与运动规划。通常基于CAD模型与点云数据，设计避障策略并规划平滑轨迹。机器人视觉抓取系统已有成熟方案，集成定位、估计与规划功能，广泛应用于汽车零件等场景。但主流方法多忽略抓取过程中的物体形变，易导致物品损坏或应力残留。设计更灵巧的抓取机构是破题关键。
（三）工业机器人制造场景
1. 航空航天装备制造
航空航天制造对精度、可靠性与稳定性要求严苛。工业机器人广泛应用于飞机零部件加工与装配，显著提升自动化水平与效率。在总装环节，多机器人协同系统将机身段对接效率提高30%；在机舱组装中，机器人精准执行镗销工艺；检测环节则广泛应用红外相机、激光雷达等机器人化测量方案。
2. 海洋船舶制造
我国虽是造船大国，但制造环境差、效率低等问题制约发展。机器人技术正推动造船流程优化，应用于切割、焊接、涂装等关键场景。移动喷涂系统有望革新船舶涂装工艺；视觉引导焊接着力提升焊缝质量与鲁棒性；自动化检测机器人则致力于减小测量偏差，优化全流程。
3. 轨道交通装备制造
轨道交通装备制造关乎综合交通体系现代化。白车身焊接与打磨仍依赖人工，环境恶劣。机器人自动化打磨技术开始在转向架、司机室焊缝处理中测试应用，并能通过传感器进行自动补偿。多机器人协同作业也已实现车身的自动化搬运与复杂结构组装。
4. 新能源汽车制造
新能源汽车产线节拍快，对多设备高效协同提出极致要求。在车身制造中，多传感引导的多机器人工作站集成焊接、搬运等功能，通过智能通信与企业系统联动。在电池换电环节，机器人模拟人工流程，实现电池的自动抓取、装卸与搬运。
5. 电子信息产品制造
电子零部件尺寸小、标准化程度高，为机器人广泛应用提供了土壤。机器人系统通过视觉传感器精确定位，执行抓取、安装与在线检测，在元件定位、电路板检验、字符识别等场景发挥重要作用，具备高速、稳定、易部署的突出优势。
三、智能制造工业机器人共性技术研究进展
庞大需求驱动技术蓬勃发展，但在复杂场景理解与智能交互方面仍有不足。突破需从视觉感知、决策规划、运动控制与灵巧机构等共性技术着手。
（一）视觉感知
1. 环境理解与状态感知
动态复杂的大范围制造场景，要求机器人具备实时环境理解与状态感知能力。语义地图构建主要依靠视觉/激光SLAM及多传感器融合，但现有方法在面向高端制造所需的多要素、高精度、细粒度理解时仍显不足。状态感知涵盖位姿、形变、缺陷等信息，基于深度学习的轨迹跟踪、位姿估计等技术取得进展，但面对工艺复杂、场景多变的重大装备制造，单一模态感知方法难以满足集群机器人自主作业的综合性、实时性需求。
2. 全尺寸三维检测
三维检测通过比对扫描数据与设计模型，获取表面误差分布，是打磨、焊接等环节质量控制的关键。其核心在于扫描视点规划与尺寸测量，通过特征匹配、优化求解提升精度。数据噪声与匹配次序易导致配准偏移，影响检测准确性，是大尺寸、复杂结构部件检测的痛点。
（二）决策规划
1. 机器人多任务调度
复杂任务常需多机器人协作。启发式搜索策略（如蚁群算法）效率高，适合大规模场景，但超参数调优难，且难以处理动态任务。市场机制类方法采用分布式控制，扩展性与鲁棒性好，更适应高动态环境，但通常难获全局最优解。强化学习与模仿学习能直接映射策略，实时性高，但在大规模问题上易遇状态空间“爆炸”，导致学习收敛困难。
图2 基于环境感知的智能协同规划控制系统
2. 复杂场景无干涉协同规划
机器人末端协同规划需满足狭小空间、动态避障等多重约束。主从式系统协调性好，但误差易放大，稳定性与可扩展性受限。分布式规划（如基于速度障碍的方法）适应动态环境，但机器人增多时易出现抖动或碰撞，且对通信带宽要求高。将多机器人系统视为高维单机器人系统，并采用策略梯度模型进行规划，是应对复杂动态环境的新思路。
（三）运动控制
1. 多机器人协同控制
机器人末端刚度低是影响加工精度的关键，基于接触力模型预测与补偿的刚度增强方法是研究重点。通过建模优化位姿与力分布，可提升铣削等作业精度。多机器人协同还需满足时空约束，避免干涉，主流通过动力学建模与最优载荷分配实现。当前研究多聚焦单机器人或单一工艺，面向协同加工的精度保障体系研究仍是空白。
2. 机器人柔顺控制
接触式作业要求精准的力控制，微小位偏可能引发损伤。阻抗控制因鲁棒性佳而广泛应用，但其模型固化，难以应对复杂环境。视觉/力觉混合策略融合多源信息，柔顺性更优，或独立处理，或正交控制不同运动方向。但环境参数多变，亟需通用高效的动力学建模方式；多传感器数据融合计算成本高，难以及时响应接触力突变，是亟待突破的瓶颈。
（四）灵巧机构
传统末端执行器刚性大、自由度低，难以适应多样化工件。柔性抓手可模仿人手，在无限自由度上形变，实现对脆弱、异形、多尺寸零件的高效抓取。拉线抓手模仿肌肉收缩，但行程有限；气动抓手凭借弹性结构与气压驱动，动作灵活，通过复杂气动网络可平衡灵活性与承载力；EAP材料抓手在电压下形变，自适应性强，但机械强度弱，不宜用于大尺寸或协同任务。灵巧机构设计是提升机器人作业柔性与适应性的核心路径。
四、智能制造工业机器人技术发展趋势
（一）大范围动态场景理解
自主制造场景环境多变，状态难测。构建动态语义地图，实现精细化实时路径规划与协同控制，并全面感知机器人与工件关键信息，是突破方向。当前，多机器人视觉感知系统仍未能完全替代人工，面向大型复杂部件的多模态感知理论体系亟待完善，复杂工业动态场景的感知与理解将成为发展重点。
（二）集群化作业
集群机器人通过信息交互与行为协同，形成自主决策能力，是应对动态复杂制造任务的关键。其能重塑大型构件的测量、加工与装配流程，完成单体机器人难以胜任的任务，在提质、增效、降本与柔性生产中发挥核心作用，是智能制造的重要形态。
（三）柔性作业
高端装备核心部件结构异形、批量小、品种多，传统人工示教调试模式难以为继。智能制造工业机器人需向高柔性演进，在保持一致性、精准性优势的同时，通过增强型传感器与末端执行器，提升接触作业中的操控性能，实现人类技能与机器人模式的融合互补，以适应小批量、多品种的现代生产需求。
（四）具身智能
制造业向柔性离散作业转型，环境与任务不确定性增加。常规机器人感知与作业能力有限。具身智能机器人能理解自然语言、感知环境并自主规划交互，其与环境的强关联特性，正是应对柔性离散制造挑战的利器。多模态感知、精密运动控制及基于大模型的世界模型，是支撑其与制造环境柔性适配的关键。
（五）网络化协同
机器人系统宏观有序作业，离不开个体间高效的通信与计算。云计算、边缘计算、工业互联网等技术的“云边融合”模式，能集成多源传感器信息，动态分配计算与任务资源（见图3），实现机器人与制造设备间计算、存储与数据资源的无缝共享，推动制造系统向网络化、智能化协同演进。构建低时延、高安全的通信计算一体化网络架构，是未来发展重点。
图3 云 – 边 – 端协同的智能制造集群机器人作业架构
（六）数字孪生
数字孪生通过虚拟模型模拟物理实体的行为与特性变化。其在机器人制造领域的应用，可实现虚实交互仿真、预测优化与运行监控，显著增强复杂环境下的作业性能（见图4）。相关系统已在飞机制造等领域试点，但孪生建模精度、多传感器数据整合及预测实时性等方面仍有不足，需持续攻关以推动技术落地。
图4 工业机器人数字孪生系统
五、结语
本文系统阐述了智能制造工业机器人的应用背景、作业类型、代表性场景及共性技术进展，并展望了大范围动态场景理解、集群化作业等六大趋势。智能制造工业机器人技术的全面突破，将大幅提升我国制造业效率、技术与质量水平，为高质量发展开辟新航道。
市场与技术迭代加速，柔性化、易部署的多机器人系统将成为主流，人机、多机及环境交互将不断深化。为此，需在动态场景理解、集群作业、柔性作业、具身智能、网络化协同与数字孪生等方向重点突破，构建感知-规划-控制一体化协同机制。让我们共同关注并推动制造模式柔性化、过程信息化、工序无人化的新型生产方式，为破解高端制造难题提供中国方案，携手迈向制造业数字化、网络化、智能化的崭新未来！
注：本文内容呈现略有调整，若需可查看原文。
作者简介
王耀南
机器人技术与智能控制专家，中国工程院院士。
主要从事智能机器人感知与控制技术及工程应用研究。
注：论文反映的是研究成果进展，不代表《中国工程科学》杂志社的观点。
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