工厂里的机器人能不能像人一样“听懂”指令、随机应变？
近日，清华大学深圳国际研究生院曾龙、冯平法团队在《制造系统杂志》上发表综述文章。研究团队系统提出了一种全新的“具身智能工业机器人”技术框架，让工业机器人不仅会“动手”，还会“动脑”，能理解工业环境、规划步骤、应对变化。
这一框架有望让工业机器人从“按程序干活”升级为“看情况办事”，真正走进更多工厂车间。
团队首先系统梳理了工业机器人核心技术的长期演进历程和规律，将其划分为三大阶段：自动化时代（1960s-1980s）、感知化时代（1980s-2020s）和具身智能时代（2020s-至今）。每一代工业机器人技术往往都以前一个时代为基础，而当前正处于具身智能时代的早期，目标是实现工业机器人的任务级柔性，即工业机器人领域的通用人工智能。
在此基础上，团队将EIIR定义为主要研究具有“感知-决策-执行”能力的工业智能体方法和技术，在工业环境中可实现高效、准确、安全地交互，以实现任务级柔性。同时，团队厘清了EIIR与AI（人工智能）、EI（具身智能）、EIR（具身智能机器人）概念之间的关系。
针对工业场景对效率、精度、可靠性和安全性的要求，团队提出EIIR至少需要具备三类知识：一是支撑自然语言理解和人机交互的通用知识，二是描述生产线空间布局、设备位置、可操作区域和环境约束的工作环境知识，三是描述产品结构、工艺流程、零部件关系等的操作对象知识。
基于这一认识，团队系统性地提出了知识驱动的具身智能工业机器人技术框架。该框架由世界模型（“三类知识”）、高层任务规划器（“大脑”）、低层技能控制器（“小脑”）、具身智能工业机器人仿真器和物理系统五个模块组成。此外，团队还系统梳理了知识驱动EIIR技术框架的各个模块关键技术进展。
目前，团队已针对知识驱动的EIIR技术框架中各模块开展了深入研究。该项工作是团队2024年提出具身智能柔性装配系统的重要延续，未来，团队将聚焦研发基于具身智能工业机器人的柔性装配单元，旨在解决产品个性化时代的多品种、小批量跨品类产品装配需求，为智能装配系统探索新范式。
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