物理人工智能正推动工业自动化迈入新阶段，为应对成本上升、劳动力短缺以及客户需求变化等制造业挑战提供了有力解决方案。
世界经济论坛的一份新白皮书探讨了人工智能、传感器和硬件领域的突破如何催生新一代更智能、更灵活的工业机器人。
亚马逊和富士康等早期采用者已看到显著收益，包括效率提升、交付时间缩短以及新熟练岗位的创造。
自动化助力塑造了第一次工业革命，如今它仍在第四次工业革命中持续演进。尽管自动化长期以来一直是制造业格局的一部分，但人工智能、视觉系统和机器人硬件的最新进展正在催生新一代更智能、适应性更强的机器。
世界经济论坛发布的一份新白皮书，《物理人工智能：开启工业运营新时代》，探讨这些发展如何拓展机器人的作用——不仅提升效率，还在工厂车间支持更高的灵活性和韧性。
直到最近，大多数工业机器人仍是为受控环境中的固定、重复性任务而设计的。这一状况正在改变。借助物理人工智能，机器人正获得感知、学习并应对更复杂环境的能力，同时支持更广泛的任务和应用场景。
这一转变恰逢关键时刻。如今，制造商正面临充满挑战的环境，其特点是成本上升、劳动力短缺以及客户期望不断变化。
但我们是如何走到今天的？了解工业机器人的演进历程，有助于我们把握未来的发展方向。
工业机器人的演进
物理人工智能的应用是漫长演进过程中的下一步。我们或许会认为机器人是未来才有的事物，但最早的工业机器人可以追溯到20世纪60年代。“机器人”一词本身源自捷克语词汇robota，其含义为强制劳动或工作。
过去的工业机器人属于基于规则的——也就是说，它们经过明确编程，用于执行要求极高精度和高速度的重复性任务，但缺乏灵活性。这类系统已成为汽车和电子等行业的主流配置，这些行业因机器人为车间带来的生产率提升而受益。
对于变化较少、产量较大的任务，这些系统仍将继续发挥作用，其应用场景和能力也将持续演进。
我们如今正看到物理人工智能通过基于训练的机器人崭露头角，即利用人工智能和机器学习从模拟或真实世界的经验中学习。与前代不同，它们不只是僵化地遵循特定程序，还能够执行包含一定程度变化的任务。这使这些机器人更适用于中等批量乃至非重复性的生产任务。关键在于，其训练可以虚拟化，从而大幅缩短部署时间，并扩大可实现自动化的任务范围。
基于情境的机器人代表了智能自动化的下一阶段演进。与基于训练的机器人一样，它们配备了感知工具——从高分辨率摄像头到触觉传感器——使其能够实时“看见”并理解周围环境。基于情境的机器人的独特之处不在于感知方式，而在于如何处理并应对不熟悉的任务。
这些能力的关键在于强大的人工智能基础模型，它们能够依据自然语言提示生成输出，整合视觉、语言和动作，以理解所处环境。它们可以获取当前运行的情境，“思考”，自主做出决策，甚至进行规划。该白皮书将这些技能的水平比作“人类水平的任务直觉与规划”。
尽管这些机器人距离电影中我们熟知的人形外观仍相去甚远，但其外形也在变化：四足机器人、人形机器人、移动机器人以及许多其他形态已经出现，拓展了机器人的应用范围。
话虽如此，基于规则、基于训练和基于情境这三类机器人仍将继续应用于制造业。作为多元化自动化战略的一部分，其部署将根据不同生产线和类型的需求量身定制。
物理人工智能与智能机器人为何对制造业至关重要
对制造商而言，机器人的助力来得再及时不过了。
供应链依然脆弱，地缘政治紧张局势、原材料短缺和运输瓶颈加剧了这一问题。市场不确定性进一步加剧了这些问题，威胁生产率、利润和韧性。
原材料成本、能源价格和工资上涨，以及劳动力短缺和日益扩大的技能差距，同样加剧了该行业面临的挑战。与此同时，客户期望更多的定制化、更快的交付速度和可持续性。
智能机器人连接了数字世界与物理世界，以增强运营灵活性。要实现这一目标，制造商必须将机器人纳入长期战略，而不仅仅追求短期收益。
打造能够管理机器人自动化的劳动力队伍
熟练的劳动力对实现这一转型至关重要。根据世界经济论坛的《2025年未来就业报告》，机器人和自主系统将成为岗位流失的主要来源。但正如关于物理人工智能的最新白皮书所表明的，这种流失并非单纯的消失，而是一种转型。与人工智能及其他数字化技术一道，它们也将推动新的熟练岗位的创造。
例如，机器操作员将转型为机器人技术员，物流团队将协调移动机器人，维护团队将转向预测性维护，制造工程师将专注于培训和优化人工智能与机器人系统。另一个额外好处是，将原本由人工完成的工作实现自动化，将使人们得以从事更有意义的任务。
成功将智能机器人融入工作流程，需要注重员工发展和持续学习。再培训和技能提升，以及长期的劳动力规划，对于确保智能机器人兑现其承诺至关重要——这不仅关乎企业，也关乎社会层面。
现实世界中的物理人工智能
尽管智能机器人仍是一个年轻的领域，但早期采用者已向我们展示了部署该技术的益处。
亚马逊在其300个配送中心拥有超过一百万台机器人。这些机器人与人类员工协作处理重复性任务，例如分拣、搬运和运输包裹。机器人包装线也有助于减少包装废弃物，支持亚马逊的可持续发展目标。
在试点项目中，对这些系统的协同调度已取得令人瞩目的成果，包括交付速度加快和效率提升25%。管理整个现场移动机器人车队使运输效率提高了10%。亚马逊还在其测试站点多创造了30%的熟练岗位。
与此同时，电子代工制造商富士康正转向其所称的“可扩展的人工智能驱动机器人劳动力”，以应对不断上涨的劳动力成本和本地制造业趋势。
该公司运用人工智能和数字孪生技术来模拟并自动完成拧螺丝和插线缆等精密任务，而这些任务此前是传统基于规则的机器人难以胜任的。
数字孪生模拟已将新系统的部署时间缩短40%，而人工智能驱动的机器人已将周期时间缩短20%至30%，并将错误率降低25%。运营费用下降了15%，总体而言，在复杂的装配任务中，人工智能驱动的机器人已展现出高于人类的成功率。
世界经济论坛如何助力应对全球价值链中断？
制造商如何收获物理人工智能的益处？
物理人工智能并非遥远的未来。智能机器人已在改变制造业，且其发展势头只会持续增强。随着时间推移，我们将看到越来越多类人能力出现，即便其外形并不总是人形。
面对该技术所应对的诸多挑战，尤其是劳动力短缺、生产率以及对市场和经济发展更强的响应能力，制造商必须迅速行动，充分发挥该技术的潜力。
与孤立地使用机器人不同，世界经济论坛倡导一种分层自动化战略，将各类机器人整合起来，以实现系统级智能。
尽管技术进步的速度令人惊叹，但企业不能因此忘乎所以。重点应始终放在以人为本的战略上，以确保机器人集成的可持续性和包容性。制造商还需要利用协作性倡议来共享智慧，并自信地驾驭这一自动化新时代。
