智能制造工业机器人技术应用及发展趋势丨中国工程科学
本文选自中国工程院院刊《中国工程科学》2025年第3期
作者：吴昊天，王耀南，朴玄斌，陈文锐，江一鸣，贾林，肖旭，彭伟星
来源：智能制造工业机器人技术应用及发展趋势. 中国工程科学. 2025, 27(3): 83-97.
编者按
您是否想过，智能制造系统如何重塑高端制造业的未来？工业机器人正是这一变革的核心引擎。当前，智能制造工业机器人技术飞速演进，已深入磨抛、移载、检测、装配等关键工序。机器人的感知与规划策略仍显单一，仅能处理重复性任务，缺乏对复杂场景的深度理解和智能交互能力。突破这些技术瓶颈，将为我国制造业高质量发展开辟全新道路。
中国工程院王耀南院士团队在《中国工程科学》2025年第3期发表《智能制造工业机器人技术应用及发展趋势》一文。文章系统梳理了工业机器人的应用背景与作业类型，覆盖航空航天、新能源汽车等核心制造场景；并从视觉感知、决策规划等维度剖析共性技术进展，前瞻大范围场景理解、集群化作业等六大趋势。本文可为工业机器人技术研究与智能制造推进提供关键参考。
一、前言
高端制造业是国家战略支柱产业，直接关乎重大装备性能与国际竞争格局。航空航天、轨道交通等领域的技术突破，标志着一国工程科技实力。我国高端制造业虽成果显著，但在全球化竞争加剧的背景下，仍面临严峻挑战。
智能制造系统凭借自主感知与精准执行能力，成为工业升级的核心方向，而工业机器人是其关键载体。全球工业大国纷纷布局：美国推出“国家机器人计划2.0”，欧盟实施“火花计划”，我国也明确将智能制造与机器人技术列为发展重点。当前，工业机器人已逐步应用于磨抛、检测等工序，但感知与交互能力不足，制约了柔性制造发展。未来，工业机器人将主导重大装备制造流程，推动产业智能化转型。
本文聚焦智能制造工业机器人的基础理论与技术演进，梳理应用现状、分析技术瓶颈、展望发展趋势，为行业创新提供支撑。
二、智能制造工业机器人应用现状
（一）工业机器人应用背景
全球制造业智能化浪潮中，工业机器人作业系统因其灵活性与适应性备受关注。智能制造工业机器人通常由作业机构与机械臂构成，复合型机器人还集成移动底盘（见图1），显著提升作业范围。在航空航天、轨道交通等高端制造领域，机器人已逐步嵌入检测、装配等核心环节。
图1 智能制造工业机器人的主要构成
目前，工业机器人多专注于单一工序，协作机制缺失导致复杂任务执行困难。尽管环境感知与规划控制研究取得进展，但整体技术尚未实现“人-机-环境”智能交互。面对小批量、多品种的制造趋势，柔性化多机器人系统将成为主流，驱动交互深度持续拓展。通过动态场景理解、集群作业等技术创新，构建感知-规划-控制一体化机制，有望实现制造流程的数字化跃迁。
（二）工业机器人作业类型
1. 智能视觉检测
复杂零部件的精准缺陷检测是制造领域的核心挑战。二维检测中，机器人末端集成相机，通过手眼协同实现表面扫描；智能相机结合深度学习，显著提升识别效率。在精密电子行业，多光谱视觉系统广泛用于外观检测。三维检测则采用非接触光学测量，机器人配合扫描仪实现柔性测量。针对弱纹理表面，无分支散度检测方法有效提升多表面分析精度。大尺寸或复杂结构表面的检测仍存在盲区，机器人环境感知能力不足，难以适应人机混合作业场景。
2. 高效磨抛
机器人磨抛是智能制造的代表性应用，以其高自由度模仿人类作业形态。在合理控制下，系统可连续稳定运行，保证产品一致性。恒力控制模式是主流方案，机器人沿预设轨迹执行打磨；气控浮动末端执行器进一步优化力控精度。行业专用系统，如航空叶片磨抛设备，实现粗磨到抛光的一体化加工。但机器人刚性不足与路径规划依赖人工经验，制约了全表面打磨与柔性作业能力。
3. 柔性精密装配
从巨型航电部件到微型元器件，装配工序无处不在。主流研究集中于轴孔装配，但异形零部件与微间隙场景加剧了挑战。视觉与力觉传感引导机器人完成对准与位姿调整，应用于发动机、变速箱等装配。弹性接触模型助力过盈配合等复杂力控场景。当前机器人仅能处理简单装配，多机协同与长程装配能力薄弱，亟待突破。
4. 工件抓取转运
高端制造场景中，工件摆放随机、障碍丛生，对机器人动态避障提出高要求。基于环境模型的运动规划是关键。机器人视觉抓取系统通过CAD模型匹配，实现无序工件定位与抓取，在汽车制造中广泛应用。抓取过程中的形变应力常被忽略，需设计灵巧机构以提升适应性。
（三）工业机器人制造场景
1. 航空航天装备制造
航空航天制造对机器人灵活性、可靠性要求极高。机器人广泛用于机身钻孔、检测，多机协同系统提升装配效率30%；仿生机器人完成机舱内部组装。自动总装系统进入验证阶段，标志技术迈向成熟。
2. 海洋船舶制造
船舶制造正通过机器人技术优化流程。喷涂与焊接是核心应用：移动喷涂系统研发推进，视觉引导焊接增强焊缝质量；攀爬机器人实现船体自动化检测，提升精度与安全性。
3. 轨道交通装备制造
轨道交通装备制造关乎运行安全。白车身打磨仍以人工为主，机器人柔性打磨技术成为突破口。多机协同已实现车身搬运与转向架组装，推动产线智能化。
4. 新能源汽车制造
新能源汽车产线节拍快，对多机协同需求迫切。视觉力觉导引的焊接工作站、电池自动换电系统广泛应用，体现机器人在高效制造中的核心价值。
5. 电子信息产品制造
电子制造标准化程度高，机器人应用成熟。视觉检测分拣系统秒级完成工件参数检查，支持PCB检验、元器件定位等场景，彰显高速稳定优势。
三、智能制造工业机器人共性技术研究进展
智能制造工业机器人技术覆盖面广，但复杂场景交互能力不足。需从视觉感知、决策规划等维度突破共性技术。
（一）视觉感知
1. 环境理解与状态感知
动态制造场景要求机器人实时构建环境地图。语义SLAM融合视觉与激光数据，提升场景理解；先验知识加速语义分割，但重大装备制造的高精度要求仍是挑战。位姿估计与形变监测技术逐步成熟，然而多模态状态感知能力不足，制约集群自主作业。
2. 全尺寸三维检测
三维检测通过扫描数据与模型比对，优化加工参数。视点规划与几何特征测量是关键，但噪声与匹配偏差影响精度，需创新配准算法。
（二）决策规划
1. 机器人多任务调度
多机器人协作依赖高效调度。启发式方法适合大规模场景，但参数敏感；市场机制增强动态适应性，强化学习则平衡效率与实时性。状态空间爆炸问题仍是学习类方法的瓶颈。
2. 复杂场景无干涉协同规划
主从式系统协调性好，但误差易扩散；分布式规划基于VO算法，避障能力强，通信负载大。构型空间升维策略为动态环境规划提供新思路。
图2 基于环境感知的智能协同规划控制系统
（三）运动控制
1. 多机器人协同控制
刚度增强模型提升加工精度。通过运动学优化位姿，传感器反馈补偿轨迹误差。多机器人协同的动力学建模与载荷分配是研究热点，但系统精度保障体系尚不完善。
2. 机器人柔顺控制
接触任务要求高精度力控。阻抗控制鲁棒性佳，视觉力觉混合策略提升柔顺性。多传感器数据融合效率低，制约实时响应。
（四）灵巧机构
传统抓手适应性差，柔性抓手模仿人手动作，实现异形工件抓取。气动抓手凭借弹性结构，兼具灵活性与承载力；EAP材料抓手响应迅速，但强度不足。柔性机构创新是提升机器人作业柔性的关键。
四、智能制造工业机器人技术发展趋势
（一）大范围动态场景理解
动态语义地图与多模态感知理论亟待完善，以支持机器人自主决策。大型部件制造中的实时环境理解，将是技术突破重点。
（二）集群化作业
集群机器人通过交感行为实现协同制造，突破单体能力限制。其在重大装备制造中的提质增效作用，将重塑产业格局。
（三）柔性作业
小批量多品种需求驱动柔性技术发展。增强传感器与执行器，融合人类技能，是提升机器人灵巧性的核心路径。
（四）具身智能
具身智能机器人通过环境交互应对柔性制造。多模态感知与世界模型构建，助力机器人在不确定场景中自主规划。
（五）网络化协同
云边融合架构优化资源分配。低延时通信与计算网络，支持多设备智能协同，推动制造系统无缝集成。
图3 云 – 边 – 端协同的智能制造集群机器人作业架构
（六）数字孪生
数字孪生实现虚实映射，优化作业参数。但在建模精度与数据整合方面存在不足，需攻关以提升预测准确性。
图4 工业机器人数字孪生系统
五、结语
本文系统剖析了智能制造工业机器人的应用与技术进展，展望了六大发展趋势。突破关键技术，将显著提升制造业效率与质量，开辟高质量发展新途径。面对市场变化，柔性多机器人系统需强化交互能力，构建协同作业机制。立即行动，探索工业机器人无限潜力，共同驱动制造业智能化未来！
注：本文内容呈现略有调整，若需可查看原文。
作者简介
王耀南
机器人技术与智能控制专家，中国工程院院士。
主要从事智能机器人感知与控制技术及工程应用研究。
注：论文反映的是研究成果进展，不代表《中国工程科学》杂志社的观点。
相关问答
工业机器人和工业机器人技术区别?
工业机器人是面向工业领域的执行装置，能自动完成工作；而工业机器人技术涵盖其设计、控制与应用方法，范围更广。
工业机器人技术难学吗?
工业机器人技术并不难学，只要掌握机械、电子与编程基础，即可快速入门并深入实践。
工业机器人常见五大应用领域及关键技术?
五大领域包括焊接、搬运、装配、检测、喷涂；关键技术涉及视觉感知、运动规划与协同控制。
请教工业机器人技术专业所学课程有哪些?
核心课程包括机器人机械系统、控制技术、视觉传感、工业机器人编程与现场总线应用等。
工业机器人的技术指标主要有哪些?
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工业机器人技术优势?
优势在于节省人工、提升效率、保证质量，实现24小时连续生产，降低综合成本。
工业机器人技术应用专业学什么?
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工业机器人技术专业需要学哪些内容?这个专业好学吗?
需掌握机械制图、PLC技术、机器人应用等，专业实践性强，适合动手能力强的学者。
什么是工业机器人仿真?
仿真通过软件模拟机器人作业，验证设计合理性，优化布局与流程，降低实机调试风险。
学plc和工业机器人，哪个更适合快四十岁要改行的人?
PLC入门更快，适合基础薄弱的转行者；工业机器人技术前景广阔，但需一定机电基础。