文章核心观点 - 中国工业机器人企业正探索更贴近工厂实际需求的路径，其优势在于更靠近多样化的制造业场景[1] - AI在工业机器人中的应用关键在于与实际场景的融合，并非越多越好，需平衡执行层的柔性与效率[1][4] - 中国制造业的多样性为工业机器人算法模型的泛化能力提供了丰富的数据训练和场景支撑[5] 智能制造升级路径 - 未来智能制造升级需要在供给端强化底层数据的利用，并在需求端重新思考执行层的柔性与效率平衡[1] - 制造业执行端主要依靠自动化设备或人工操作，自动化设备效率高但缺乏灵活性，人工操作灵活但难以保证生产效率和质量一致性[4] - 工业机器人在完成质检、装配、上下料、打磨等工序时，从A产品切换到B产品需工程师重新生成轨迹和动作点位，过程繁琐耗时[4] AI解决方案与应用 - 引入视觉算法等AI部署是解决产品切换繁琐问题的良好方案，使机器人能识别工件与动作逻辑，并自主优化操作流程[4] - AI的引入关键在于与实际场景的融合，通过结合视觉算法、控制数据和轨迹生成算法实现价值[4] 国内外企业策略对比 - 海外工业机器人企业通常倾向于提供标准化方案，为AI和大数据预留通讯接口以提升部署效率，但要求工厂数据与其系统对接[5] - 海外方案对场景适配度有限，若客户工厂产品线多或设备数据格式、通讯协议不统一，AI算法难以快速迁移或复用[5] - 中国制造业的多样性涵盖3C电子、汽车零部件、新能源电池等行业，为算法模型泛化能力提供丰富的数据训练和场景支撑[5]