12人減至1人，物理AI已經開始革工業場景的“命”了

中科智云首席產品官軒江告訴筆者，通過其工業裝備全域智能體，一個建筑工地上的四臺塔吊操作人員從 12人銳減至1人，反而在嚴寒酷暑等惡劣天氣下工作效率提升了10%。

這并非科幻場景，而是正在發生的產業現實。當公眾目光被能翻跟頭、跳舞的人形機器人吸引時，一場更深邃、更務實的技術革命正在工廠、碼頭和建筑工地上靜默推進。

具身的價值已在產業側體現

在科技媒體的聚光燈下，具身智能常與人形機器人劃上等號。然而，在工業場景里，具身智能正以一種截然不同的形態落地生根——它不是模仿人類的形態，而是賦予傳統工業裝備以“感知、決策與執行”的智能。

“我們的目的不是去做人形機器人，”軒江清晰地劃定了界限，“我們的目的是在工業上用具身智能技術來實現（自動化）。這里就需要對工業有了解，知道工廠是怎么運作，這些工業設備的物理規律是什么。”

這種分野定義了工業具身智能的獨特戰場。其核心載體不是仿生肢體，而是塔式起重機、橋式行車、港口堆取料機這些龐大的“鋼鐵巨獸”。它們的“智能升級”，目標直指一個存在已久的產業痛點：在復雜、開放、人機混合作業的環境中，實現物料搬運的全流程自主化與安全化。

隨著AI技術的發展，工業智能化領域的市場需求規模巨大。而中科智云將自身聚焦于其中通用性極強的“物料轉運”環節。這一定位源于一個深刻的產業洞察：無論是工廠車間、建筑工地還是物流碼頭，將原材料、半成品或成品從一個工位安全高效地運送到下一個工位，是貫穿絕大多數生產場景的共性需求。

然而，實現這一目標的路徑，與消費級機器人或有限場景自動化截然不同。軒江指出了關鍵區別：許多傳統的自動化解決方案，依賴于“人機區域隔離”。即在新建的工廠或特定區域，嚴格禁止人員進入，從而簡化感知和避障的難度。這種方式固然有效，但其應用場景受限，無法適用于大量已有的、人機必須協同的“老舊”生產環境。

工業具身智能選擇的是一條“難而正確”的路：直面開放環境的復雜性。以塔式起重機為例，其工作場景完全露天，面臨天氣變化、人員穿梭、車輛往來、其他設備交叉作業等諸多不確定性。“我們上來就設計了一個開放式的解決方案，”軒江坦言，正是這種從最復雜場景切入，再將其技術子集應用到較簡單場景（如車間行車）的“由難到易”路徑，反而在長期構筑了更堅實、更通用的技術底座。

仍需越過“三重山”

雖然通過“人機區域隔離”的方式，能夠大幅降低工業具身智能落地的難度，但將人工智能嵌入重型工業裝備，其挑戰遠非將算法從云端部署到邊緣那么簡單。它需要攻克一系列在消費互聯網或有限自動化中不曾遇到的核心難題。

首當其沖的便是數據獲取的挑戰。“工業大型設備是不允許，也不可能讓你去復現危險場景的，會造成安全事故。”軒江道出了ToB領域數據采集的首要挑戰：危險數據極度稀缺。與可以反復跌倒、積累數據的人形機器人不同，價值數百萬乃至上千萬的工業裝備，任何一次失控都可能意味著巨大的財產損失和生命安全威脅，企業絕不可能為AI訓練而冒險。

其次，工業數據的敏感性極高。生產流程、物料信息、作業習慣都構成企業的核心商業機密，許多企業對外部數據采集抱有天然的戒備。

面對數據獲取難題，中科智云探索出了一套組合解決方案，其核心思想是：在虛擬世界中窮盡物理規律，在現實世界中聚焦脫敏信息。

對于危險工況數據實行“仿真先行”策略。中科智云在實驗室搭建了1:15的微型塔吊、行車等設備模型，用于安全地復現各種邊緣操作。更重要的是，他們引入了 SIM2REAL（從仿真到現實） 技術。

“我們復刻了所有設備的物理規律，”軒江特別強調了工業設備的特殊性，“有些工業設備有柔性連接的部件，比如塔鉤由鋼繩鏈接的，會來回擺動。”此外，重物導致的吊臂形變、運動慣性引起的吊鉤擺動等，這些細微但關鍵的物理現象，都在高保真模擬器中得到了精確建模。

對于企業數據隱私問題，軒江給出的建議是 “協同脫敏”。一方面，利用合作方培訓操作員的訓練設備進行數據采集，這類數據不涉及實際生產機密；另一方面，在實際生產現場采集的數據，會經過企業與技術方的共同清洗，過濾掉涉及商業敏感的信息（如具體物料類型、人員身份等）。

同時，企業采用激光雷達替代傳統攝像頭采集數據，激光雷達能夠生成三維點云模型，重點關注設備運行狀態和場景環境，無需采集視頻信息，進一步保護了企業的隱私和商業機密。

數據難題之后，是更嚴峻的安全落地挑戰。這是工業場景對AI技術提出的最高，也是最不容妥協的要求。當前沿的具身智能算法（如基于強化學習的控制模型）直接應用于工業設備時，可能面臨類似大語言模型“幻覺”的問題——產生不可預測的、突兀的控制指令“毛刺”。

具身智能系統天然存在“幻覺”問題——就像大語言模型偶爾會說“胡話”一樣，基于強化學習的控制系統也可能產生不連貫的“毛刺”。對于人形機器人，這可能導致摔倒或做出錯誤動作，需要重新調整算法。但在工業場景中，一次“毛刺”可能就是一起事故。

而面對此，軒江給出的建議是：構建一個“安全殼”，即在先進的智能控制算法外層，包裹一個堅不可摧的安全約束框架。這個“殼”實時監控所有控制指令，確保其絕對符合物理規律與安全規程，將任何可能的算法“幻覺”扼殺在發生實際影響之前。這是將前沿AI技術“馴化”為工業級可靠產品的關鍵一步。“我們找到了辦法，這個控制系統假設它會有不連貫，但是我們把它套在一個安全的殼里面，外面看不出來，里面做了很先進的系統，保證了這個系統能安全的落地。”軒江分享了中科智云“安全殼”的構建理念。

另一方面，系統通過多傳感器融合（激光雷達、慣導、深度攝像頭等）來應對戶外復雜環境。在極端天氣（如大雨、大霧）導致感知能力低于安全閾值時，系統會自主報警并停機，這反而規避了人類在惡劣天氣下強行操作的風險。對于大風等擾動，則通過負反饋控制來實時抵消影響，確保穩定。

翻越了數據獲取和安全“兩座大山”之后，工業企業還面臨著場景適配性、通用性不足的難題。工業場景的多樣性、復雜性，造成了單一的具身智能解決方案難以適配所有場景。

傳統工業機器人多為“場景專屬定制”，針對某一特定場景開發的系統，無法直接應用到其他場景，導致企業應用成本居高不下。軒江表示，中科智云早期也經歷過“項目制”的困境，為不同客戶定制專屬解決方案，不僅開發周期長、成本高，而且難以實現規模化復制。

為了實現通用化，中科智云選擇了“從難到易”的場景拓展路徑，首先攻克最復雜、最開放的塔式起重機場景，再將成熟的技術方案延伸到行車、堆取料機等相對簡單的場景。軒江解釋道，“塔式起重機的場景最復雜，有人員、車輛、其他設備等多種變量，攻克這個場景后，我們的系統能夠形成完整的解決方案，其子集可以直接應用到其他場景，大大降低了通用化的難度”。這種“從難到易”的路徑，雖然前期開發難度大，但后期規模化復制的成本低，能夠快速實現技術的落地推廣。

AI正在重塑產業邏輯

工業具身智能的落地，其意義遠不止于讓單臺設備“無人化”。它正在悄然改變整個產業的運營邏輯、成本結構乃至競爭力內核，并為中國科技產業的自主可控之路，提供了一個堅實的垂直應用基座。

最直接的變革體現在生產關系的重構上。根據中科智云提供的應用案例，其價值已得到量化驗證。據軒江介紹，目前在塔式起重機場景中，中科智云已經取得了一些成績，“傳統操作模式下，一臺塔式起重機需要3名工作人員（1名安全員、1名司機、1名吊鉤操作員），四臺設備需要12名工作人員。采用中科智云的系統后，四臺設備僅需1名安全員即可完成監控，人員成本大幅降低。”軒江介紹道。

在效率方面，正常天氣情況下，1名安全員的工作效率達到傳統12名工作人員的85%；在極端天氣（高溫、嚴寒）情況下，由于設備無需人員現場操作，工作人員可以在陰涼、溫暖的環境中監控設備，效率提升至傳統模式的110%。

而在港口堆取料機場景，實現了從有人到無人的跨越，效率直接提升15%，同時讓工人徹底遠離高污染、高噪音的惡劣環境。

除了人力節省，更深遠的影響在于對設備壽命與維護成本的優化。經驗豐富的操作員為追求效率，常采用“甩鉤”等不規范操作，這會加劇設備結構疲勞。

AI系統則嚴格遵循安全規程，動作平滑穩定。這可使設備的平均維修間隔延長，進而降低了運營成本。

更深層次看，這種理念正在革新產業的底層邏輯，它打破了“唯有新建全自動工廠才能提升生產力”的舊有范式。“我們的理念是無論是新建工廠，還是老舊工廠改造，無論是新機器，還是傳統的工業機器，都可以以比較簡單的方式應用AI，”軒江的闡述指向了一個更包容的產業未來：讓存量龐大的傳統工業體系，也能平等地享受新一輪科技革命的紅利，實現普惠性的產業升級。

或許這種模式并不如雙足雙靈巧手的機器人那么炫酷，但當物理AI走向產業，能融合企業原有機器，以更低成本、更便捷的方式落地AI應用的方式，才是真正務實的選擇。而這種模式的出現，也讓AI開始革工業場景中生產方式的“命”了。

（文｜Leo張ToB雜談，作者｜張申宇，編輯丨楊林）