《商业观察》记者 侯伟胜

全球新一轮科技革命浪潮下，机器人产业正经历从单 机自动化向群体智能化的历史性跨越。中国作为全球较大 的智能制造市场，凭借政策引导、技术突破与场景落地的 协同发力，正在书写机器人产业的崭新篇章。截至 2024 年 底，全国智能机器人企业数量突破 45 万家，注册资本总额 超 6.44 万亿元，较 2020 年增长超 200%。在这股浪潮中，“多 机协作”技术成为推动产业升级的核心引擎——从工厂车间 到物流仓储，从精密装配到动态分拣，机器人群体正以协 同创新的姿态，重塑工业制造的效率与边界。

从单体智能到群体智能的范式跃迁 

在全球制造业向智能化转型的浪潮中，机器人技术正 经历着从“机械臂”到“智能体”的深刻蜕变。传统工业 机器人以固定程式执行焊接、喷涂、码垛等单一任务的时 代正在终结，取而代之的是能够感知环境、自主决策、协 同作业的群体智能系统。这种转变不仅源于人工智能技术 的突破，更是制造业对复杂生产场景适应性需求的直接 映射——在个性化定制成为主流的今天，一条产线可能需 要在一小时内切换生产五种不同型号的产品，这对设备的 动态重组能力、多任务并行处理能力提出了前所未有的要 求。优必选 Walker S1 人形机器人及其搭载的“群脑网络 （BrainNet）”架构，正是应对这一挑战的突破性解决方案。

群脑网络的核心创新在于构建了 分层协同的智能体系，将云端算力与边 缘计算深度融合。其“超级大脑”作 为中央决策中枢，采用分布式云计算架 构，可同时处理 200 台以上机器人的任 务调度。通过接入工厂 MES 系统，它 能实时获取订单数据、设备状态、物料 库存等信息，运用运筹学算法在毫秒级 时间内生成最优任务分配方案。例如在 某新能源汽车电池包装配线上，当系统 检测到某工位积压任务量超过阈值时， “超级大脑”会立即指挥三台空闲机器 人组成临时协作单元，其中两台负责搬 运电池模组，第三台同步进行电极极性 检测，使该工位产能瞬间提升 2.4 倍。 而“智能小脑”作为嵌入每台机器人的边缘计算模块，搭 载自研的实时操作系统（ROS-Plus），能够以 5ms 的响应 速度处理视觉识别、力反馈调节等本地化任务。这种“云 - 边 - 端”三级架构既保证了全局优化，又实现了低延迟控制， 在宁波优必选智慧工厂的实际应用中，将多机协作效率较 传统集中式控制系统提升了 68%。

支 撑 这 种 智 能 协 同 的 底 层 技 术 突 破， 在 于 DeepSeek-R1 推理引擎带来的类人化决策能力。该引擎采 用混合专家系统（MoE）架构，将深度学习模型与知识图谱 深度融合。在动态分拣场景中，机器人通过双目鱼眼相机 捕捉到传送带上混杂的电子元件时，视觉神经网络会先进 行快速分类——电容、电阻、芯片等元件被标记为不同颜色 框体。与此同时，知识图谱自动调取该批次元件的工艺要 求：0402 封装的贴片电阻需要 0.3N 的抓取力度，QFN 封 装的芯片需保持 45 度倾斜角避免管脚变形。这些信息通过 5G 专网实时共享至协作群体，当某台机器人检测到传送带 速度突然提升 15% 时，系统会立即启动紧急预案：邻近两 台机器人临时改变作业半径，形成三角协同区，通过概率 图模型动态分配抓取目标，确保漏检率始终低于 0.05%。

然而，要实现多机协作技术的规模化落地，仍需跨越 三大技术鸿沟。首先是异构设备间的通信协议壁垒，在汽 车总装车间可能同时存在来自 5 个品牌的焊接机器人、3个型号的 AGV 和数十台智能传感器。中国信通院的研究 显示，因通信协议不兼容导致的系统集成成本占总投入的 23%~35%。为此，由 20 家头部企业联合制定的《多机协作 工业机器人通信标准》创造性地引入了“通信中间件”概 念，定义了三层解耦架构：物理层兼容 Modbus、Profinet 等主流工业总线；数据层采用轻量化的 JSON-LD 格式实现 语义互操作；应用层则通过 OPC UA统一架构封装业务逻辑。 其次是数据安全的挑战，当数百台设备持续交换工艺参数、 质量数据时，传统的防火墙策略已难以应对 APT 攻击。最 后是算力资源的优化配置问题，北京市科委主导建设的“机 器人云脑平台”创新采用联邦学习机制，各企业可在本地 加密存储核心工艺数据，同时共享基础算法模型。该平台 上线半年即汇聚了 1.2PB 的协作操作数据，训练出通用性 极强的抓取轨迹优化模型，使中小企业 的机器人部署成本降低 40%。

可以预见，当技术突破、场景打磨、 生态培育形成正向循环，智能制造系统 将真正实现从“机械协作”到“群体智能” 的质变，为工业 4.0 时代写下中国式创 新的生动注脚。

解锁全柔性智造的核心密码 

在智能制造的前沿阵地，多机协作 系统正以惊人的精度与适应性重塑工业 生产的面貌。当优必选 Walker S1 人形 机器人集群进入动态分拣场景时，其展 现的技术复杂性远超传统自动化设备。

双目鱼眼相机以 190°超广视角捕捉传 送带动态，配合每秒 30 帧的深度图像 采样率，构建出亚毫米级精度的 3D 点 云模型。SLAM 算法并非采用常规的迭 代最近点（ICP）匹配，而是创新性地 融合了神经辐射场（NeRF）技术，即 使在传送带振动幅度达 ±2mm 的工况 下，仍能保持环境模型的稳定性。这种 混合架构使得全局地图的更新频率稳定 在 10Hz，较传统视觉 SLAM 系统提升 3 倍以上。当分拣对象涉及从 5g 的微型 芯片到 30kg 的电机壳体等跨尺度物料 时，系统通过层次化任务分解机制：上 层基于图神经网络（GNN）动态划分机 器人工作域，下层采用改进型 A* 算法 进行路径规划。

这种精密协同能力在重型制造领域更显价值。面对长 达 2.5 米、重达 800kg 的新能源汽车电池包外壳搬运任务， Walker S1 集群展示了令人惊叹的力学智慧。多机联合规划 系统内置的实时动力学引擎，每秒进行 1 200 次有限元分析， 预判结构件在搬运过程中的应力分布。当双机协作抬起金 属横梁时，六维力传感器阵列以 1kHz 频率采集接触力数 据，通过卡尔曼滤波器消除机械振动噪声。系统实时计算 的质量中心偏移量不仅考虑静态负载，更结合加速度传感 器数据预测动态惯性影响。在某车身焊接线的应用中，两 台机器人在移动过程中遭遇地面 0.5°倾角变化时，即时调 整夹持力矩分配比例从 50 ∶ 50 变为 57 ∶ 43，成功将结构 件振幅抑制在 2.8mm 以下，完全满足激光焊接的微米级对接要求。这项技术的突破使白车身焊接 节拍从原有的 126 秒缩短至 74 秒，且 因振动导致的焊接缺陷率从 1.2% 降至 0.05%。

当场景切换至微米级精度的薄膜电 路板装配，机器人群体的协同能力展现 出另一维度的高度。末端执行器集成的 六维力传感器采用 MEMS 压阻阵列技 术，在 10mm×10mm 的探测区域内分 布着 400 个敏感单元，可解析 0.05N 的 接触力梯度变化。强化学习算法并非直 接在物理设备上训练，而是先在数字孪 生平台上进行百万次仿真迭代：虚拟环 境中设定不同厚度（0.1~1.2mm）、不同 材质（PI、PET、PTFE）的薄膜基板， 让 AI 智能体学习抓取力度与变形量的 非线性关系。迁移至实体机器人后，系统通过迁移学习在 真实工况下微调参数，最终实现 0.1N 级力度控制精度。

这些技术成果的背后，是跨学科融合带来的创新裂变。 在动态分拣系统中，计算机视觉专家与运筹学团队共同开 发了时空联合优化模型；重型搬运场景的突破源自机器人 学家与固体力学研究者的深度协作；而精密装配技术的革 新则体现了微电子工程与强化学习算法的完美结合。值得 关注的是，所有子系统都通过数字主线实现数据贯通：从 分拣环节的物料特征数据，到搬运过程的力学参数，再到 装配阶段的工艺指标，形成覆盖产品全生命周期的质量追 溯链。这种深度集成不仅提升了单点效率，更催生出系统 级的智能涌现——当某个环节出现异常波动时，整个机器人 集群能像生物神经系统般自主协调补偿，真正实现了“群 体智能”从概念到落地的跨越。

从试点验证到规模复制的路径探索 

在智能制造向深水区迈进的进程中，多机协作系统正 以颠覆性创新重构生产逻辑。

在消费电子领域，精密制造的极限正被多机协作系统 不断刷新。某手机主板生产线部署的 10 台微型协作机器人， 在仅 1.2 平方米的洁净室作业区内，创造了日均 5.2 万片主 板的产能纪录。其核心在于革命性的“显微视觉 - 力觉融合” 系统：搭载 1 000 万像素的工业显微相机，配合自适应光学 变焦镜头，可在 0.5 秒内完成 0.15mm 间距芯片引脚的亚微 米级定位。

物流仓储场景中的群体智能应用则展现了另一种维度的技术突破。某日均处理百万订单的电商仓配中心，50 台 自主移动机器人构成的协作网络，在 5G 边缘计算与联邦学 习技术的加持下，创造了 1 200 件 / 小时的拣选效率神话。 其核心算法采用分层强化学习架构：上层基于深度 Q 网络 （DQN）动态优化货架分布拓扑，下层通过模仿学习生成最 优路径。在“双十一”流量洪峰期间，系统监测到美妆货 区订单量激增 300% 时，立即触发“货架裂变”策略——将 原有 12 个静态货架拆分为 36 个移动单元，通过机器人自 组织形成临时拣选矩阵。更具革命性的是其“无地图运行” 能力：当临时增设的促销商品货架打乱原有布局时，机器 人通过激光雷达与视觉语义 SLAM 的融合感知，在 8 秒内 重构环境模型，并基于博弈论模型协商通行权，将通道冲 突率控制在 1.2 次 / 万次移动以内。这套系统使仓库坪效提 升至传统 AGV 系统的 4.6 倍，错拣率下降至 0.008%，每年 节省物流成本超 2 700 万元。

这些场景化突破的背后，是共性技术的持续进化。这 种“部署即进化”的特性，标志着智能制造系统开始具备 自主演进的生命体特征。

构筑全球竞争优势的顶层设计

在国家战略层面，机器人产业的顶层设计正以前所未 有的力度推进。工信部《未来产业创新发展实施意见》勾 勒出清晰的发展图谱：到 2027 年构建“三十基地、十工厂” 的产业标杆体系，配套政策工具箱呈现出立体化特征。在 财政支持方面，除对采购国产机器人给予 15% 的直接补贴 外，创新性地引入“应用效果对赌”机制——企业在示范基地部署人形机器人后，若三年内实现生产效率提升 50% 以 上，可额外获得设备折旧费用 30% 的税收返还。这种“激 励 + 考核”的组合拳已在长三角显现成效：苏州某汽车零 部件企业通过引入 32 台协作机器人，在获得 540 万元补贴 的同时，因良品率提升带来的年度收益增加达 2 300 万元。

针对关键核心技术领域，科技部的资源配置策略展现 出战略定力与灵活性的平衡。群体智能专项基金采用“三 阶段赛马”机制：初期平行支持不少于 5 个技术路线，每 个团队首期资助 2 000 万元；中期基于里程碑考核淘汰 50% 项目；末期集中资源攻坚最优方案。这种“广撒网、精聚焦” 的策略在 2024 年取得突破性进展——清华大学团队研发的 仿生神经突触通信协议，通过模拟生物神经递质传递机制， 在 1 平方公里范围内实现了 5ms 级的多机协同延迟。该技 术在某智慧港口测试中，使 128 台无人跨运车的避撞响应 时间缩短至传统系统的 1/8，集装箱转运效率提升 3.2 倍， 直接推动团队获得 1.2 亿元的二期研发资金。值得注意的是， 该专项特别设立“反向创新”通道，允许企业提出技术需 求榜单，由科研团队“揭榜”攻关，目前已促成 37 项产学 研合作，技术合同总额超 15 亿元。

在国际竞争维度，中国正从规则接受者向标准制定者 跃迁。《工业机器人群体智能评估规范》的 ISO 立项标志着 技术话语权的实质性提升。该标准创新性地定义了九大核 心指标：除协同效率、容错率、能耗比等基础参数外，特 别纳入“智能涌现系数”——衡量多机系统在突发场景中 表现出的超预期协同能力。在深圳某电子制造企业的验证 测试中，当产线突发火灾警报时，机器人集群展现出令人 惊叹的自组织能力：12 台设备在 8 秒内自主形成 3 条应急通道，同步完成设备断电、危化品转移、 人员疏散引导等复合任务，智能涌现 系数达到 0.87（满分 1.0）。这种量化 评估体系为全球智能工厂建设提供了 可复制的评价框架。

产业生态的全球化布局也在加速 成型。“开放协同机器人联盟”的成 立打破了传统技术壁垒，其专利共享 池已汇集来自 9 个国家、47 家企业的 2 300 余项核心专利。联盟成员通过“专 利交叉许可 + 收益分成”模式，使技 术转化效率提升 60%。在 2024 年东京 智能制造展上，优必选与发那科联合 演示的跨品牌协作系统引发轰动：中 国产的人形机器人与日本工业机械臂 通过统一通信接口，在无预设程序情况下完成汽车变速箱 的协同装配，装配精度达到 ±0.05mm。这种深度融合标志 着全球机器人产业开始进入“共生进化”新阶段。

政策体系的持续完善正在催生乘数效应。北京市科委 主导的“场景保险”试点颇具创新价值——企业开展机器人 创新应用时，政府通过购买保险分担 70% 的技术风险成本。 某医疗机器人企业借助该政策，在骨科手术机器人研发中 节省风险准备金 1 200 万元，产品上市周期缩短 11 个月。 与此同时，资本市场形成正向反馈：2024 年机器人产业私 募股权融资规模突破 800 亿元，其中群体智能相关企业估 值同比增长 280%。这种“政策引导 - 技术突破 - 资本加持 - 市场验证”的闭环生态，为中国在全球机器人产业版图中 占据制高点提供了坚实基础。

中国机器人产业正站在从“跟跑”到“领跑”的历史 拐点。协同创新技术的突破，不仅解决了传统制造业柔性 不足的痛点，更催生出人机共融的新生产力范式。未来三年， 随着万台级具身机器人落地、千亿级产业集群成形，中国 有望在全球智能制造竞赛中占据制高点。然而，仍需警惕 核心技术对外依存、中小企业转型乏力等挑战。唯有坚持“技 术—场景—生态”三位一体推进，才能将这场机器人革命 转化为高质量发展的持久动能。正如专业人士所言：“当每 一台机器人都能成为智慧网络的节点，工业 4.0 的终极图景 将不再遥远。”