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2025年，在汽车制造行业，“机器人+人工智能”技术的应用已经取得了显著的成果。生产操作环节中，机械臂搭载操作优化模型，能够实现高精度的焊接、喷涂等操作，不仅提高了生产效率，还保证了产品质量的稳定性。例如，埃夫特的国产喷涂机器人在汽车整车领域的应用，打破了国外技术垄断，为汽车制造企业提供了更具性价比的选择。“移动机器人+协同优化模型”在汽车仓储物流环节的广泛应用，确保了零部件能够按时、按量、准确地送达工位，极大地提高了生产连续性。
在半导体行业，这一技术组合同样发挥着重要作用。晶圆生产过程中，“机械爪+识别类模型”能够快速、准确地识别晶圆表面的缺陷，如切割道、裂缝、划痕等，从而提高产品质量和生产效率。增广智能电动夹爪凭借其高精度的力控能力，为晶圆的搬运和操作提供了可靠支持。“移动机器人+识别类模型+自主导航模型”在半导体物流配送中的应用，逐渐取代传统的天车系统，成为精细化物流的主流选择。
钢铁行业作为流程型行业，面临着高温、热辐射、粉尘等危险环境，传统机器人在生产操作、物流配送等场景中已经得到了广泛应用。如今，“机器人+人工智能”技术进一步提升了钢铁行业的智能化水平。“机器人+识别类模型”在质量管理与追溯场景中的应用，能够快速、准确地识别钢材表面的各种缺陷，如裂纹、气泡、夹杂等，提高了检测的准确性和效率。广西钢铁焊缝“云眼”机器人通过5G视频实时采集图像，利用AI技术在线自动检测，减少了样品实验冲压次数。“移动机器人+识别类模型+自主导航模型”实现了高温生产设备的安全检查，能够对热风炉的重要部位定期测温，及时发现安全隐患。
除了在生产操作环节的应用，“机器人+人工智能”技术还在物流配送、质量管理、安全管理等高附加值场景中不断拓展。物流配送领域，全球物流机器人销量增速高达35%，这一增长得益于全球供应链的整合深化以及工厂设计水平的提升。激光地图构建（VSLAM）技术的成熟，使得基于地图数据的深度学习算法能够自主规划行动路径，并进行动态避障，为物流机器人的广泛应用提供了技术支持。
质量管理方面，机器视觉检测技术的成熟使得检测机器人能够适应各类大小、形状、质地的检验对象，并同时开展多个检测流程。大族机器人Elfin协作机器人能在60秒内完成电池托盘法兰面内测平面度检测、内腔长度检测、碰焊点检测等多项检测任务，大大提高了检测效率和准确性。ABB提供的人工智能机器人焊接质检系统，以比人工快20倍的速度检测、发现和识别仅22微米的缺陷，为企业降低了质量成本。
安全管理领域，虽然总体需求相对较小，但在钢铁、化工、电力、采矿、交通等安全性要求较高的行业中，巡检机器人通过智能巡视实现全天候运作，能够及时发现和预测安全隐患。
过去，汽车和半导体行业由于对生产精度、交付速度等要求较高，且具备较强的资金基础，成为工业机器人最大的市场。但随着市场竞争的加剧和技术发展的推动，国内大量企业正加速向高端化、智能化、绿色化方向发展。如今，越来越多的传统制造业也开始面临自动化甚至智能化转型的需求。
在这些传统制造业中，除了过去应用较为广泛的操作、检测、物流场景以外，还存在大量垂直场景需求。化工冶金行业的安全巡检、纺织消费品行业的试验验证等场景，都为“机器人+人工智能”技术提供了广阔的应用空间。未来，随着人工智能、物联网等技术的深度融合，这些垂直场景的应用将不断拓展，工业机器人将在更多领域实现智能化升级，助力各类传统制造业迈向高质量发展。
2025年，具身智能机器人逐渐崭露头角，成为工业领域的新亮点。与传统机器人不同，具身智能机器人能够通过“感知-推理-行动-反馈”的闭环，形成对物理世界的深刻理解，在复杂的场景中做出更加精确和灵活的响应。这种机器人不仅具备自主学习能力，还能够根据工作对象和环境的变化实时调整，完成影响因素、操作步骤更加复合的任务。
