题目: AI-empowered intelligence in industrial robotics: technologies, challenges, and emerging trends
作者: Yifan Chen, Tao Ren*, Yujia Li, Gang Jiang, Qingyou Liu, Yonghua Chen, Simon X. Yang
发表时间：2026年1月21日
文章链接：点击下载原文.pdf
https://www.oaepublish.com/articles/ir.2026.01
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导语
工业机器人正经历一场深刻的技术变革：从传统的高精度重复任务执行工具，向具备自主感知、智能决策和灵活执行能力的智能伙伴转型。《AI-empowered intelligence in industrial robotics》这篇文章系统综述了人工智能在工业机器人中的最新应用、面临的挑战以及未来趋势，为工业智能化提供了全景式视角。
图片摘要（摘自原文）
1.工业机器人智能化背景
随着工业4.0和高混合小批量生产（HMLV）的发展，传统工业机器人面临三个核心挑战：
结构化任务限制：传统机器人适合重复、固定环境的操作。
灵活性不足：无法快速切换任务或适应动态环境。
人机协作缺失：缺乏与人类协同的智能能力。
AI的加入为机器人提供了感知、决策和执行的智能化支撑，使其能在不确定环境中自主规划、执行任务，并与人类协作。
图：人工智能在工业机器人领域的技术演进框架（摘自原文图1）
2.感知智能：让机器人“看得见、懂得多”
感知智能是机器人与物理世界交互的基础，涉及以下几个方向：
（1）杂乱环境中的抓取
Bin Picking：机器人从杂乱容器中抓取目标物。
AI驱动视觉系统（RGB-D+深度学习）可识别物体并估计抓取位置。
（2）自动化检测：缺陷识别
AI使机器人能够识别微小、复杂的表面缺陷。
应用场景：a.焊接内部缺陷检测（3DCNN，轻量化网络）；b.纺织品缺陷识别（YOLOv8n）。
（3）多模态融合：稳健感知
在烟尘、强光等恶劣环境下，单一视觉易失效。
通过融合视觉、力传感、语音、手势等多模态数据，实现：a.设备状态监测；b.高精度加工质量控制；c.人机协作中的自然交互
（4）在线测量与3D建模
工业机器人从执行测量任务向智能计量平台发展。
技术手段：数字孪生、深度学习修正传感器误差、预测扫描路径优化。
（5）自适应学习：新物体泛化能力
面向HMLV生产模式，机器人需快速适应新产品。
解决方案：模拟数据训练、少样本学习、零样本学习（ZSL）。
在感知层面，人工智能显著提升了工业机器人对复杂环境的理解能力。通过融合RGB-D视觉、深度学习与三维感知技术，机器人能够在杂乱场景中完成目标识别与抓取，即典型的“bin picking”问题。
与此同时，在工业检测任务中，AI驱动的视觉模型已能够识别微小且复杂的缺陷，如焊接缺陷或织物表面异常。针对工业场景中标注数据稀缺的问题，研究者进一步引入无监督学习与仿真数据训练方法，从而提升模型的泛化能力。
此外，多模态感知成为重要趋势。通过融合视觉、力觉、语音等多源信息，机器人能够在烟尘、遮挡等复杂环境中保持稳定感知性能。这种多模态融合不仅提升了系统鲁棒性，也为人机协作提供了更自然的交互方式。
3.决策智能：让机器人“思考”
决策智能是机器人将感知转化为行为的核心，包括：
（1）反应式运动规划
利用深度强化学习（DRL）实现动态避障、实时路径规划。
（2）接触丰富任务规划
解决复杂组装、物理接触场景。
技术：层次化强化学习（HRL）、模仿学习（IL）、策略迁移。
（3）高层战略规划
机器人理解自然语言指令，实现任务分解与人机协作。
技术趋势：大语言模型（LLMs）结合机器人操作系统（ROS/ROS2）。
在决策层面，综述系统总结了基于强化学习与模仿学习的方法如何赋予机器人自主规划能力。对于动态环境中的运动规划问题，深度强化学习能够帮助机器人实现实时避障与路径优化。
在涉及接触与装配的复杂任务中，传统规划方法往往难以建模，而强化学习与模仿学习的结合，使机器人能够通过数据驱动方式学习复杂操作策略，从而提升任务成功率与适应性。
更进一步，在高层决策方面，大语言模型（LLMs）的引入为工业机器人带来了新的可能。通过将自然语言指令转化为机器人控制策略，系统能够实现从“语言理解”到“任务执行”的闭环，为未来人机协作提供更加直观的交互方式。
4.执行智能：让机器人“干得好”
执行智能确保机器人能将计划转化为精准动作，关键方向：
（1）精密力控与灵巧操作
接触密集任务（打磨、组装）需精准力控。
技术：DRL、神经网络动力学学习、模型优化控制。
研究示例：Ma等实现柔性电路板低力自主装配。
（2）安全协作
人机协作中，不仅需避免碰撞，还需动作流畅、可预测。
方法：风险预测、信任度计算、安全强化学习（SRL）。
（3）稳健部署
模拟到现实（sim-to-real）迁移。
方法：a.域随机化、场景表示、条件GAN风格迁移；b.数字孪生中微调策略，提升现实部署成功率
在执行层面，智能化的重点在于提升机器人操作的精度、安全性与可靠性。在精密装配与力控任务中，基于深度学习的控制方法能够实现对接触力的精细调节，从而完成传统方法难以实现的高精度操作。
在人机协作场景中，安全性不仅体现在避免碰撞，还包括行为的可预测性与交互的自然性。为此，研究者引入风险评估与安全强化学习方法，使机器人在动态环境中保持稳定、安全运行。
此外，仿真到现实（sim-to-real）迁移问题也是执行智能的重要研究方向。通过域随机化、生成模型以及数字孪生技术，机器人能够在仿真环境中完成训练，并顺利部署到真实工业场景中。
5.未来研究方向
（1）学习与泛化：元学习、策略蒸馏、自监督学习。
（2）稳健性与可靠性：长周期操作故障预测与自恢复。
（3）认知与交互：生成式AI辅助任务规划、多模态数据合成、LLM任务分解。
尽管AI技术显著提升了工业机器人的能力，但综述指出，其在实际应用中仍面临多方面挑战。首先是模型泛化能力不足，难以适应多变的工业环境；其次是系统可靠性问题，尤其是在长时间运行中的稳定性与安全性。
此外，多模态数据融合与实时处理仍存在计算开销大、系统复杂度高的问题，这也对工业部署提出了更高要求。因此，如何在性能与效率之间取得平衡，成为未来研究的重要方向。
面向未来，工业机器人智能化的发展将集中在三个方向。其一是提升学习能力，通过元学习、自监督学习等方法，实现快速适应新任务；其二是增强系统可靠性，使机器人具备故障预测与自恢复能力；其三是强化认知与交互能力，通过生成式AI与多模态融合，实现更加自然的人机协作。
综述强调，未来工业机器人将不再是单一执行单元，而是具备感知、认知与协同能力的智能系统，在复杂制造环境中发挥核心作用。
6.总结
本文系统综述了AI在工业机器人感知、决策与执行层面的应用与进展，强调了：
（1）工业机器人正在从工具向智能伙伴转型。
（2）技术焦点从单技能优化转向任务级认知与系统级协作。
（3）AI技术正在推动机器人更好地适应复杂、动态的工业环境，并与人类实现高效协作。
总体来看，这篇综述从感知、决策与执行三个维度，系统梳理了人工智能在工业机器人领域的研究进展。其核心观点在于：AI正在推动工业机器人从“自动化工具”向“智能系统”转变，并逐步成为智能制造体系中的关键基础设施。
通讯作者简介
任涛，成都理工大学，博士生导师。本科及博士均毕业于西南石油大学，2016年至2017年在香港大学从事智能机器人研究。研究主要聚焦油气管道、工业管道、市政管网及人体腔道等封闭空间作业机器人的共性科学问题与技术挑战，主持国家自然基金重大仪器专项、面上、青年课题，国家重大专项课题，省部级3项，企业项目14项。授权国际专利 4 项、中国发明专利27项。
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Intelligence & Robotics（IR, Online ISSN 2770-3541）是OAE Publishing Inc.于2021年6月创办的一本金色开放获取、严格同行评议的国际学术期刊，ESCI (IF=2.3, Q2)、Scopus (CiteScoreTracker=4.1)、Dimensions、Lens收录。由加拿大工程院院士、圭尔夫大学终身教授Simon. X. Yang担任主编，美国工程院院士Takeo Kanade、中国工程院院士柴天佑、中国工程院院士李德毅、日本工程院院士Toshio Fukuda、加拿大皇家学院院士Clarence W. de Silva、欧洲科学院外籍院士焦李成担任顾问编委。
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