具身智能走进工厂，宝维塔探索工业智能深水区

当物联网连接能力逐渐成为基础设施，企业如何进一步进入工业现场、创造新的价值？这是移远通信旗下工业智能品牌宝维塔正在探索的问题和逐步落地的战略方向。

10月12日，2026中国国际工业博览会在国家会展中心（上海）开幕，宝维塔（Provectron）在展会现场发布具身智能柔性智造解决方案，并推出《宝维塔2026车载电子测试白皮书》，分别聚焦柔性制造与车载电子测试自动化，展示在工业智能领域的技术布局与场景探索。

我们认为，两项发布看似指向不同的应用方向，背后却有着共同的产业逻辑。一边是制造业面对多品种、小批量生产时，对柔性化和快速换型提出更高要求；另一边是汽车电子产品复杂度持续提升，推动测试、质量控制和生产追溯体系不断升级。工业智能正在从单一设备的自动化，进一步走向对生产任务、工艺流程与制造过程的综合优化。

一、具身智能进入工厂，柔性制造不必从重建产线开始

多品种、小批量和短交期，正在对传统自动化生产方式提出新的要求。

在产品规格相对固定、生产节拍稳定的场景中，专机、固定工装和预设程序能够实现较高的生产效率。但当产品型号不断增加、工艺频繁调整，原本高效的自动化系统也可能暴露出局限：更换产品需要调整工装和程序，不同设备之间的协同增加了集成难度，而面对复杂装配任务时，固定轨迹又难以充分适应工件位置和姿态的变化。

这并不意味着传统自动化失去了价值，而是制造现场开始需要更具适应性的自动化能力。如何在保持既有产线稳定运行的同时，降低换型与改造成本，成为柔性制造需要解决的现实问题。

宝维塔此次发布的具身智能柔性智造解决方案，正是围绕这一需求展开探索。根据现场发布信息，该方案以轮式双臂机器人与半自动化机台协同为核心，由机器人承担柔性上下料、搬运和工位协同等任务，现有机台则继续负责组装、测试等工艺环节，尝试在不大幅改造现有产线的前提下，提升生产系统应对多品种、小批量任务的能力。

宝维塔总经理兰世桂在发布会上表示，制造业智能化升级不是简单地用机器替换人，而是让柔性能力真正融入生产体系。宝维塔希望从真实场景出发，将具身智能、测试自动化和全链路追溯能力转化为制造企业能够部署和应用的生产力。

宝维塔总经理兰世桂

这一思路值得关注之处在于它没有把具身智能的价值简单归结为机器人本体的升级，而是将其放在现有生产体系中考量。对于已经部署自动化设备的工厂而言，全面重建产线往往意味着较高的设备投入、停线成本和工程改造风险。如果能够让机器人承担变化频繁、适应性要求较高的任务，同时保留原有设备在稳定工艺上的优势，就有机会以相对渐进的方式提升产线柔性。

当然，轮式双臂机器人与半自动化机台协同，并不意味着所有生产环节都可以直接交由具身智能完成。机器人需要适应现场空间、工件位置和任务变化，还要与机台控制、工艺流程及安全机制形成可靠协同，最终价值仍需通过实际生产中的节拍、良率、异常恢复能力和部署成本来验证。

因此，具身智能进入工厂，更值得关注的不是它能否取代传统自动化，而是能否补足传统方案在复杂任务、频繁换型和柔性部署方面的能力缺口。

二、从感知到执行，柔性自动化考验系统协同能力

如果说具身智能柔性智造解决方案体现了宝维塔对未来生产方式的探索，那么其展台上的精密智柔装配与检测平台、视觉伺服驱动机器人柔性抓取装配系统，则进一步展示了柔性自动化在具体工艺中的实现路径。

以精密电子装配为例，插接、压装和对孔等任务不仅要求机器人到达指定位置，还要求系统准确识别工件的位置与姿态，并在接触过程中处理实际装配偏差。仅依靠预先设定的运动轨迹，往往难以覆盖所有现场变化。

这类任务需要机器视觉、运动控制与力控等技术相互配合：视觉系统识别工件并确定位置，运动控制系统规划和执行动作，力控则帮助设备在接触和装配过程中适应一定的偏差。系统能否将感知、动作与反馈结合起来，直接影响精密装配的稳定性。

宝维塔的精密智柔装配与检测平台采用AI视觉定位与自适应力控技术，资料显示，其视觉定位精度可达±0.02mm，目标应用包括汽车电子、物联网终端产品等柔性装配与测试场景。另一套视觉伺服驱动机器人柔性抓取装配系统，则通过主相机与腕部相机形成双层视觉闭环，分别承担全局定位和末端精定位，并结合运动规划完成抓取、搬运、对位与装配等任务。

这些方案都展示了自动化系统正在从按照固定程序重复执行动作，向能够感知现场变化、修正执行过程的方向发展。

不过，技术能力的叠加并不自动等于生产效率的提升。视觉定位精度、单次装配成功率、生产节拍与长期运行稳定性，是不同的评价指标。尤其在实际产线中，设备还需要面对工件公差、光照变化、来料差异以及上下游工序节拍等因素。只有将单项技术指标转化为持续稳定的工艺表现，柔性自动化才真正具备产业价值。

从这一角度看，具身智能并不是孤立出现的新技术，而是建立在感知、运动控制、机器人执行和工业系统集成等能力之上的进一步探索。其能否进入更广泛的工业场景，取决于这些能力能否形成稳定、可复用的系统，而不仅仅是完成一次任务演示。

三、从车载电子测试看工业智能的渐进式落地

与具身智能着眼于柔性生产的新可能相比，宝维塔同步发布的《宝维塔2026车载电子测试白皮书》，更聚焦于具体制造环节的自动化升级。

随着汽车电子产品功能日益复杂，智能座舱域控制器、ADAS域控制器和车载音频功放等产品，对生产测试、质量控制和过程追溯提出了更高要求。测试环节不仅需要判断产品是否合格，还要确保测试过程稳定、结果可追溯，并能够与装配、检测和生产管理环节有效衔接。

据现场介绍，这份白皮书围绕全流程自动化、AI融合、MES全链路追溯与平台化架构展开分析，针对智能座舱DCU、ADAS域控制器及车载音频功放等产品提出分品类自动化方案，并给出“基础升级—进阶整合—全自动化”的三阶渐进式路径。

我们认为这种分阶段思路具有现实落地意义。不同制造企业的产品规模、设备基础、工艺复杂度和资金投入能力存在差异，自动化升级很难采用完全一致的方案。对于已有生产设备的企业，可以先从关键测试工序、自动上下料或质量追溯等环节入手，再逐步推进测试设备、装配工艺和生产管理系统之间的协同。对于生产规模较大、产品标准化程度较高的场景，则可以进一步评估全流程自动化的投入与收益。

更重要的是，车载电子测试与柔性制造并非彼此割裂的两个方向。前者强调工艺稳定、质量一致性与全过程追溯，后者强调对产品变化和任务差异的适应能力。对于制造企业而言，两者最终都服务于同一个目标：让生产系统在满足质量要求的同时，更有效地应对复杂产品和多变的制造需求。所以，宝维塔此次发布的白皮书，也将测试、检测、装配与MES追溯放在同一条技术链路中考量，体现出从单点设备向生产流程协同延伸的思路。

智造社点评：工业智能的竞争最终要回到生产现场

从具身智能柔性智造解决方案，到车载电子测试白皮书，宝维塔此次在工博会上的两项发布，分别回应了制造业对柔性生产与高质量测试的现实需求，也呈现出向工业智能领域延伸的布局方向。

具身智能为柔性制造提供了新的技术探索，自动化测试与全链路追溯则体现了工业智能在成熟制造场景中的落地路径。两条路线的成熟程度与商业化节奏可能不同，却共同说明：工业智能的价值并不取决于技术概念有多新，而在于能否解决生产现场长期存在的问题，并形成稳定、可复制且具备经济性的解决方案。

从连接走向智能，真正的考验才刚刚开始。

（来源：中国工控）