计算机集成制造系统 ›› 2025, Vol. 31 ›› Issue (12): 4513-4541.DOI: 10.13196/j.cims.2024.Z21

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具身智能工业机器人:体系架构、关键技术与案例研究

刘永奎1,王芊骥1,朱子璐1,王子男1,赖敏豪1,李汝彬1,訾斌1+,张霖2,王力翚3,徐旬4,肖莹莹5,6,李浩7   

  1. 1.西安电子科技大学机电工程学院
    2.北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
    3.瑞典皇家理工学院生产工程系
    4.奥克兰大学机械工程系
    5.北京仿真中心北京市复杂产品先进制造系统工程技术研究中心
    6.北京电子工程总体研究所复杂产品智能制造系统技术全国重点实验室
    7.郑州轻工业大学机电工程学院
  • 出版日期:2025-12-31 发布日期:2026-01-08
  • 作者简介:
    刘永奎(1981-),男,河南新郑人,教授,博士,研究方向:具身智能机器人、数字孪生机器人、人形机器人及灵巧手,E-mail:yongkuiliu@163.com;

    王芊骥(2002-),男,重庆人,硕士研究生,研究方向:具身智能、机器人学习、模仿学习、强化学习,E-mail:24041212555@stu.xidian.edu.cn;

    朱子璐(2001-),女,陕西宝鸡人,硕士研究生,研究方向:机器人技能学习与泛化、深度强化学习、机器人智能控制,E-mail:zilu_zhu@163.com;

    王子男(2002-),男,山东潍坊人,硕士研究生,研究方向:深度强化学习、工业机器人智能控制、多模态信息融合等,E-mail:w13780838777@163.com;

    赖敏豪(2002-),男,江西赣州人,硕士研究生,研究方向:工业机器人、机器视觉、人工智能等,E-mail:laiminhao.xidian@qq.com;

    李汝彬(2003-),男,江西上饶人,硕士研究生,研究方向:机器人控制、深度强化学习、人工智能等,E-mail:17379318053@163.com;

    +訾斌(1975-),男,江苏沛县人,教授,博士,研究方向:刚柔耦合智能机器人理论、技术与装备、智能制造系统控制与自动化等,通讯作者,E-mail:zibinhfut@163.com;

    张霖(1966-),男,天津人,教授,博士,研究方向:云制造、建模与仿真、模型工程等,E-mail:zhanglin@buaa.edu.cn;

    王力翚(1959-),男,北京人,教授,博士,研究方向:智能与自适应制造系统、信息物理与云制造系统、人与机器人的协同装配等,E-mail:lihui.wang@iip.kth.se;

    徐旬(1959-),男,上海人,教授,博士,研究方向:智能工厂、数字孪生、AI在制造中的应用和云制造等,E-mail:x.xu@auckland.ac.nz;

    肖莹莹(1987-),女,湖北随州人,高级工程师,博士,研究方向:云制造、深度强化学习、群体智能优化算法等,E-mail:xiaoyingying504@126.com;

    李浩(1981-),男,河南唐河人,教授,博士,研究方向:工业数字孪生、产品设计方法学、智能制造服务等,E-mail:lihao@zzuli.edu.cn。
  • 通讯作者简介:訾斌(1975-),男,江苏沛县人,教授,博士,研究方向:刚柔耦合智能机器人理论、技术与装备、智能制造系统控制与自动化等,通讯作者,E-mail:zibinhfut@163.com
  • 基金资助:
    国家重点研发计划资助项目(2024YFB4709400);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目;国家自然科学基金资助项目(61973243);西安电子科技大学研究生创新基金资助项目(YJSJ25003)。

Embodied artificial intelligent industrial robot:System architecture,key technologies and case study

LIU Yongkui1,WANG Qianji1,ZHU Zilu1,WANG Zinan1,LAI Minhao1,LI Rubin1,ZI Bin1+,ZHANG Lin2,WANG Lihui3,XU Xun4,XIAO Yingying5,6,LI Hao7   

  1. 1.School of Mechano-Electronic Engineering,Xidian University
    2.School of Automation Science and Electrical Engineering,Beihang University
    3.Department of Production Engineering,KTH Royal Institute of Technology
    4.Department of Mechanical Engineering,The University of Auckland
    5.Beijing Complex Product Advanced Manufacturing Engineering Research Center,Beijing Simulation Center
    6.State Key Laboratory of Complex Product Intelligent Manufacturing System Technology,Beijing Institute of Electronic System Engineering
    7.School of Mechanical and Electrical Engineering,Zhengzhou University of Light Industry
  • Online:2025-12-31 Published:2026-01-08
  • Supported by:
    Project supported by the National Key R&D Program,China(No.2024YFB4709400),the Fundamental Research Funds for the Central Universities,China,the National Natural Science Foundation,China(No.61973243),and the Innovation Fund of Xidian University,China(No.YJSJ25003).

PDF

摘要： 具身智能指的是将人工智能融入物理实体,使其具备感知环境、从环境中学习,以及与环境动态交互的能力,从而实现物理实体的自主学习与进化。为突破传统工业机器人程序化作业与场景依赖的局限性,促进工业机器人智能化升级,将具身智能与工业机器人进行深度融合,探讨一种新的工业机器人范式——具身智能工业机器人。首先,阐述具身智能工业机器人概念、构成和典型特征,提出具身智能工业机器人体系架构。其次,从“感知决策行动反馈”闭环的角度,系统梳理具身智能工业机器人关键技术。然后,通过行星减速器装配案例,验证所提出体系架构和技术方法的可行性和有效性。最后,总结全文并探讨具身智能工业机器人未来发展趋势。

关键词: 具身智能, 工业机器人, 多模态大模型, 体系架构, 案例研究

Abstract: Embodied artificial intelligence refers to the integration of artificial intelligence into physical systems,endowing them with the ability to perceive,learn from,and dynamically interact with their environment,so as to achieve their autonomous learning and evolution.To break through the limitations of traditional industrial robots' programmed operations and scene dependence,and promote the upgrade of industrial robots' intelligence,the integration of embodied artificial intelligence and industrial robots was deeply explored,and a new Industrial Robot paradigm—Embodied Artificial Intelligent Industrial Robot(EAI-IR)was discussed.The concept,composition and typical characteristics of EAI-IRs were expounded,and system architecture of EAI-IRs was proposed.Key technologies of EAI-IR were systematically summarized from the perspective of "perception-decision-action-feedback" closed loop.Then,the feasibility and effectiveness of the proposed architecture and technical methods were verified through an assembly case of a planetary reducer.Finally,a summarization of the work was given,and future development trends of EAI-IR were discussed.

Key words: embodied artificial intelligence, industrial robots, multimodal large models, system architecture, case study

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