【环球财经】从“秀肌肉”到“用脑干活” 中联重科机器人方案亮相德国
虽然实现人形机器人完全像人类一样思考并应对所有突发工况仍需时日,但由中联重科等企业引领的“系统整合”路径,已为产业规模化应用提供了方案。

新华财经汉诺威4月24日电(记者马悦然)在2026汉诺威工业博览会现场,中联重科中科云谷首次亮相的人形机器人成为焦点,其展现出的太极动作和舞蹈展示,以及工业协作潜力吸引了大量外籍观众驻足。
作为工业技术创新与应用的“风向标”,2026汉诺威工业博览会吸引了全球数千家参展商。在最具前沿属性的机器人展区,人形机器人正经历一场从运动性能展示向工业实战落地的深刻转型。中国企业中联重科在此次博览会上全球首秀的具身智能操作系统及AI原生智能解决方案,系统性地诠释了人形机器人如何作为“可调度角色”嵌入现代化工业体系,展示人形机器人不断迈向工业系统协同。
工业AI与硬件深度融合成行业普遍趋势
在本届博览会现场,人形机器人展区的热度持续走高。中联重科在与亚马逊云的联合展位上,具备高度柔性的新款人形机器人Z01正进行高难度动作演示,其肢体协调性与关节功率密度较往届产品有显著提升,此外,还有人形机器人与工业软件、工业互联网平台融合的应用场景,中科云谷工业智能体可调度机器人展示完成物流分拣等任务。不少海外观众频频拍摄记录,并与其进行实时互动。
尽管现场各厂商展示的机器人已能实现奔跑、跳跃及精细避障,但记者采访众多展商时了解到,当前,人形机器人产业已不再满足于单纯的“四肢发达”。展会主办方德意志会展公司董事会主席约亨·科克勒(Jochen Köckler)表示,人工智能正成为工厂中的生产力,尤其体现在工业机器人和人形机器人领域。
中联重科的展位布局揭示了这一转型的技术逻辑。人形机器人将逐渐被置于完整的智能制造生产线中,行业正不断集成数据,通过机器学习加速发展。通过与亚马逊云等国际技术伙伴的深度融合,人形机器人在中科云谷工业智能体的统一调度下,完成跨区域物料配送、复杂视觉巡检及零部件柔性抓取任务。人形机器人已进入拼落地、拼场景、拼系统集成的产业新周期。
工业“大脑”与机器人可实现实时“通信”
长期以来,人形机器人难以规模化进入生产现场,其核心阻碍在于机器人缺乏对复杂工业逻辑的深刻理解。工厂并非单一的物理空间,而是由生产排程、制造执行、物流调度、质量管理等多个软件层级构成的复杂巨系统。
中科云谷总经理曾光对此认为,工业生产是一个系统工程,涉及大量普通的工业机器人、物流机器人以及庞大的工业软件体系。对于人形机器人而言,进入工厂不仅意味着完成物理层面的位移,更意味着必须接入制造执行系统(MES)和计划排程系统。如果机器人无法理解工艺路线、任务指令和物料属性,就无法在真正的生产环境中替代人工。
为此,中联重科在博览会上推出了自主研发的具身智能操作系统RobotOps,针对当前具身智能领域在场景迁移、数据应用和全生命周期管理等方面的挑战,提供工程化解决方案。该系统通过“数据、软件、智能体”架构,将强化学习、模仿学习等人工智能算法封装为标准化模块,打破了底层硬件与上层工业软件之间的壁垒,使人形机器人具备了与工厂“大脑”实时通信的能力。
据介绍,在云端超级工业智能体的驱动下,人形机器人能够像传统六轴机械臂或AGV小车一样被统一调度,实现了人工智能、工业软件与机器人实体的三位一体融合。通过海量的仿真验证与现场数据反馈,机器人能够在复杂的工业环境下实现开箱即用,大幅降低了具身智能在工程实际中的部署门槛。
自有场景支撑加速机器人“进厂”
人形机器人进入工业场景的难点,在于跨领域能力的深度整合。难点在于,开发者需要同时具备理解机器人硬件、人工智能算法、工业软件以及实际作业场景相关专业能力。单点技术突破固然利好单一领域发展,但应用端更需要跨领域的专业能力,以实现全链条整合。
据曾光介绍,中联重科得益于其深厚的产业积淀与丰富的内生应用场景,依托长期积累的工业互联网底座,将机器人视为工业互联网体系的一部分进行迭代开发。中科云谷在工业AI与大数据领域拥有大量专利储备,使研发团队能够直接在万亩智慧产业城等真实生产线中进行模型训练。
据了解,中联重科已在部分工厂的20个典型工位开展了试点应用。这些工位通常具有高重复性、物料非标准化或作业环境复杂等特点。通过在实际生产中进行大量数据“投喂”,机器人能够逐步掌握高难度的辅助作业技能,解决传统自动化方案难以覆盖的柔性化生产难题。这种“场景驱动研发”的模式,避开了初创企业寻找客户和获取真实工业数据的难题,使得技术迭代速度呈几何倍数提升。
虽然实现人形机器人完全像人类一样思考并应对所有突发工况仍需时日,但由中联重科等企业引领的“系统整合”路径,已为产业规模化应用提供了方案。
业内专家指出,随着感知、算力与运控技术的进一步融合,人形机器人将在智能制造全要素、全流程的生态构建中发挥愈发关键的作用。未来,随着人形机器人在工业场景中的不断发展与迭代,有望推动全球工业制造向更高层级的智能化阶段迈进。
编辑:吴郑思
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