西藏林芝森林消防支隊察隅中隊開展防火進校園宣傳活動
2025-12-06 22:12 7,179次浏览1500餘件展品亮相2025世界機器人大會，100餘款新品首發首秀 機器人又學了哪些新本領(經濟聚焦) 200多家國內外機器人企業參會，1500餘件展品亮相，100餘款新品首發首秀……8月8日至12日，以「讓機器人更智慧，讓具身體更智能」為主題的2025世界機器人大會在北京舉辦。 在大會現場，觀摩大載重工業機器人、仿生蜜蜂等尖端成果；見證人形機器人嫻熟疊衣、分揀、搬運；探尋核心零部件集群，揭示機器人「底層密碼」……這是一場專業性與大眾性相結合的機器人科技盛宴，也是觀察我國和全球機器人前沿技術和產業發展的重要窗口。 隨著信息化、工業化不斷融合，以機器人科技為代表的智能產業蓬勃興起，前景廣闊、潛力巨大，正以前所未有的廣度和深度融入生產生活。 ——編 者 產品譜系豐富 2024年，我國機器人專利申請量佔全球總量的2/3 「開工！」在北京人形機器人創新中心展區，通用具身智能平臺「慧思開物」下調度令，電力檢修、流水線分揀、零件質檢、物品封裝4個任務同時開啟，機器人們協同配合完成多場景任務。 「我們打破了傳統工業自動化『一機一崗、固定工序』的壁壘，演繹了從單體智能向群體智能的應用演進。」北京人形機器人創新中心首席技術官唐劍說。在大會上，北京人形機器人創新中心還陸續發布具身多模態大模型、人形機器人全自主導航系統等創新技術，為具身智能規模化應用提供技術支持。 機器人是各種現代技術的綜合集成，融合了人工智慧、新材料、生物仿生等新科技，是衡量科技創新和高端製造水平的重要標誌之一。當前，我國正加快高端整機、關鍵零部件和工藝軟體創新，機器人大模型、智能協同控制、人機互動、多模態感知等核心技術不斷突破。數據顯示，2024年，我國機器人專利申請量佔全球機器人專利申請總量的2/3。 連續施展側踢、勾拳、組合拳等動作，被擊倒後會迅速爬起繼續戰鬥……在宇樹科技展區，一場機器人格鬥賽正在進行。「參賽選手是我們最新升級的G1格鬥款人形機器人，擁有先進的動態平衡算法，在外部衝擊下實時調動各個關節電機，站得更穩、起身更快。」宇樹科技市場部經理廉瑩瑩說。 近年來，從步履蹣跚到穩步走路，再到快速奔跑，還能連續後空翻和打格鬥比賽，人形機器人飛速成長。「隨著AI控制算法不斷優化，國產人形機器人可實現毫秒級動作響應，穩定性、靈活性、連貫性持續提升，運動能力顯著增強。」中國電子學會理事長徐曉蘭表示。 在展會現場，因時科技高自由度仿人五指靈巧手首次亮相，傲意科技智能仿生手可以做到27種手勢1秒響應……靈巧手、減速器、控制器、伺服電機以及一體化關節等核心零部件，對於推動人形機器人迭代升級至關重要。如今，我國機器人核心零部件已形成豐富的自有產品譜系。 產業發展迅速 上半年，我國機器人產業營業收入同比增長27.8% 工業和信息化部副部長辛國斌介紹，自2015年首屆世界機器人大會舉辦以來，全球機器人產業實現飛躍式發展，智能水平加速提升、應用邊界加速拓展、創新要素加速匯聚。我國成為全球第一大機器人生產國，機器人成為發展新質生產力和塑造新型智慧生活的重要驅動力量。 走進松延動力展區，今年4月奪得北京亦莊人形機器人半程馬拉松賽亞軍的N2機器人大秀才藝，吸引不少專業觀眾前來進行商務洽談。「上半年，松延動力已獲得超過2000臺商業化訂單。為了應對訂單增長，企業在北京增設了生產基地。」松延動力創始人姜哲源表示。 工業和信息化部數據顯示，上半年，我國機器人產業營業收入同比增長27.8%，工業機器人和服務機器人產量同比分別增長35.6%和25.5%，連續12年成為全球最大工業機器人市場，2024年工業機器人市場銷量達30.2萬套。 走進「機器人大世界2.0」區域，全球首個具身智慧機器人4S店近在眼前。 在這裡，客戶可享受定製化開發、金融及機器人租賃服務，涵蓋醫療類、工業類、陪伴類等7個大類50餘項產品。「以『機器人大世界2.0』為依託，我們與北京經開區內的星海圖等知名機器人企業以及北京人形機器人創新中心等創新平臺聯動，打造全球機器人產業生態標杆。」北京經開區機器人和智能製造產業局副局長馬寧表示。 擁有世界機器人大會永久會址，北京經開區集聚了機器人生態企業300餘家，基本形成從核心零部件、整機到應用場景的具身智能產業鏈體系。機器人整機企業充分發揮引領作用，帶動產業鏈上下遊零部件企業配套發展，形成大中小協同、上下遊聯動的良好生態。 良好的產業生態離不開政策的大力支持。數據顯示，自2019年起，北京連續出臺兩輪三年行動計劃，建設全球機器人技術創新策源地、應用示範高地和高端產業的集聚區。目前，北京市人形機器人產業規模約佔全國的1/3，今年上半年產業營收增長近40%，機器人專精特新「小巨人」企業數量居全國首位。 應用場景多元 工業機器人應用已覆蓋國民經濟71個行業大類 緩緩拿起衣服，抖直、平鋪，拎起衣角摺疊，再拎起另一側……不一會兒，千尋智能研發的機械臂就把亂成一團的衣物疊得整整齊齊。 「機器人疊衣服看似簡單，考驗的卻是柔性物長程精準操作能力，具有廣泛的應用前景。」千尋智能(杭州)科技有限公司具身智能部負責人解浚源說。 科技的生命力在於應用。走進展會，令人目不暇接的各類機器人已不再止於炫技，而是展現出面向現實世界的巨大應用潛力。 看工業場景。在優必選展臺，11臺Walker S1機器人集體上崗，精準識別、協同作業，分揀一氣呵成。據介紹，優必選今年計劃交付500臺工業人形機器人投入智能製造產業。 看科研場景。源絡科技研發的具身智慧機器人Monte 02，模擬科研人員完成取樣、轉運、檢測等操作。「我們要打造下一代自動化實驗室，把科研人員從重複勞動中解放出來。」源絡科技創始人連文昭說。 看服務場景。雲跡科技UP機器人入駐酒店，早晨可化身「送餐員」，中午切換為「清潔工」，夜間則承擔「巡邏員」角色，大幅提升設備利用率。 推動機器人從工業端走入消費端，京東在大會上發布了「智慧機器人產業加速計劃」。「我們將投入大量資源，助力100個智慧機器人品牌銷售額破10億元，推動智慧機器人走進超百萬個終端場景。」京東集團探索研究院具身智能負責人戴文軍說。 技術創新拓展應用場景，應用場景牽引技術創新。 如何解決人形機器人的電池續航痛點？優必選展示了可自主換電的人形機器人Walker S2。「基於深度思考大模型技術，這款機器人可在工廠實現3分鐘自主換電，做到全天候工作。」優必選AI大模型負責人石海林說。 「人形機器人是人工智慧與機器人深度融合的產物。」徐曉蘭表示，人形機器人在家政服務、生產製造、倉儲物流、邊防海防、教育醫療等場景發揮重要作用，拉動新消費、催生新產業、擴大新就業，推動新質生產力加快發展。 目前，工業機器人應用已覆蓋國民經濟71個行業大類、236個行業中類，我國製造業機器人密度已躍升至全球第三位。國際數據公司數據顯示，2024年，中國廠商在全球商用服務機器人市場中佔據主導地位，出貨量佔比高達84.7%。 在大會上，中國電子學會還發布《2025人形機器人十大潛力應用場景》，為人形機器人技術攻關與產業化落地提供明確路徑指引，為千行百業注入新動能。 本報記者 潘俊強 李建廣 《人民日報》(2025年08月11日 第 08 版) 連結 北京將打造具身智能實訓場 本報北京8月10日電 (記者王昊男)記者從2025世界機器人大會「產業發展」主論壇上獲悉：北京亦莊啟動具身智能社會實驗計劃，將打造全域人機協同、產研共融的實訓場。 全區域開放真實場景數據採集資源。開放亦莊新城內商超酒店、藥房醫院、物流倉庫等近千個真實場景數據採集點位，建設全球領先的具身智能真實世界PB(千萬億字節)級數據池，開源開放高價值、標準化、可交易的具身智能數據，服務全行業具身智能模型訓練和本體智能化水平提升。首批20個具身智能實訓場、近百個點位將於本月正式開放。 全鏈路賦能機器人二次開發生態。圍繞機器人創新成果共享、軟硬體集成協同、應用場景拓展、產業生態培育，北京亦莊提出建設機器人二次開發社區，為開發者團隊提供免費機器人通用本體、研發空間、算力補貼、敏捷開發等要素支撐，鼓勵創新團隊針對特定應用場景進行二次開發。 全環節布局人形機器人高水平製造。率先布局人形機器人中試量產工廠，提供技術轉化、工藝改進、型式試驗、小批量試生產等服務，強化人形機器人共性製造服務能力，探索高水平「機器人生產機器人」柔性生產模式。 全場景賦能機器人產品規模應用。北京亦莊將深化萬臺機器人創新應用計劃，今明兩年逐步釋放萬臺、近50億元具身機器人應用需求，其中超千臺為人形機器人，應用場景覆蓋高端製造、教育教學、園林水域、產業園區、商業服務、醫療康養、電力巡檢、市政管理、社區物業等領域。
前不久，我在做某數位化平臺的調研時，與他們的創始人談到了一個耐人尋味的話題——「為什麼中國擁有全球最完整的工業體系，卻仍有無數中小工廠困於『代工邊緣』？」 對方提到，「其實只用產業鏈集群來描述中國製造業的供應鏈能力是不準確的，至少還包括工藝協同、企業協同、行業協同、區域協同和內外協同。」 這五個協同層面，恰好揭示了傳統供應鏈體系的深層矛盾。當我們把目光從單個企業的生存困境投向更遠，會發現全球供應鏈的重組早已超越簡單的產能轉移，演變為一場由數據與算法驅動的系統性變革——而AI，正是這場變革的核心引擎。 傳統供應鏈的困境：看不見的繩索與隱性成本 傳統供應鏈的痛點往往像慢性病，其症狀在危急時刻才會被劇烈感知。而AI卻像特效藥一樣，能讓傳統供應鏈「起死回生」。 在珠三角某電子元件基地，一家主營手機配件的工廠就曾遭遇過類似問題。當海外客戶突然要修改訂單要求時，供應商需要花費三天時間核實技術要求的細節，而車間主任也只能憑經驗決定能不能修改。這種低效的信息傳遞鏈條，迫使企業不得不常年多備15%的冗餘庫存以應對不確定性。 這種依賴人工經驗的決策模式，更「坑人」的地方在於，易引發市場波動中的「群體失智」：市場一有風吹草動，就容易集體跑偏。結果就是企業看不清市場走向，要麼一窩蜂擴大生產，要麼突然集體減產，最終陷入「產能錯配—利潤壓縮」的惡性循環。 這些問題的根源，本質上是傳統供應鏈「信息孤島」與「決策滯後」的系統性矛盾，而這恰恰是AI技術的突破口。 「信息孤島」的癥結在於，在傳統供應鏈中，訂單信息需經採購、設計、生產、物流等多環節層層傳遞，每過一個節點就產生信息損耗；上下遊企業因數據標準不統一，技術參數、交付周期等關鍵信息難以對齊。例如，某汽車零部件製造商因無法實時獲取主機廠的生產計劃調整，頻繁出現生產節奏與市場需求脫節。 「決策滯後」則體現為，傳統供應鏈依賴人工經驗和歷史數據的預測模式，在突發性事件面前不堪一擊。例如2020年新冠疫情初期，全球供應鏈的混亂正是源於信息傳遞的延遲和決策的滯後。當某國港口突然關閉時，上遊製造商無法及時調整生產計劃，下遊客戶也難以重新配置物流資源時，將會導致整個鏈條陷入癱瘓。 那這困境的本質是什麼呢？是工業時代線性協作模式與數字時代動態需求之間的脫節。當市場從「大規模標準化生產」轉向「個性化柔性定製」，全球貿易要求供應鏈具備實時響應能力時，依賴人工、割裂信息、滯後決策的傳統模式也將必然被淘汰。這也解釋了為何AI在供應鏈中的應用已從「可選升級」變為「生存必需」——它不僅是技術工具，更是重構供應鏈底層邏輯的核心引擎，就是為了將「看不見的繩索」轉化為「可量化的數據流」，將「隱形成本」壓縮為「精準可控的效率提升空間」。 如何解決？構建AI驅動的「數據—算法」供應鏈體系 當傳統供應鏈的痛點被摸清楚了，解決辦法也就隨之而來，即構建一個基於AI的「數據—算法」供應鏈體系。 該體系的核心，在於AI將模糊的製造能力轉化為可量化的數據資產，並通過算法實現全領域精準協同。一些領先的數位化製造平臺已經展現出成熟的實踐，其平臺通過構建多維度的數據標籤體系，從最底層的工藝切入，將原本難以描述的工藝能力，如微米級精度的車床加工、特定材質的表面處理工藝等，轉化為機器可識別的結構化特徵。隨後，將簡單的需求流轉到工廠，讓買家和工廠直接對接；碰到需要多種工藝的複雜訂單，就重新設計、拆解，再派單給不同工廠完成，其匹配精度與效率遠超人工篩選。 這種轉變其實本質上是AI正在繪製一張實時更新的全球「製造能力圖譜」。以前，說起企業的製造能力，大家總愛簡單分成「能做」和「不能做」兩種。現在，在AI驅動的體系中，每個工廠的工藝參數、設備配置、質量認證等數據都被拆解為可動態組合的模塊。例如，醫療器械企業發布精密零件採購需求時，AI系統不僅能匹配具備相應資質的供應商，還能根據實時產能數據推薦最優生產方案——既大幅提升供應鏈匹配效率，又顯著降低冗餘成本。這種數據驅動的決策模式，正在將供應鏈管理的底層邏輯從「被動響應」轉向「主動預測」，成為全球供應鏈的核心競爭力。 其實這場變革的關鍵在哪兒呢？說到底，數據成了供應鏈裡最值錢的家當，而算法就像分配利益的規矩——誰手裡的預測模型更準，誰能更快把所有數據理順，誰就能在全球供應鏈重新洗牌的時候佔上風。 對中國製造業來說，這種靠AI撐起來的「數據加算法」模式，不光能幫那些中小工廠跳出「只能做代工」的困局，更能把咱們「工業體系全」這個大優勢，變成在全球供應鏈裡說了算的本事。這麼一來，全球供應鏈也慢慢從「扎堆在一個地方生產」變成「靠數字連在一起高效協作」了。 從中國到全球，供應鏈的「去中心化」革命 而在全球範圍內，供應鏈都在悄悄變樣——以前是層層管著、一個中心說了算，現在慢慢變成了大家各有各的職能，互相配合著來。而這場大變樣的背後，最關鍵的推手就是AI。 想像這樣一個場景——深圳的電子元件工廠接到來自巴西的定製化訂單，系統自動生成包含質量檢測標準、付款條件和物流路線的智能合約，貨物離開生產線時區塊鏈就完成支付結算，整個過程像網購一樣簡單直觀。這種看似科幻的場景，其實在阿里巴巴國際站的跨境貿易中已經初現端倪，去年該平臺就有超過三成的交易開始應用區塊鏈存證技術，實現了全流程的透明化與自動化。 現在，技術的底層邏輯正在發生質變。5G結合AI視覺算法讓跨國遠程質檢成為可能，AI算法能實時分析全球14個港口的擁堵情況，物聯網設備回傳的貨櫃溫溼度數據經AI分析後可提前預警風險……傳統供應鏈的「金字塔」結構正被徹底解構。這種變革帶來的不僅是流程簡化，更是價值創造模式的根本性轉變——過去依賴跨國物流公司和銀行的「中間層」正在消失，生產端和消費端通過。AI驅動數字網絡直接咬合。 然而，這場革命的推進遠比想像中更加複雜。在東莞的製造業集群中，我們能看到兩種截然不同的圖景並行：某家年產值5億的電子廠斥資800萬搭建工業網際網路平臺，卻因管理層對數據可視化系統缺乏理解，導致系統淪為擺設；而隔壁的模具廠則用300萬改造費用實現設備聯網，通過實時監測刀具損耗率，就將生產效率大幅度提升。 這種差異折射出轉型的深層矛盾——當數位化需要重構組織架構時，很多企業發現最大的障礙不是技術本身，而是組織慣性。實際中通常會出現花了幾個月時間搭建ERP系統，但員工習慣了手工操作，推廣難度很大。此外，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯，如何在開放共享與風險控制之間找到平衡，是行業面臨的共同挑戰。 這些現實困境揭示：去中心化不是簡單的技術疊加，而是需要同步重構商業規則、組織文化甚至權力關係的系統工程。 供應鏈的「活」與「變」 當供應鏈「活」了起來，中國製造乃至全球產業網絡的協同與進化，才真正擁有了面向未來的無限可能。 這場由數據與算法驅動的變革，正在重塑全球供應鏈的底層邏輯——從「效率優先」轉向「韌性優先」，從「成本控制」轉向「價值共創」。 過去由跨國企業主導的垂直供應鏈，正在演變為一種網狀生態。深圳無人機企業通過開放AI算法接口，吸引全球開發者為其改進飛行控制系統，使產品響應速度提升30%；蘇州的紡織廠將柔性生產線接入AI雲平臺，成為服務十幾個國家設計師品牌的「雲製造」節點，實現按單生產的毫秒級調度。這種轉變帶來的不僅是效率提升，更是價值創造邏輯的根本變革：當每個參與方都能通過數據貢獻獲得收益分成，當創新成果能在全球範圍內即時復用，供應鏈就變成了持續進化的生命體。 從大趨勢來看，AI正在悄悄改變供應鏈創造價值的方式。過去，資源怎麼分配，基本都是行業裡的大公司說了算；現在，AI的「分布式智能」慢慢接過了這活兒——算法會盯著實時數據，靈活調配產能、優化物流路線、提前預判需求，哪怕是很小的生產單元，都可能在這個過程中變成創造價值的關鍵節點。 這種變革的深層意義在於，全球供應鏈的競爭早就不拼規模大小了，而是比誰的AI算力強、處理數據快。誰能更快練出精準的預測模型，誰能更高效地把各地的數據串起來，誰就能在現在這個講究靈活、能定製的全球市場裡搶得先機。 不過，AI推動供應鏈升級，也不是沒遇到難題。比如得建立跟AI匹配的數據歸屬和交易規則，得培養既懂生產工藝又懂算法的多面手，還得琢磨怎麼讓不同文化背景的人用AI好好配合。就像深圳華強北的轉型，從以前的手工焊接小作坊，變成現在涵蓋設計、測試、融資的全鏈條數字生態，每一步突破都離不開AI技術進步和制度創新的相互帶動——算法在優化生產流程的同時，也逼著管理模式改成了「人和機器一起協作」。 在未來的產業圖景中，AI會變成供應鏈的「神經中樞」：工廠設備靠AI自己協調幹活，物流網絡跟著算法隨時調整路線，甚至消費者幾個月後想要什麼，AI都能提前半年算出來。等每個生產單元都連上AI驅動的數字網絡，整個供應鏈會變得特別有韌性，充滿活力。這可不只是技術更新換代那麼簡單，更是全球產業格局朝著「智能協同」時代走的必然結果。 (作者劉典為復旦大學中國研究院副研究員，清華大學人工智慧國際治理研究院戰略與宏觀項目主任，新著《杭州模式：DeepSeek與中國算谷》2025年5月由中信出版集團出版)
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