文章核心观点 - 物理AI作为工业机器人进化的最新阶段，正通过人工智能、视觉系统与机器人硬件的结合，催生新一代更智能、更具适应性的机器，为制造业带来更高的灵活性、抗风险能力和效率提升 [1][5][7] 工业机器人的演进 - 工业机器人从20世纪60年代基于规则的系统起步，通过明确编程执行高精度、高速度的重复性任务，但缺乏灵活性 [2] - 基于训练的机器人通过AI与机器学习从经验中学习，能处理存在变量的任务，适用于中等产量甚至非重复性生产任务，训练可通过虚拟化实现以缩短部署时间 [3] - 基于情境的机器人配备感知工具和AI基础模型，可实时观察、解读环境，具备自主决策和规划能力，其形态包括四足、人形和移动机器人等多种形式 [5] - 三种机器人技术将作为多元化自动化策略的一部分，根据不同产线与任务需求定制部署 [5] 物理AI与智能机器人对制造业的关键性 - 当前制造业面临供应链脆弱、地缘政治紧张、原材料短缺、运输瓶颈、市场不确定性、成本上涨、劳动力短缺及客户需求向定制化、快速交付和可持续性升级等多重挑战 [6] - 智能机器人连接数字与物理世界，通过提升运营灵活性帮助制造商应对挑战，需将机器人技术纳入长期战略而非仅追求短期收益 [7] 人才队伍的转型与培养 - 机器人与自主系统将推动岗位转型而非简单消失，催生新的高技能岗位，如机器操作员转为机器人技术员，物流团队协调移动机器人等 [8] - 实现转型需聚焦劳动力培养与持续学习，技能再培训、技能提升及长期劳动力规划是确保智能机器人兑现价值的关键 [8] 物理AI的现实应用案例 - 亚马逊在300个配送中心部署超过100万台机器人，与人类协作处理分拣、搬运等任务，试点项目使配送时间缩短，效率提升25%，行驶效率提高10%，并新增30%高技能岗位 [10] - 富士康采用AI与数字孪生技术自动化精密任务，新系统部署时间缩短40%，生产周期缩短20%-30%，错误率降低25%，运营成本下降15%，在复杂组装任务中AI机器人成功率已高于人类 [10] 制造商把握物理AI价值的策略 - 制造商需迅速行动把握技术潜力，采用分层自动化策略整合各类机器人技术以实现系统级智能，并坚持以人为本的策略确保整合的可持续性与包容性 [11]