2026世界机器人大会首日：《AI链化制造》范式发布，制造业智能化转型有了新底座

8月19日，北京亦庄，北人亦创国际会展中心。2026世界机器人大会开幕首日，一场名为“具身智能赋能装备与工业技术升级战略发展主题活动”的论坛，把二十余位院士专家、央企掌门人和一线制造企业代表聚到了同一间会议室。

他们要回答的问题很直接：当AI的触角从虚拟世界伸向物理世界，中国制造业如何握住这把钥匙？

答案在当天下午浮出水面——由中国科学院院士毛明牵头的中科院学部咨询项目课题组，正式对外发布《AI链化制造》战略研究报告。报告系统提出了“AI链化制造”全新范式，并给出了“成链—强链—驱链”三步走路线图。

顶层共识：制造业转型走到了范式拐点

活动开场，中国电子学会理事会党委书记、中国人形机器人百人会理事长张峰率先定调：具身智能是打通数字世界与物理世界的关键纽带，更是推动新型工业化、培育新质生产力的重要引擎。

他坦言，当前我国人形机器人及具身智能产业生态加速成型，全链条布局初具规模，但"迈向规模化落地，必须突破单点技术思维"。数据闭环、协同创新、产业链贯通、全生命周期运维——这些系统性瓶颈不解决，产业发展就难以掌握主动权。

中国北方车辆研究所党委书记、所长刘勇则从产业实践视角指出一个根本性转变：传统自动化依赖高度确定的环境与任务，已难以适配现实作业的多变复杂。"具身智能带来的绝非单一技术叠加，而是装备研发制造范式的根本性重构。"他的判断是，未来装备产品须从"先定功能再匹配场景"转向"从任务、环境、能力出发定义产品"，装备能力更需依托场景数据持续迭代进化。

“AI链化制造"：给具身智能落地画一张路线图

活动真正的核心，是中兵智能创新研究院总工程师、群体协同与自主国家级重点实验室副主任苏波代表课题组发布的《AI链化制造》战略研究报告。

苏波先抛出了一个清醒的判断：当前具身智能领域呈现“大脑袋、小身体”的阶段性特征——虚拟空间能力强大，物理实体落地却短板明显。这一“虚实鸿沟”既是严峻挑战，更蕴藏着换道超车的战略机遇。回顾产业兴衰，柯达、索尼的案例昭示，新赛道的崛起必然对旧范式形成颠覆性冲击。

报告提出的“AI链化制造”范式，核心是以链式思维重塑装备产业逻辑。它由内外双链构成：外部供应链贯穿芯片、零部件、系统集成至场景应用；内部产品链覆盖研发设计、仿真试制、生产监测、质量检测及运维保障全生命周期。在这一范式下，产品单元从传统物理硬件拓展为“物理模块、数据模块、模型模块”三位一体的新型形态。装备能力不再是一次定型的静态产物，而是随场景数据驱动持续迭代进化的“活体智能”。

报告进一步明确了“成链—强链—驱链”三步走路线图：

·成链：搭建行业AI开源底座与协同网络，组建产业创新联合体，将分散的单点创新聚合为体系化作战能力。

·强链：推行链上标杆SOTA牵引机制，构建标志性场景与常态化竞争标杆，推动全产业链差异化锻造核心能力。

·驱链：将产品数据沉淀为新型产业资产，完善测试标准与行业模型体系，打通数据与模型循环演进闭环。

产学研大咖高峰对话：未来十年，人怎么干，机器怎么干？

高峰对话环节以"具身智能赋能装备与工业转型升级之路在何方"为主题，由启元实验室首席科学家、清华大学长聘教授梁斌主持。中国科学院院士毛明、中国科学院沈阳自动化研究所副所长刘连庆、长安汽车首席专家谭欢、中国电子学会政策研究与国际合作处处长王桓围绕产业瓶颈、范式变革与未来图景展开思辨。

毛明院士提出了一个颇具想象力的判断：AI的影响已超越工具层面，正深刻重塑生产力与生产关系，人类正快步迈入"数业社会"。未来智能装备将呈现硬件、软件、数据三位一体的全新形态——硬件是物理载体，软件由全社会生态参与开发定义，数据在运行中持续产生，既反哺产品迭代，更成为驱动大模型进化的战略资源。

回溯AI链化制造范式的起源，毛明总结其三大底层条件——构建开放透明的AI云开源生态，以SOTA标杆筛选产业链最优能力，建立全链条快速迭代机制。他进一步指出，范式落地需完成三大思维跃迁：产业组织从"以企业为中心"转向"以产品为中心"，竞争逻辑从个体博弈升级为产业共生，研发模式从串行推进变革为全链条并行。

他展望了十年图景：智能机器人将承担物理世界繁重危险劳动，人类更多在虚拟空间从事创造性工作，人机交互类智能产品成为主流。"具身智能的本质不是制造更聪明的机器，而是重塑人类生产生活方式、重构产业竞争规则的时代革命。"

刘连庆所长则给出了冷静提醒：具身智能装备与传统工业设备存在本质分野——后者开箱即用，前者高度依赖海量场景数据持续训练。"数据闭环的构建能力，直接决定了规模化落地的天花板。"若不能打通数据采集、标注、仿真、回流全链路，再先进的实验室成果也难以跨越工程化鸿沟。

谭欢的发言更加务实：工业场景充斥着大量非结构化任务，机器人面临的不仅是运动控制问题，更是物理交互与环境自适应的系统性挑战。他呼吁行业理性看待技术期望与现实能力之间的差距，"不必盲目追逐人形形态，而应以解决实际生产任务为第一目标，让形态服务于功能，而非让功能屈从于形态。"

王桓从政策层面传递了积极信号：国家已将具身智能纳入未来产业重点布局方向，"十五五"规划编制、工信部人形机器人相关指导意见及揭榜挂帅专项等政策工具持续发力。但他也强调，"政策的生命力在于落地"，下一步需推动央地协同、标准共建、场景开放，让政策红利真正转化为产业发展的澎湃动能。

三链递进：从底层底座到数据闭

下半场三场主题报告，沿着"成链、强链、驱链"三级逻辑逐层展开，把AI链化制造从顶层范式拆解到底座、本体理论、数据闭环的完整技术实现路径。

成链环节，深圳开鸿数字产业发展有限公司CEO王成录指出，异构设备林立、数据格式杂乱、时序无法对齐、多机协同困难是当前智能制造底座层面的几大顽疾。他介绍，开源鸿蒙可适配从20KB微型单片机到大算力大型装备，实现海量异构设备“语言统一”。团队已向开源基金会捐赠M-Robots机器人协同系统，为多机协同提供开源底座。

强链环节，浙江大学求是特聘教授、镜识科技创始人王宏涛从机器人全身耦合动力学底层理论切入，直言“行业不能只聚焦算法迭代，硬件本体力学设计是具身智能能力上限”。团队已建立机器人正向设计优化软件，以极限性能牵引工程边界。

驱链环节，光轮智能战略与生态副总裁廉和剖析了机器人完整学习链路：人类示范预训练、仿真环境试错、真机部署实践迭代。他指出，当前真机采集数据成本高、规模有限，行业必须结合人类示范数据集、高保真物理仿真、真机反馈校正，搭建完整闭环。

产业一线的声音：实践、经验与困惑

压轴环节的圆桌对话，由江苏智能无人装备产业创新中心有限公司总经理范晶晶主持，嘉宾汇聚了来自3C家电、高铁、锂电智能装备、工业网络不同赛道的企业家。

四川长虹董事长柳江直言，家庭场景面临泛化难、成本匹配难、数据隐私难、安全风险四重挑战。长虹正建设省级训练场，沉淀家电数据集，探索从工具家电向主动服务智能体演进。

光明铁道董事长张林松指出行业重“大脑”轻“小脑”的结构性失衡，强调认知决策必须锚定物理执行边界。他呼吁开放更多真实工业场景，并建立风险兜底与责任界定机制，让技术在实战中迭代。

利元亨董事长周俊雄认为，工业AI的最大卡点不在通用模型，而在深度绑定行业工艺。他主张工艺专家与算法工程师组队，将现场经验沉淀为场景小模型，并推动传统工艺工程师向AI训练师转型。

东土科技董事长李平聚焦安全底层，强调功能安全与信息内生安全需同步内置，而非事后补丁。他呼吁将机器人神经网络电子架构作为核心底座，并推动建立跨行业统一电子架构标准。

尾声：这是一场长跑，不是冲刺

整场论坛落下帷幕，与会各方形成了一个共识——具身智能赋能制造业，不是一蹴而就的冲刺，而是一场需要耐心、智慧与多方协同的长跑。而毛明院士团队发布的这张“成链—强链—驱链”路线图，或许正是这场长跑的起跑线

本次活动依托中国科学院学部咨询评议重大咨询项目，由中国科学院院士毛明牵头组织，《具身智能赋能装备与工业技术升级》编写组主办，中国北方车辆研究所、清华大学、《机器人技术与应用》杂志社联合承办。

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