在工業智能化全面提速的浪潮下，具身智能技術正加快從“舞臺上動起來”向“工廠里用起來”轉變。今年以來，工業和信息化部明確部署推進人工智能賦能新型工業化，推動制造業的全流程、重點行業、重點產品的智能升級，加快下一步超級智能終端的產業化、商業化進程。

作為制造業中最容易被忽視的工序之一，近年來，工業質檢從過去的“人工目測”實現了AOI（自動光學檢測）批量應用，推動了制造業在精度和效率上的跨越。與此同時，也開始面臨場景碎片化、個性化與設備導入周期的矛盾。

舉例來看，2024年，國內新上市手機型號超400款，制造周期的縮短，促使換型頻率加快。一套AOI設備的導入周期往往長達三到六個月，節奏錯配影響了企業的反應速度。在工業檢測“最后一公里”，人工復檢和補檢依然不可或缺，行業長期處于效率與靈活性的拉扯中。

“如果把制造業比作一條奔騰的河流，質檢就像是守在下游的閘口，任何瑕疵都必須在這里被攔下。”近日，中科慧遠發布了首款工業具身質檢機器人——「CASIVIBOT」，在中科慧遠總經理張武杰看來，工業質檢的未來，不僅是算法和硬件的較量，更是如何讓機器真正理解并模仿人類經驗，走向“像人一樣觀察、像人一樣操作”的具身智能。

行業分析認為，補齊當前AOI設備的短板，可以利用具身智能技術的“手眼協同”模式，打造行業新范式，使工業質檢既能適應復雜多變場景，又能兼具導入效率；既有統一確定的形態，又具備持續學習和升級能力。

“我們認為，新的范式應該具備兩個特征：一是個體的擬人化，包括‘場景可達、產品可達’的形態擬人、‘快速部署’的學習擬人、‘人機匹配’的識別擬人；二是群體的彈性部署，比如云端控制和集群訓練?！睆埼浣鼙硎尽?/p>

張武杰介紹，在核心技術體系層面，通過模仿有經驗的質檢員操作，記錄在質檢操作時的動作路徑與姿態細節，做到人機一致，并將這些經驗沉淀為可復用的知識圖譜。

同時，讓機器人擁有“理解”的能力至關重要。通過引入視覺與語言雙模態大模型，將圖像識別與語義表達結合，使機器人不僅能看到瑕疵，還能理解其成因。

長期以來，質檢被視為生產鏈條上的一道工序，是成本中心。業內認為，具身智能的引入，使質檢逐漸演變為智能協作的生態環節。企業不再需要為一次性投資承擔高額成本，而是可以通過機器人即服務的模式，根據需求彈性擴展檢測能力。

張武杰認為，AOI與機器人并非替代關系，而是協同共生?！爱敹呓Y合時，形成的是效率與精度雙重提升的體系：前段由AOI完成大規模篩查，后段由機器人完成復雜補檢，此外，通過機器人不斷學習還可反哺AOI算法庫，推動整體能力進化。”張武杰表示。

當前，工業制造的智能化變革，已成為企業降本增效和行業高質量發展的關鍵路徑。從3C電子到新能源汽車，從半導體到傳統家居，我國場景的多樣性和規模化的體系優勢，為創新型企業發展提供了廣闊舞臺。張武杰認為：“我們有責任在這個領域走在前列，把中國制造的靈活性和速度優勢，轉化為智能化升級的引領力。”