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
本文选自中国工程院院刊《中国工程科学》2025年第3期
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
你是否设想过，未来工厂的核心“劳动力”是谁？智能制造系统正成为高端制造业的决胜战场，而工业机器人，正是这场变革中最关键的“核心执行者”。当前，智能制造工业机器人技术飞速迭代，已深入磨抛、移载、检测、装配等核心制造环节。现有机器人的感知、规划与控制策略仍显单一，大多只能胜任简单重复任务，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关键路径。
中国工程院王耀南院士团队在《中国工程科学》2025年第3期发表《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四大核心作业类型（智能视觉检测、高效磨抛、柔性精密装配、工件抓取转运），并深入剖析了其在航空航天、海洋船舶、轨道交通、新能源汽车及电子信息等前沿领域的实战场景。文章更进一步，从环境感知、决策规划、运动控制到灵巧机构设计，层层拆解共性技术的研究进展，并前瞻性指出大范围动态场景理解、集群化作业、柔性化、具身智能、网络化协同与数字孪生六大趋势。本文为深化工业机器人研究、推进智能制造、培育新质生产力提供了关键视角与参考。
一、前言
高端制造业是国家战略竞争力的基石，支撑重大战略，引领经济发展，捍卫国家安全。航空航天、轨道交通、海洋工程等重大装备的制造水平，直接标志着一个国家的工程科技高度，是全球工业强国竞逐的焦点。历经近二十年高速发展，我国高端制造业虽成果斐然，但在探索纵深拓展、性能要求飙升与国际竞争白热化的多重挑战下，仍需破局前行。
智能制造系统，凭借其自主感知、智能决策与精准执行能力，已成为高端制造业的主攻方向。而工业机器人，正是这一系统的“核心筋骨”。新一轮工业革命浪潮席卷全球，各工业大国已将智能制造与机器人技术置于战略核心。美国推出“国家机器人计划2.0”，欧盟力推“火花计划”，皆旨在抢占智能机器人技术制高点。我国同样明确，要以新一代信息技术与制造业深度融合为主线，全力推动机器人与先进制造产业升级，全面提升“中国智造”的竞争力。
目前，智能制造工业机器人技术已在磨抛、移载、检测、装配等关键工序中崭露头角。其感知、规划与控制策略仍相对固化，多局限于简单重复任务，对复杂制造场景的理解力与“人-机-环境”智能交互能力严重不足，大量高端工序依然依赖人工，智能化与柔性制造任重道远。可以预见，工业机器人将更深度地融入智能制造，成为重大装备核心部件加工的主导力量。
基于此背景，本文聚焦智能制造工业机器人的基础理论与关键技术，梳理应用现状、剖析研究进展、研判发展趋势，旨在为技术突破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
全球制造业竞争加剧，机械工程、人工智能、电子信息等技术融合创新，持续提升机器人智能化水平。以工业机器人作业系统为代表的智能制造技术，已成为全球制造业的角力场。智能制造工业机器人通常由作业执行机构与机械臂构成，灵活性强；融入移动底盘形成的复合机器人（见图1），则进一步拓展了其作业疆界。在航空航天、轨道交通、海洋船舶等高端制造领域，机器人技术正逐步渗透到检测、加工、装配等核心制造环节。
图1 智能制造工业机器人的主要构成
当前，工业机器人多专注于单一工序，因协作机制缺失而难以胜任复杂任务。尽管在环境理解、多任务规划等领域取得进展，但整体技术仍不足以自主应对“人-机-料-法-环”多维交织的复杂交互挑战。工程化智能能力与体系化支持，仍是明显短板。
面对市场需求瞬息万变与技术迭代加速，小批量、多品种、柔性化、易部署的多机器人系统将成为主流，驱动多机、人机及机-境交互向更深更广维度演进。为此，必须围绕动态场景理解、集群作业、具身智能等方向，构建“感知-规划-控制”一体化的多维协同机制，最终推动制造模式向柔性化、信息化、无人化的新范式跃迁，为高端制造难题提供全新解法。
（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，实现精准实时缺陷检测是一大挑战。在二维检测领域，“手眼”协同是主流方案，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，融合多光谱与图纹投影照明技术的视觉系统已广泛应用。三维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”复合平台提升了测量柔性。现有方法对大尺寸、弱纹理或复杂结构表面的检测仍力有不逮，且在复杂动态车间环境下的自主感知与扫描能力薄弱。
2. 高效磨抛
机器人高效磨抛是展现其灵活性的标志性场景。凭借高自由度与先进运动控制，机器人可模拟人工作业形态，在稳定、连续、高精度的重复作业上优势显著，并能大幅降低高危作业风险。磨抛机器人研发与应用持续升温。主流系统多采用恒力控制，结合六维力传感器或气动浮动末端，适配毛刺打磨、曲面抛光等多种场景。航空发动机叶片、汽车缸体等专用磨抛系统也已出现。但受限于本体刚性、工作空间及路径规划智能化不足，实现复杂曲面的全自主高效磨抛仍是待攻克的堡垒。
3. 柔性精密装配
从飞机大部件到微电子元件，装配无处不在。当前自动化装配多集中于间隙较大的轴孔配合，动作相对单一。面对装配间隙微小、零件异形复杂的挑战，融合视觉与力觉传感，进行实时对准与位姿调整，已成为发动机、变速箱等部件自动化装配的关键。针对微形变与复杂力交互，研究者建立了弹性接触模型以解析力与形变关系。但整体上，当前机器人仍以执行简单单机装配任务为主，缺乏应对多零件、复杂力交互长程装配的协同性与灵活性。
4. 工件抓取转运
在高端制造现场，工件散乱堆放、障碍物林立，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，堪称对机器人“眼力”与“身手”的综合考验。系统需基于环境模型（含机器人、工件、障碍物），通过点云处理与CAD模型匹配，规划无碰撞抓取路径。机器人视觉抓取系统已有成熟应用，能对无序堆叠零件进行定位抓取。主流方法多基于刚性模型，很少考虑抓取搬运过程中的物体形变，易导致零件损伤或应力残留。发展自适应灵巧抓取机构是破题方向之一。
（三）工业机器人制造场景
1. 航空航天装备制造
航空制造要求严苛，尺寸大、材料特、结构复杂。工业机器人的引入，显著提升了飞机部件加工与装配的自动化水平与效率。在总装线，多机器人协同系统完成钻孔、检测，使装配效率提升30%；仿生机器人则钻入A350机身前段进行内部支架组装。从自动铆接到舱内精密镗销，机器人正在重塑飞机制造流程。
2. 海洋船舶制造
我国虽为造船大国，但面临环境差、强度高、效率低等挑战。机器人技术正推动船舶制造流程优化，在切割、焊接、涂装等环节大显身手。例如，研发中的移动喷涂系统旨在攻克大型船壳自动涂装难题；而基于视觉引导的焊接机器人，则致力于提升焊缝质量与连续性，特别是非连续焊缝的智能跟踪与精准施焊。
3. 轨道交通装备制造
轨道交通装备制造关乎国计民生，是现代化产业体系的核心。以高铁白车身为代表的大型复杂部件，其打磨、焊接仍大量依赖人工。机器人自动化打磨系统已开始应用于转向架等部件的焊缝处理，并能自动补偿偏移。多机器人协同作业，更实现了车身自动化搬运与复杂结构组装。
4. 新能源汽车制造
新能源汽车产线节奏快、协同要求高，对智能制造提出极致需求。在车身制造中，多传感引导的多机器人协同工作站成为主流；在动力电池环节，基于机器人的自动换电方案模拟人工流程，实现电池的精准抓取与快速转运。
5. 电子信息产品制造
电子产品元件小、标准化程度高，为机器人广泛渗透提供了沃土。机器人视觉系统在零部件定位、姿态估计、抓取安装中扮演关键角色。高速、稳定的在线视觉检测系统，则能在数秒内完成工件多项参数检测，广泛应用于PCB检验、字符识别等场景。
三、智能制造工业机器人共性技术研究进展
市场需求驱动技术飞速发展，但面对复杂场景理解与智能交互，工业机器人仍存短板。突破需从视觉感知、决策规划、运动控制及灵巧机构四大共性技术着手。
（一）视觉感知
1. 环境理解与状态感知
动态复杂的车间环境，要求机器人具备实时环境理解与状态感知能力。语义SLAM（同步定位与地图构建）是主流方向，结合语义信息可提升对复杂环境的理解。为提升实时性，融合先验知识与深度学习网络的方法正在兴起。现有技术多面向自动驾驶等场景，难以满足高端制造对多要素、高精度、细粒度感知的严苛要求。在状态感知方面，基于卷积网络的轨迹跟踪、针对无纹理物体的位姿估计、基于动态位移场重建的形变监控等技术各有所长，但尚缺乏能够综合、实时感知多模态制造状态的集成方案。
2. 全尺寸三维检测
全尺寸三维检测旨在精准获取大尺寸或复杂结构部件的三维误差分布。其核心在于扫描视点规划与高精度尺寸测量。通过体素或三角网格模型推算最佳视点，并综合运用特征匹配、几何约束等多种算法提升配准精度。扫描数据噪声与匹配次序问题，仍可能影响最终检测结果的准确性。
（二）决策规划
1. 机器人多任务调度
复杂制造任务常需多机器人协作，任务调度成为关键。启发式搜索（如蚁群算法）能高效求近似解，但超参数敏感，不善处理动态任务。市场机制类方法（如拍卖算法）采用分布式控制，扩展性与鲁棒性更佳，适于高动态环境，但不易获得全局最优。强化学习与模仿学习展现了更高计算效率与实时性，但面临状态空间“爆炸”与收敛难的挑战。
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
多机器人末端协同作业规划，需满足避障、实时等多重约束。主从式系统协调性好，但误差易传递，稳定性与扩展性受限。分布式规划（如速度障碍法）更适应动态环境，但通信带宽要求高。将多机器人系统视为高维单机器人，并利用策略梯度模型进行规划，为复杂动态环境下的实时运动规划提供了新思路。
（三）运动控制
1. 多机器人协同控制
多机器人协同加工时，末端刚度不足易影响精度。基于接触力模型预测与补偿的刚度增强方法是研究热点。通过建立精确的运动学、动力学与刚度模型，优化位姿与力分布。在多机器人协同中，需满足时空约束并避免干涉，通常通过建立闭运动链协调系统与优化载荷分配来实现。面向多机器人、多工艺协同的精度保障体系研究仍近乎空白，是亟待攻克的技术堡垒。
2. 机器人柔顺控制
在接触式作业中，微小的位置偏差可能导致巨大接触力或损伤，因此力控制至关重要。阻抗控制因其鲁棒性而广泛应用。为应对复杂环境，引入了环境动态约束与可变控制模型。融合视觉与力觉信息的混合控制策略，能提供更全面的作业信息，提升柔顺性。挑战在于，多传感器数据融合计算成本高，难以实时响应接触力的突变。
（四）灵巧机构
传统刚性末端执行器难以适应精密制造中多样化的抓取需求。柔性抓手，特别是气动抓手，凭借其大形变能力和自适应特性，成为研究前沿。通过设计复杂气动网络，可在灵活性、刚度与承载能力间取得平衡。利用导电聚合物（EAP）等智能材料在电压下形变的特性，可制作能自适应轮廓的抓手，但其机械强度与稳定性仍有待提升。
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
自主制造场景多变，要求机器人具备极致的环境感知与状态理解能力。构建动态语义地图，实现多模态感知与认知，是支撑机器人精细化作业与协同控制的基础，也是未来发展的重中之重。目前，面向大型复杂部件制造的多机器人智能感知体系尚在起步，亟待完善。
（二）集群化作业
集群机器人通过信息交互与行为协同，能完成单体机器人难以企及的复杂制造任务，是智能制造体系的关键支撑。它不仅能重塑大型构件的测量、加工流程，更是实现提质、增效、降本与柔性生产的核心力量。
（三）柔性作业
高端装备核心部件往往结构独特、批量小、种类多，传统人工示教调试模式难以为继。提升机器人在接触式作业（如焊铆、磨抛）中的末端位姿与接触力控制精度，融合人类操作的智慧性与机器人的一致性，是实现高柔性智能制造的关键路径。
（四）具身智能
制造业向小批量、多品种的柔性离散模式转型，带来了场景、任务的不确定性。具身智能机器人能够理解指令、感知环境并自主规划交互，其与环境的强关联特性，使其成为应对未来柔性离散制造环境的理想选择。
（五）网络化协同
“云边端”协同的作业模式，能整合异构资源，实现计算与数据的动态最优分配。构建高效安全的集群机器人通信计算一体化网络，保障低时延、高安全的传输与计算，是支撑制造系统网络化、智能化协同的必然方向。
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
数字孪生通过创建虚拟映射，能对机器人系统进行仿真、预测与优化。尽管已在飞机智能制造等场景应用，但在复杂交互环境下的建模精度、多源数据融合与预测实时性方面仍存挑战。突破这些瓶颈，将极大增强机器人在复杂环境下的作业性能。
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场景、共性技术与发展趋势。可以预见，相关技术的全面突破，将深刻提升我国制造业的效率、技术与质量水平，为高质量发展开辟全新赛道。
面对市场快速变化与技术迭代，小批量、多品种、柔性化的多机器人系统将成为主流。未来，必须在动态场景理解、集群作业、柔性化、具身智能、网络协同与数字孪生等方向持续攻坚，构建感知-规划-控制一体化的多维协同机制。最终，推动形成柔性化、信息化、无人化的新型生产方式，为中国高端制造业的数字化、网络化、智能化转型升级提供核心驱动力。
这场由机器人引领的制造革命已然开启。您认为哪个发展趋势将最先重塑产业格局？欢迎在评论区分享您的见解，共同探讨智能制造的无限未来。
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。
相关问答
机器人的工业应用主要涵盖哪些方面？
工业机器人的应用广泛，核心领域包括材料加工、零件制造、物料搬运以及产品检验等，贯穿现代制造核心流程。
在工业生产中广泛应用机器人有哪些显著优势？
机器人在工业生产中应用价值巨大。它能大幅提升生产效率和产品一致性，将人工从重复、枯燥、高强度的劳动中解放出来。机器人可胜任高危、高精或极端环境下的作业，保障人员安全与工艺稳定。机器人工作节拍稳定，易于集成到自动化生产线中，实现7x24小时连续生产，是推动制造业降本增效、实现柔性化与智能化升级的关键力量。
什么是工业机器人？其典型应用场景有哪些？
工业机器人是面向工业领域、能自动执行工作的多关节机械手或多自由度装置。它广泛应用于汽车制造、电子装配、金属加工、塑料成型、物流仓储等行业，执行焊接、喷涂、搬运、码垛、装配、检测、包装等多种任务，是现代智能工厂的“骨干”力量。
如何推动工业机器人的更优应用？
推动工业机器人更好应用需多管齐下。技术层面，需提升其感知、决策与协作能力，并与物联网、大数据、人工智能深度融合。应用层面，应聚焦细分行业工艺，开发专用解决方案。生态层面，需加强人才培养、标准制定与产学研合作，同时优化投资回报模型，降低中小企业应用门槛。
当前我国工业机器人应用最广泛的行业是？
汽车制造业长期以来是我国工业机器人应用最广泛、最深入的行业。从焊接、喷涂到总装，机器人在汽车生产的各个环节都扮演着重要角色。随着产业升级，3C电子、锂电池、光伏等行业的机器人应用需求也正在迅猛增长。
工业机器人领域的就业前景与薪资待遇如何？
工业机器人作为技术密集型产业，就业前景广阔。随着“中国制造2025”深入推进，对机器人系统集成、编程调试、运维保养、应用开发等人才需求旺盛。薪资待遇因岗位、经验与地区而异，但具备扎实技术和项目经验的工程师通常能获得颇具竞争力的薪酬和良好的职业发展通道。
学习工业机器人应用与维护，就业容易吗？
工业机器人属于国家战略重点发展的朝阳产业，人才缺口持续存在。学习该专业，只要掌握扎实的系统集成、编程调试、故障诊断与维护等实用技能，就业前景普遍看好，尤其是在制造业发达的区域。
工业机器人和应用电子技术，如何选择？
两者都是前景广阔的技术领域，选择取决于个人兴趣与职业规划。工业机器人偏重机电一体化、运动控制与系统集成，直接面向智能制造前端。应用电子技术更侧重电路设计、嵌入式开发与信号处理，是许多智能设备的基础。两者也可结合，例如从事机器人控制器开发。建议根据自身兴趣和行业趋势做出选择。
机电技术应用与工业机器人技术，哪个方向更好？
两者关联紧密，工业机器人技术可视为机电技术的高阶应用与集成。工业机器人方向更聚焦、更前沿，直接对应智能制造中明确的岗位需求，如机器人编程、调试与集成，在当下产业升级中需求更旺，职业路径清晰。机电技术应用则基础更宽，就业面广。选择哪个更好，取决于您希望成为特定领域的专家，还是拥有更广泛基础的工程师。
除了工业领域，机器人还在哪些非工业领域有应用？
机器人技术正快速向非工业领域渗透。主要包括：医疗服务（手术机器人、康复机器人）、特种作业（救灾、安检、空间探索）、农业（自动采摘、精准喷洒）、商业服务（导引、配送、清洁）、家庭个人（教育、陪伴）等。这些领域对机器人的灵活性、安全性与智能交互能力提出了新的要求。