大模型的出现，进一步增 强了具身智能的泛化能力，使其能够适应不同的应用 场景 ［4］；分布式协同技术则构建了多智能体协作网络， 提升了群体智能的规模效应 ［5］。 随着技术的不断成熟，具身智能的不同初级形态 已广泛应用于工业制造、医疗健康、自动驾驶、家庭服 务等多个领域，为各行业的智能化升级提供了强大动 关键词： 具身智能；技术架构；应用案例；发展挑战；未来趋 势 doi：10.12045/j 都可以认为是具身智能的初级形态，但是具身智能的 大众化以及当下所热议的具身智能主要是指狭义层 面的具身智能，也就是以人形机器人为代表，以前沿 人工智能技术全局驱动物理本体为核心研究方向和 应用落地方向的具身智能。 现在所探讨的具身智能概念，更强调其人工智能 的属性，更强调人工智能通过物理实体与环境实时交 互，实现感知、认知、决策和行动一体化。送餐机器 人、智能辅助驾驶车辆都是具身智能的初级形态，而 务中大显身手 ［19］。未来，随着具身智能技术的不断发 展，家用机器人将更加智能化、人性化，成为家庭生活 的好帮手。 4 具身智能工业应用实践与挑战 如前文所述，目前具身智能的在工业应用的初级 形态要聚焦于单一工序的智能化改造，以“感知 + 执 行”的轻量化组合为特征。以基于 AI视觉检测的机械 臂抓放系统为例。在 3C产品组装线、汽车零部件分拣 场景中，AI 视觉系统通过深度学习模型识别工件位置

动作控制算法与产品硬件的紧密耦合——灵活 性 量产成本 关键零部件产能不足，依赖进口 行星滚柱丝杠，无框力矩电机 制造维护成本高 主流人形机器人售价均超过 40 万元 B 端客户接受度有限 u 受限于产品形态的合理性和内部硬件系统结构， 目前具身智能无法适应多复杂场景的不同需求，人形机器人的市场渗透较低，只能从环境相对封闭， 工序相对简单且标准的场景开始，替代部分的人工。 u 高昂的量产成本与漫长 如： 软体机器人、特种形态机器人 模仿自然生物的运动方式，在特定的环 境中执行特定任务 生产排单 灵活性提升 适应更广 快速响应生产线切换和参数调整 适 应当下多品类、小批次的生产 增强执行能力与精度 具备更精准的感知、更强的认知与规划能力 提升效率的同时，处理复杂任务的能力不断提升 亿欧智库：具身智能工业场景 工业场景 具身智能的物理载体形态丰富多样，可以将其划分为几大类别： 阶段性培育场景 硬件降本、应用生态 • 全场景家庭助手，大概率类人形态 • 除家务类任务外，再进一步是提供情绪 价值，成为真正意义家庭成员 • 单一 / 有限类别的生活服务类应用 • 如 : 康复按摩、老人喂饭等 u 短期来看，具身智能更适合落地的场景是科研；

技术的发展袁另一方面则是产业变革驱动遥 不同的行业数字化转型有不同的表现形式与内涵遥 我们 看到袁在互联网尧零售尧传媒尧交通等许多消费服务行业里袁数字 化的商业形态已经逐渐代替传统的商业形态袁 数字化重构成 为主流和必然趋势遥 而对传统的工业制造业来说袁企业的商业 形态并非以数字化形式表现袁 数字化转型对于企业更多的是 意味着企业从流程驱动升级为数据驱动袁 以数字化手段进行 生产运营优化袁从而实现提质增效和业务增长遥

数字化 基础较好的企业围绕数字化研发设计、产线柔性配置、智能仓 储、设备运维、供应链弹性管控等典型场景开展智能化升级， 加快人工智能等数智技术融合应用，探索未来制造模式，推动 业务模式和企业形态创新。组织行业机构研究梳理智能制造典 型场景和行业特色场景，以及要素参考指引，为企业转型提供 参考。实施中小企业数字化赋能专项行动，支持企业结合自身 需求实施设备自动化改造、数据采集、上云上平台等投入少、 领航级智能工厂 推动新一代人工智能等数智技术与制造全过程的深度融合，实现装 备、工艺、软件和系统的研发与应用突破，推动研发范式、生产方式、 服务体系和组织架构等创新，探索未来制造模式，带动产业模式和企业 形态变革。 5.协同推进链式数字化转型。开展智慧供应链建设，支持 工业母机、工程机械、农机装备、轨道交通装备、医疗装备、 矿山装备、节能环保装备等重点行业骨干企业建设供应链协同 平台，推动数据互联互通、信息可信交互、资源柔性配置。支 快速研发、复杂结构设计、用户个性化设计等需求，集成需 求、设计、生产、使用等多维数据，根据定义的设计变量和 约束条件，快速生成最有效形状结构、材料配方并不断迭代 优化，实现基于数据驱动的产品形态、功能和性能的研发设 计和持续优化，大幅提高设计效率，拓展认知边界。 4.典型场景：智能排产调度 痛点：机械产品结构复杂、零部件繁多，且多为单件小 批量生产，生产过程管理难度大，传统排产调度方式主要依

大模型微 调 场景形态 交互形态 感知形态 业务形态 进化形 态

就连阿里、百度、腾讯、京东随时可能沦为传统企业。 无论你是一家什么样的企业，总有一款危机适合你，这是从未有过的革命浪潮。 作为一种全新的生产力，正在改造传统产业。 数字经济，是继农业经济、工业经济之后的一种经 济形态。未来企业的数字化如同时代的列车，不以 人的意志为转移。 推动互联网、大数据、人工智能和实体 经济深度融合，在中高端消费、创新引领、 绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资 本服务等领域培育新增长点、形成新动能。 构性改革为主线，把握数字化、网络化、智能化融合发展契机，在质量变革、 效率变革、动力变革中发挥人工智能作用，提高全要素生产率。要培育具有重 大引领带动作用的人工智能企业和产业，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、 共创分享的智能经济形态。要发挥人工智能在产业升级、产品开发、服务创新 等方面的技术优势，促进人工智能同一、二、三产业深度融合，以人工智能技 术推动各产业变革，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供 应链、人力 应智能经济、智能社会需 要的基础设施体系。 要推进互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，做大做强数字经济。要以 智能制造为主攻方向推动产业技术变革和优化升级，推动制造业产业模式和企业形态 根本性转变，以“鼎新”带动“革故”，以增量带动存量，促进我国产业迈向全球价值链中 高端。 —— 2018 年 5 月 28 日，习近平在中国科学院第十九次院士大会、中国工程院第十 四次院士大会上的讲话

目标管理 C D A C S D P TQM TPS TPM 万事万物具象化 的形态 （可管 、 可控 、 可 预测） 数字应用 现实与虚拟的连接 （有序到高效） 数字化的导入 业务开展科学逻辑 与方法 （无序到有序） 精益标准导入 精 益 化 革 体 系 IOT 数据采集 D-MOM 平台 信息中台 基于形态的决策与调 整 （原点） 核心价值观 — 经营理念 — 好一点，好很多 人管理 设备管理 物的管理 工艺管理 EHS

工业 4.0 与工业数智化转型 解决方案 目 录 CONTENTS 一 数智赋能是转型创新的基本形态 工业数智化是以新基建创设新空间满足新需求 工业 4.0 与工业数智化的联系及其内在逻辑 工业数智化转型所需要的新观念与新领导力 二 三 四 工业数智化是以新基建创 设新空间满足新需求 人民美好生活不断丰富化的新内涵新表现 决定企业数智化转型的新技术之演进路线图 新基建架构新空间产生新要素激发新能力 工业数智化转型所需要的新 观念与新领导力 工业数智化实践前沿的诉求与约束表现 三 1 2 3 做实数据决策与智能组织两大新战略支撑 聚焦数字领导力修炼培育新观念体系 数智赋能是转型创新的基 本形态 新冠病毒已经成为数字化进程的加速器 数字技术在浙江战疫中的突出表现 杭州亲清在线数字平台剧透工业数智化提速 四 1 2 3 第四次工业革命 工业 4.0 信息物理系统 工业互联网 “ 五新”、 “百新”、“万新”的共同技术逻辑：数智化是在“数据 + 算力 + 算法”定义的经济世界中， 以数据流动的自动化，化解经济决策的不确定性，进而实现资源优化配置，支撑企业高质量发 展的经济新形态。 10/19/2025 65 （二）、支撑工业数智化的战略框架及其要件 1 、企业数智化创新的新战略理念 1 以用户运营为中心，是企业数智化转型的起点，也是未来企业 经营的中轴； 2

到 2025 年，新一代信息技术与制造业深度融合，新产品新模式新业态蓬 勃 发展，以 9 未来工厂 9 为引领、智能工厂（数字化车间） 为主体的智 能制造 群体不断壮大，实现生产方式和企业形态根本性变革。 u 如何建设“未来工厂” ？—— “ 1353” 体系 “ 1” 为企业综合效益、价值链和竞争力提升的高质量发展目标 ; “ 3” 为个性化定制、网络化协同、服务化延伸等模式创新；

开放式生态与无厂商锁定：与多个主流厂 商软件与硬件集成，并支持多种虚拟化和 Kubernetes 环境减少锁定风险。 • 灵活的部署选择：可以在从数据中心到边 缘的任意位置，以超融合或者存算分离等 任意形态部署。 • 按需扩容与弹性付费：“用多少，买多少”， 按业务增长灵活采购和上线资源，从 3 节 点起步，支持大规模集群扩展，兼容未来 混合云场景。 • 核心产品代码自主率超过 95%。 • 和国产化技术栈完整适配，符合信创和等 和数字化资源，企业数据中心架构长期采用思科、惠普、戴尔、Nutanix 等国际顶尖厂商的软硬件设备组合。 然而，随着不同业务系统分阶段部署上线，该企业数据中心技术版图逐 渐演变为混合架构形态——机架式服务器、数据库一体机、超融合一 体机与 SAN 存储等多种技术架构共存于同一物理空间， 形成了多品牌、 多代际设备并行的复杂生态。这也为数据中心的整体规划和日常运维 带来了较高的复杂度。