行业现状与核心挑战 - 中国基础设施“命脉工程”（如船舶制造、能源电力、轨道交通、钢结构建筑）的核心工序自动化水平严重滞后，其中焊接场景的自动化普及率仅约30% [1] - 造成自动化水平低的核心根源在于复杂多变的极端作业环境，包括高温、高压、高湿、辐射及存在有毒气体，且工件普遍具有体积庞大、结构复杂、非标准化的特点，对机器人的感知、运动控制和硬件工艺提出极高要求 [1][4][6] - 该领域面临严峻的劳动力短缺与成本压力，预计2025年全国焊工缺口达500多万人，到2035年缺口可能扩大至1000万人，同时年轻人从业意愿不足7%，导致用工成本持续飙升 [2] - 因此，在命脉工程中实现“机器换人”已从“锦上添花”变为迫切的必然选择，其智能化突破被视为中国制造业自动化亟需完成的“最后一公里”和检验智能制造体系的“试金石” [1][3][7] 全球解决方案与瓶颈 - 日韩重型制造业（如造船、钢结构）较早引入了龙门式焊接生产线和六轴机械臂，但其解决方案高度依赖生产模块化和构件统一性，在场景复用与拓展上受限 [8] - 欧美公司（如美国Gecko Robotics）侧重开发用于危险环境的爬行或吸附式机器人，但当前能力以检测为主，在焊接、切割等自主施工方面能力有限 [8] - 国内大型央企（如中交二航局、中铁建大桥局）已在桥梁、管道等施工中推进“机器换人”试点，但整体仍处于早期摸索阶段，面临设备成本高、环境适应性与稳定性需提升等挑战 [9] - 核心工序的智能化跨越需要体系化能力搭建，包括重构感知系统、开发自适应决策算法、平衡本体结构的刚度与灵活性，以及实现跨场景快速部署 [9] 公司案例分析：博清科技 - 博清科技是一家专注基础工序智能化的机器人公司，技术源头可追溯至1997年中国科学院院士潘际銮团队研发的无轨导全位置爬行焊接机器人原型机，公司于2017年成立以推动该技术产业化 [12] - 公司构建了一套独特的体系化解决方案：通过搭建“智能焊接中心”进行模拟预演以提升场景适应能力；自主研发了适用于极端工况的激光视觉与熔池视觉传感器，以稳定识别焊缝与熔池状态；采用非固定坐标架构的自主移动方案，使机器人能吸附于工件表面自由爬行并自主寻缝 [12][14] - 公司的解决方案已实现技术突破与商业验证，其焊接接头100%通过最高等级的X射线探伤检验，并于2023年与日本冈谷钢机达成出口合作协议，实现对自动化率更高的海外市场的反向输出 [15] - 公司已于2024年实现盈利，在机器人行业中较为罕见，标志着其业务与财务模式已跑通 [15] - 公司产品矩阵多元，包括机器人本体、工作站、智能感知传感、智能焊接软件等，并已将技术能力从焊接延展至清根、切割等其他工序 [17] - 2024年下半年，公司完成了B轮系列融资，获得中信私募、中信金石、国科嘉和及北创投等机构数亿元出资 [22] 市场机遇与规模 - 命脉工程核心工序的智能化正从技术可行迈向商业可行，市场空间巨大，仅造船、石油石化、轨道交通、核电四大领域的年度建设投资规模合计约4万亿元人民币，其中大量工序仍依赖人工，“机器换人”孕育着一个万亿级蓝海市场 [18] - 市场空间不仅包括机器人本体销售，还涵盖整套解决方案、运维服务等产品链 [17] - 政策端持续发力支持，如《船舶制造业绿色发展行动纲要（2024-2030年）》强调智能化发展，《推动工业领域设备更新实施方案》明确到2027年工业领域设备投资规模较2023年增长25%以上，加速了市场拐点的临近 [20] 技术前沿与未来趋势 - 工业级大模型成为新的技术变量和竞争壁垒，其训练需要融合来自高风险、非标工业现场的真实工况数据（如传感器信号、工艺参数），能实现机器人自主控制与运维决策，赋能制造业全链条 [21] - 博清科技于2024年3月联合清华大学电子工程系发布了国内首个工业级焊接大模型，该模型融合海量焊接理论、工艺及实操数据，能将传统焊接工艺开发周期缩短约60%，综合成本降低40%以上 [21] - 该焊接大模型规划于2026年1月开放外部系统接入，并计划向Agent、多模态方向迭代，其价值不仅在于产品销量和投资回报率，更在于底层能力的可复用性和数据资产带来的复利 [22] - 公司创始人提出了智能焊接机器人分级标准（L0手工焊至L5完全智能焊），认为焊接大模型将推动机器人实现L4级智能化，即对工件精度要求极低，能自主学习优化策略并实现多机智能互联 [21] - 命脉工程底层工序的智能化进程，正在倒逼感知、决策、控制、本体与工艺的系统性优化，并沉淀高价值工业数据资产，这使其成为打开“下一个工业智能化入口”的关键赛道 [23]