2025基于具身智能的智慧工厂创新应用白皮书|科技 |智慧 |机器人 |技术 |处理速度 |智元

今天分享的是：2025基于具身智能的智慧工厂创新应用白皮书

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四方协同破局制造业智能化：具身智能技术落地智慧工厂，零失误作业成新标杆

在全球制造业加速向智能化、柔性化转型的浪潮中，一项名为“具身智能”的技术正从实验室走向生产线，成为破解传统工厂效率瓶颈的关键力量。近日，富临精工、成都安努智能、智元机器人与英特尔联合发布《基于具身智能的智慧工厂创新应用白皮书（2025）》，通过四方技术协同，推出了一套可规模化落地的智慧工厂解决方案，不仅在实际生产中实现“零失误”作业，更为制造业智能化升级提供了可复制的实践样本。

具身智能崛起：制造业的“新引擎”与待解难题

近年来，具身智能技术凭借“感知-决策-行动”的一体化能力，已在多个行业崭露头角。在制造业领域，它通过协作机器人、智能控制系统实现生产线柔性化，某汽车制造商引入该技术后，多车型混线生产效率提升30%；医疗领域的手术机器人如达芬奇系统，能显著缩短患者恢复时间；物流行业的自动化仓储则通过机器人分拣，大幅加快订单处理速度。全球人形机器人出货量持续增长，中国已成为推动该技术落地的重要力量，政策层面的支持与人口老龄化带来的服务需求，更让具身智能成为各行业智能化转型的“新引擎”。

然而，技术落地并非一帆风顺。白皮书指出，具身智能要大规模应用于工业场景，仍面临四大核心挑战。首先是“算力与成本的平衡难题”，随着大语言模型（LLM）、视觉-语言-动作（VLA）模型的引入，机器人算力需求指数级增长，如何在保证性能的同时控制能耗与成本，成为企业首要考量；其次是“系统集成复杂性”，机器人需同时处理视觉、运动、语言等多模态任务，现有方案多采用分立架构，不仅冗余度高，还难以与工厂现有ERP（企业资源规划）、MES（制造执行）等系统无缝对接，定制化开发成本居高不下；再者是“场景泛化能力不足”，当前系统多为特定场景定制，跨产线迁移时易出现性能损耗，难以适应动态变化的工业环境；最后是“工程化可靠性瓶颈”，从实验室原型到生产线24小时连续运行，需突破毫秒级实时控制、环境抗干扰（如粉尘、温度变化）等难题，确保长期稳定。

四方协同破局：打造智慧工厂“全链条方案”

针对这些痛点，富临精工、安努智能、智元机器人与英特尔形成“硬件+算法+工艺+算力”的四方协同模式，构建起从芯片到系统的全链条解决方案，核心亮点集中在三大维度。

在“算力革新”层面，英特尔酷睿Ultra处理器成为方案的“算力中枢”。这款处理器创新性整合了CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）与NPU（神经网络处理器），形成异构计算架构：CPU负责运动控制、导航避障等实时任务，延迟可低至20微秒；GPU承担大型AI模型推理，支持环境感知、任务规划；NPU则以低功耗（约2W）处理语音识别、实时视觉等小型AI任务，AI推理性能达13 TOPS。这种“一芯多能”的设计，既满足了具身智能的多负载需求，又相比传统GPU方案大幅降低部署成本与能耗，为边缘计算场景提供高性价比选择。

在“架构与算法支撑”层面，安努智能与英特尔共同解决“集成难、部署慢”问题。安努智能研发的中间件强化学习算法平台，如同机器人的“操作系统”：一方面在AI与控制器间构建“安全护栏”，所有AI指令需经过可行性、碰撞风险校验，满足工业级安全要求；另一方面可屏蔽底层软硬件差异，一套AI能力能快速部署到不同机器人上，打破“硬件-算法-工程”壁垒，实现规模化复制。英特尔则提供具身智能软件开发套件，整合OpenVINO工具套件、oneAPI工具包等，支持“一次开发、多平台部署”，并通过开放式机器人系统（ORS）集成运动控制、感知处理、安全防护等模块，让机器人能快速接入工厂现有系统，大幅缩短部署周期。

在“智能作业”层面，HITL（人在环路）、VLA（视觉-语言-动作）等技术赋予机器人更高自主性。HITL技术实现人机实时协作，机器人可根据工人操作调整动作；VLA技术则让机器人通过视觉识别环境、语言理解任务、动作执行操作，比如在料箱堆叠不规范时，能自主调整抓取姿态。这些技术结合智元机器人的硬件优势（如A2-W机器人的双臂协同设计），让机器人从“单一任务执行者”升级为“多场景适应者”。

工厂实景：从实验室到生产线的“零失误”实践

这套解决方案已在富临精工绵阳工厂完成落地验证，成为具身智能从技术到产业的“标杆案例”。在该厂减速车间与动力总成车间的线边超市场景中，智元机器人A2-W承担起周转箱拆垛上料任务——需抓取重量达10公斤、尺寸为400×300×120mm的标准料箱，搬运至集中料架。

实际运行中，A2-W展现出卓越的适应性与稳定性：通过3D视觉、激光雷达等多模态感知系统，能实时识别工人、设备等障碍物，若有工人误入作业区域，会立即暂停并语音提醒“请让一下”，确保零碰撞；双臂协同操作可模拟人类“先拉箱腾出空间”的逻辑，面对箱体倾斜、间距不均等非规则场景，能自主调整姿态，单次作业节拍稳定在40秒/箱，接近人工30-35秒/箱的效率；支持24小时不间断作业，续航约6小时且换电时任务不中断，单班可完成800余个周转箱搬运，曾在3小时连续工作直播中实现3000次搬运动作“零失误”。更重要的是，机器人替代人工完成重体力搬运，不仅降低职业伤病风险，还将工人解放至设备管理等更高价值岗位，实现“人机协同”的高效生产模式。

在英特尔成都工厂，该方案也进入应用筹备阶段。针对传统成品包装箱周转中“人工效率低、柔性不足”的痛点，基于英特尔硬件与OpenVINO工具套件的具身智能机器人，将实现多品类纸箱的自主搬运与精准拆垛。机器人可通过VLA技术实时感知纸箱堆叠状态，动态规划操作顺序，在确保无破损的前提下优化货架空间利用率；本地低延迟计算则保障导航避障的实时性，未来还将通过HITL技术实现复杂任务的主动识别与动态规划，进一步提升生产线柔性。

未来可期：具身智能重构制造业图景

白皮书指出，随着技术持续迭代，具身智能将在三大方向实现突破，进一步重构制造业生态。首先是“虚实融合数据集”建设，通过整合高仿真模拟数据与真实生产数据，为大模型训练提供更坚实基础，提升机器人的场景泛化能力；其次是“快慢双系统融合架构”，采用模块化设计兼顾实时响应（如毫秒级运动控制）与深度推理（如复杂任务规划），缩短开发调试周期；最后是“机器人群体智能”，通过优化协同算法，让多机器人实现跨工序调度，提升复杂任务处理能力与系统鲁棒性。

英特尔与合作伙伴也计划进一步推动具身智能的标准化与产业化：一方面深化“大小脑融合架构”，整合认知智能与运动能力，打造“高效能、低成本、强泛化”的机器人系统；另一方面扩大生态合作，将富临精工、英特尔成都工厂的实践经验复制到汽车、3C、锂电等更多行业，构建开放协作的智能制造生态。

从富临精工车间里“不知疲倦”的机器人，到英特尔工厂即将落地的智能周转系统，具身智能正悄然改变制造业的生产范式。这场由四方协同开启的技术革新，不仅为企业带来效率提升与成本优化，更推动制造业从“自动化”向“自主化”跨越，为全球智能制造转型注入新动能。

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