10月12日至10月16日，第26届中国国际工业博览会（简称“工博会”）在上海举行，全面展示新一代智能制造的发展成果。在艾利特机器人展台，搭载Primo大模型的智能穿扎带机器人让两名外籍观众停下了脚步。两人拉住现场工作人员，追问这台机器何时能进他们的生产车间。

“来问的外籍观众挺多，他们普遍关心机器人能不能用到产线上。”艾利特机器人现场工作人员接受证券时报记者采访时说。据介绍，这台机器人依托Primo大模型自主完成亚毫米精度、高柔性扎带穿孔任务，实时推理、快速响应。“比如来料形态有变化，或者来料位置不对、扎带穿偏了，它都能自己实时纠偏。没有大模型，这活就得靠人工纠偏。”

这样的场景，在该届工博会的展台上时有发生。海智智造展台上，其合作伙伴上海跃空维度科技有限公司相关负责人也在向外籍人士介绍火箭灵巧手，“客户希望能用到竞技体育和紧急救援领域，已约好下周来公司详谈”。

能不能上产线、作业效率提升多少、投入产出是否划算，记者采访获悉，该届工博会上，业内对机器人的关注已由之前的形态转至交付。在业内人士看来，新一代智能制造的“新”，并不在于人工智能与制造业的简单叠加，而在于制造系统开始自己感知、自己判断、自己纠偏。

关注点从形态到“上不上产线”

“我们更关注的不是形态，而是能不能完成真实工序。”这是记者在本届工博会上听到最多的一句话。

在梅卡曼德展台，工业机械臂与人形机器人交替作业，一条展示线贯穿着智能抓取、分拣、装配、涂胶、质检等典型工业具身智能场景，涉及汽车、3C/半导体、新能源、机加工、物流等十余个行业。以其自研通用的“眼脑手”技术体系为例，通过对眼、脑、手全链技术的升级，机器人可更稳定地应对透明物体、海量SKU、高精度装配、动态作业等复杂任务。在人形机器人工业场景多机协作应用方面，两台搭载“眼脑手”的人形机器人可自主协同完成上料、装配、料筐搬运等全流程任务。

可见，具身智能的下一站，不是更像人，而是更能干活。智元精灵G2机器人在工博会现场“上岗”，从亚毫米级的精密插拔，到50公斤峰值的重载搬运，均在其作业能力范围内。据展台人员介绍，精灵G2已在客户产线上跑出可量化指标：在龙旗科技南昌工厂，精灵G2并线平板量产线精密上下料，36小时完成集成并线、单班次处理约3000台；在均胜电子，精灵G2承担高难度三销定位柔性装配，节拍最快12.97秒、成功率99.9%，体系内适配工位已达千个。

这些指标的含金量，在于它们不是实验室数据。“工业场景的难点不在单点技术，而在从想法到样机、从样机到产品的整条链路。”海智智造创始人、董事长佘莹表示，公司推出的魔砺工场、智能体工作台、阵列工场产品体系，正是希望缩短这一链路，“让设计能力真正落到制造能力上”。

算力和数据等底座正在加厚

让机器人在千变万化的真实工况中持续进化，需要两样东西：算力和数据。

算力被认为是发展新质生产力的关键底座。天数智芯系统化超节点布局中的首个方案——天垓300 IXL144在该届工博会期间首次亮相。作为业界最高密度的单机柜GPU超节点，该方案单柜可集成144颗GPU与18颗CPU，配备约10.1TB显存。

大模型与智能体加速进入生产环节，超节点正成为AI基础设施的主力单元。“超节点不是单一产品，而是一项系统工程，最终比拼的是系统经济效能。”天数智芯副总裁邹翾表示，“天垓300 IXL144是天数智芯整套系统化超节点方案中推出的第一个；面向不同算力规模、不同机房条件的完整产品布局已经形成，后续将在合适场合逐一呈现，系统展示公司对超节点的整体思考与技术布局。”

另一块底座是数据。机器人要在真实工况中持续进化，依赖源源不断的高质量物理AI数据。物理AI数据服务平台觅蜂科技在该届工博会上展示了全球首个全品类高质量物理AI数据众包服务平台“觅蜂派”，把真实作业场景、采集人员与数据需求连接起来。据现场工作人员介绍，用户可通过觅蜂派App领取任务，记录人在真实环境中完成抓取、搬运、整理等操作的过程并提交数据；数据经质量核验和处理后，可用于具身智能模型训练与评测，平台则按审核后的有效数据时长结算报酬。

如何加快发展新一代智能制造？

将展台上的碎片拼起来，新一代智能制造的发展脉络清晰起来，那就是人工智能与先进制造业深度融合，正在推动制造业进入数智化转型、智能化升级的新阶段。

国家智能制造专家委员会主任苏波在该届工博会上表示，新一代智能制造的“新”，关键在于自主化，是推动制造系统形成自感知、自决策、自执行、自适应、自学习、自优化能力的深刻范式变革。

具体来看，产品研发将更多依托虚拟仿真、生成式设计和数字孪生;生产制造将加快形成感知、决策、执行反馈的闭环，推动装备和生产线由刚性自动化走向柔性重构;工厂运营将依托工厂操作系统、工业软件、工业互联网和算力设施实现全流程贯通。制造企业也将由单纯生产者加快向全生命周期解决方案提供者转变。

中国工程院院士周济表示，新一代智能制造赋予系统自主感知、自主决策、自主执行和自主学习能力，使其能够根据环境和运行状态优化行动，并通过持续学习改进，提升制造质量、效率与可靠性，让系统越用越“智能”。

以新能源汽车发展为例，周济说，受规则、伦理等因素影响，无人驾驶普及仍需要时间，但随着人工智能深入应用，未来汽车有望成为智能移动终端，拓展工作与生活空间。这种创新路径也可延伸至工程机械、农业机械等装备领域，带动产品性能与市场竞争力提升。

他建议重点发展机理模型与AI数据模型融合建模、具身智能大模型、工业智能体、工业大数据工程及基于模型的系统工程等技术，让人工智能能力与制造系统深度结合，“我国拥有制造业产业体系与人工智能创新的综合优势，应抓住技术变革机遇，集中力量推动重点突破，以新一代智能制造为主攻方向，加快建设制造强国”。

在该届工博会期间，“上海市加快发展新一代智能制造行动”正式启动。上海将实施四大工程、开展19项重点任务，推动人工智能与制造业深度融合，加快构建新一代智能制造体系。

行动明确，到2028年，实现上海重点制造企业智能工厂全覆盖，推动人工智能在智能工厂应用普及全覆盖，培育500家先进级智能工厂，人工智能在制造业应用场景突破2000个，开发10个先进适用的垂域大模型，推出300个高水平智能体，建成满足新一代智能制造需求的新型基础设施。同时，上海还将推动工业机器人密度达到每万人600台，推动8000台人形机器人进工厂，推动人工智能赋能的新型智能制造装备产业规模突破2000亿元，智能制造系统集成产业规模达到1000亿元。