機器人被譽為“制造業皇冠頂端的明珠”，是衡量國家創新能力和產業競爭力的關鍵標志，也是全球新一輪科技與產業革命的核心驅動力。當前，機器人產業蓬勃發展，深刻變革著人類生產生活方式，為經濟社會發展注入強勁動能。

盡管人形機器人憑借科幻形象備受矚目，但在制造業智能化轉型的浪潮中，工業機器人仍是不可或缺的核心力量。

智能制造工業機器人應用

（一）政策

中國在推動機器人產業發展的過程中，工業機器人的發展相對較為成熟，政策支持體系也較為完善。

工業機器人行業的政府主管部門包括國家工業和信息化部、國家發展和改革委員會、科學技術部等，所屬技術相關的自律性組織包括中國機械通用零部件工業協會及中國機械工業聯合會機器人分會（原中國機器人產業聯盟）。主要職責如下：

工業機器人行業相關部門及主要職責：

來源：MIR《2024 年全球協作機器人產業發展白皮書》

目前，中國工業機器人已經滲透到各個產業，政府及相關部門陸續出臺了一系列政策及規范性文件，融入智能制造、人工智能、數字經濟、新型基礎設施建設等國家戰略，為中國機器人行業提供了良好的政策環境。具體的文件如下:

表： 2021-2024年中國工業機器人相關政策

制表：制造前沿

（二）工業機器人作業類型

1、智能視覺檢測

采用"手眼協同"方式，通過末端相機與深度學習算法實現工件表面缺陷檢測。三維視覺檢測已從傳統三坐標測量升級為光學非接觸式測量，但大尺寸、復雜結構表面檢測仍存在精度不足問題。

在深圳某手機代工廠的SMT產線上，300臺搭載YOLOv7算法的檢測機器人正以每秒15幀的速度掃描電路板。某型號手機中框檢測工序中，系統通過6000張缺陷樣本訓練，將漏檢率控制在0.05%以下——這相當于每2000塊中框僅允許1塊瑕疵品流出。但當遇到曲面玻璃背板檢測時，0.3mm深的劃痕仍需人工復檢，工程師正嘗試用激光散斑投影技術突破這一瓶頸。

2、高效磨拋

機器人磨拋系統通過恒力控制實現高精度重復作業，但受限于剛性不足與臂展限制，全表面打磨仍依賴人工路徑規劃，缺乏高效算法支持。

沈陽黎明航空發動機廠的七軸聯動磨拋機器人，正在給某型渦扇葉片做"美容"。通過恒力控制技術，機器人能保持0.01mm的型面精度，但處理葉片邊緣0.5mm的倒角時，仍需工程師手動調整路徑參數。有趣的是，這臺機器人每天要消耗相當于3個工人的咖啡量——不是因為它需要休息，而是恒力裝置產生的熱量需要冷卻系統持續工作。

3、柔性精密裝配

當前以單軸孔裝配為主，復雜力交互場景下協同作業能力不足，異形零部件裝配仍需人工干預。

在吉利汽車杭州灣變速箱工廠，雙目視覺系統正引導機器人完成齒輪軸孔裝配。這套系統能識別0.01mm的孔位偏差，裝配成功率達99.7%。但當遇到0.02mm過盈量的精密裝配時，機器人需要像跳華爾茲般反復調整3-5次才能完成，效率比老師傅慢20%。工程師戲稱這是"機器人版的強迫癥"。

4、工件抓取轉運

基于視覺的動態路徑規劃已實現基礎避障，但多機器人協同抓取時因位置偏差導致的形變控制仍是難題。

菜鳥網絡嘉興倉的移動機器人集群，正在演示多機協同抓取的絕活。當遇到堆疊混亂的紙箱時，領航機器人會先"掃"一遍貨架，用SLAM技術繪制3D地圖，再指揮同伴從不同角度包抄。但當10臺機器人同時作業時，貨架0.5mm的形變會導致抓取失敗，這個精度剛好是人工搬運不會在意的"安全余量"。

（三）工業機器人制造場景

航空航天：多機器人協同裝配系統提升機身段對接效率30%，但復雜曲面部件的自動化裝配仍處驗證階段。

海洋船舶：移動噴涂系統研發中，焊接自動化率有待提高，非連續焊縫跟蹤技術需突破。

軌道交通：白車身打磨仍以人工作業為主，機器人換電方案在動力電池領域率先應用。

電子信息：視覺檢測分揀系統實現秒級檢測，但微小元件裝配精度受限于末端執行器設計。

審核編輯 黃宇