Scan & Go：重新定义工业机器人智能化，斩获CES 2026两项大奖的革命性突破

由西交大校友企业、西交智造9656峰会成员和意精工携手Doosan Robotics合作推出的Scan & Go移动自主智能机器人系统，凭借其在人工智能与机器人技术融合领域的颠覆性创新，于2026年国际消费电子展（CES）中强势摘得人工智能类别“最佳创新”奖与机器人类别“荣誉奖”两项重量级大奖。该系统通过AI驱动的实时感知与自主决策能力，彻底重构了大型复杂结构制造与维护的自动化范式，其技术突破与应用潜力被业界视为下一代工业机器人智能化的标杆。

图注：Scan & Go移动自主智能机器人系统及其获得的CES 2026创新奖项标识，展示了机械臂与自主移动平台的一体化设计。

1. 物理知情AI与3D视觉的深度融合

Scan & Go的核心竞争力在于其基于物理模型的认知学习算法，该技术使机器人能够实时理解复杂几何结构的物理特性，并结合先进3D视觉系统生成毫米级精度的作业路径。传统工业机器人需依赖预设CAD模型和离线编程，而Scan & Go通过点云数据直接进行环境重构与路径规划，省去了前置设计环节，将准备时间缩短70%以上。例如在飞机机身打磨场景中，系统可在30分钟内完成传统工艺需2天的路径规划工作。这种“扫描即行动”的能力，打破了工业自动化对标准化环境的依赖，首次实现了大型非结构化表面的自适应加工。

2. 六轴扭矩传感与力控技术的安全性革新

系统搭载的六轴机器人臂集成了实时扭矩传感器，每个关节均可独立感知0.1N·m级别的力反馈，配合全球最高安全等级PL e/Cat 4认证，实现了“碰撞即停”的无围栏作业模式。在复合材料打磨过程中，系统能根据表面硬度变化自动调节压力（0.5-10N范围内精确控制），既避免材料过度切削，又确保处理效果均匀一致。这种力-位混合控制技术不仅将作业精度提升至0.1mm级别，还使人机协作安全性达到行业新高度，解决了传统自动化设备在柔性材料加工中的“刚性接触”难题。

3. 自主移动平台与随行式部署架构

区别于固定工位机器人，Scan & Go采用自动驾驶叉车作为移动基座，通过SLAM导航与动态避障算法，可在工厂或施工现场自主行驶并精确定位（±5mm重复定位精度）。这种“随行式”设计使其能灵活应对风电叶片、建筑外立面等超大尺寸工件的跨区域作业需求。在某风电制造商的实测中，该系统可在4小时内完成传统人工需2天的叶片表面缺陷检测任务，同时将漏检率从8%降至0.5%以下。移动部署能力与作业机械臂的有机结合，使Scan & Go成为全球首个实现“感知-决策-执行”全流程移动化的工业机器人系统。

4. 端到端工艺闭环与质量数据孪生

系统内置的实时质量检测模块，通过高分辨率3D扫描（点云密度达1000点/mm²）与AI缺陷识别算法，可在作业过程中同步完成质量验证。以航空复合材料修补为例，Scan & Go在打磨完成后立即生成三维偏差报告，与设计基准比对并自动补偿加工路径，使一次合格率提升至99.2%。这种工艺-检测一体化能力构建了完整的数据闭环，为智能制造提供了从加工到质量追溯的全链条数字化解决方案。

5. 模块化架构与场景适配能力

Scan & Go采用模块化工具接口，可快速切换打磨头、超声波检测探头、激光雷达等12种不同末端执行器，适应从金属表面处理到复合材料无损检测的多元化需求。系统搭载的开放式AI模型库支持客户自定义检测参数与作业逻辑，已在汽车模具抛光、船舶外板除锈等场景中实现成功应用。这种硬件可重构+软件可编程的设计理念，使单一机器人系统能覆盖80%以上的大型结构件表面处理需求，大幅降低了企业自动化改造成本。

1. 高风险作业场景的安全替代

在航空制造、风电运维等传统高危领域，人工操作面临高空坠落、粉尘吸入、机械伤害等多重风险。Scan & Go通过远程操控+自主作业模式，可替代90%的人工高危操作。某飞机维修厂数据显示，引入该系统后，复合材料打磨环节的工伤事故率从0.8起/万工时降至0，同时粉尘浓度控制在0.3mg/m³以下，达到职业健康安全标准的1/5。这种“以人为本”的安全设计，响应了全球制造业对职业健康的严苛要求，预计将推动航空维修领域自动化渗透率在5年内提升至40%。

2. 复合材料加工的质量革命

随着碳纤维等复合材料在高端制造中的应用比例提升（航空领域已达50%以上），传统人工打磨易导致的材料分层、厚度不均等问题成为质量瓶颈。Scan & Go搭载的力反馈控制技术可将材料去除量误差控制在±2μm，表面粗糙度达Ra0.4μm，远超手工操作的Ra3.2μm标准。在风电叶片制造中，该系统使叶片疲劳强度测试合格率从82%提升至97%，单叶片制造成本降低18%。其对复合材料加工难题的突破性解决，有望重新定义高端制造的质量基准。

3. 柔性生产的经济性突破

传统工业机器人的固定产线模式难以适应小批量、多品种的柔性生产需求。Scan & Go通过15分钟快速换型能力和零编程部署特性，使产线切换时间从传统的4小时缩短至15分钟，特别适合航空航天领域的小批量定制化生产。某卫星部件制造商反馈，引入该系统后，多品种小批量生产的设备利用率从35%提升至82%，单位产品制造成本下降25%。这种“即插即用”的灵活性，为工业4.0时代的柔性制造提供了关键技术支撑。

Scan & Go的获奖标志着工业机器人正式进入**“感知-决策-执行”一体化的智能新纪元**。不同于1.0时代的示教再现机器人和2.0时代的协作机器人，该系统通过物理知情AI模型，首次实现了工业场景下的“环境理解-自主规划-动态调整”全流程智能决策。Doosan Robotics CEO Kevin Kim强调：“这只是开始，我们将在未来两年推出覆盖焊接、装配、检测全流程的AI机器人产品线”。

从市场前景看，该技术切入的大型结构自动化维护市场规模预计将从2025年的120亿美元增长至2030年的380亿美元，年复合增长率达26%。而Scan & Go凭借先发优势，已获得维斯塔斯、空客等行业龙头的首批订单，预计2026年商用化初期即可实现1.2亿美元营收。更深远的影响在于，其技术架构为其他工业场景提供了可复制的智能化路径——通过AI与移动机器人的深度融合，传统制造业正加速向“黑灯工厂”演进。

Scan & Go的成功不仅在于技术突破，更在于其重新定义了机器人与人类的协作关系——从简单工具升级为具备环境认知能力的“自主伙伴”。当传统自动化聚焦于重复劳动替代时，Doosan与和意精工的合作项目已前瞻性地构建了“AI+机器人”的工业智能化框架。CES评委会特别指出，该系统“通过物理建模与实时感知的创新融合，解决了制约工业机器人应用30年的非结构化环境适应性难题”。

交大智造9656峰会是由浙江西安交通大学研究院发起的交大智造校友合作平台下精英组织，聚集从事机器人和智能制造优秀校友企业，发挥互帮互助和引领作用，秉持“共建、共享、共赢”的宗旨，加强四力建设“增强凝聚力、发挥双创力、提高智行力、扩大影响力”，让交大智造之光照亮世界。我们的使命是：实现核心技术和产品的自主可控，走向全球。交大智造9656峰会构建全产业链、全行业、全生命周期和全层级交大智造生态圈。

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