九游j9科技：脑机接口与具身智能领域的创新先锋

发布时间：2026-08-27 16:16:42  访问次数：9

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中国焊接机器人市场正在经历一轮深刻的结构性变化。

汽车焊装、船舶制造、钢结构等领域的迫切需求，正推动国产机器人企业从中低端替代向主机厂焊装等核心产线渗透。高工机器人产业研究所（GGII）数据显示，2025年全球智能焊接机器人销量为0.92万台，市场渗透率仅8.2%。船舶、钢结构是当前主要增量市场，未来金属加工、重工机械、汽车零部件预计将释放30万台的需求空间。

但市场扩容的另一面，是产业链对技术路径的分歧。在2026（第五届）高工智能焊接机器人技术与应用峰会上，高工机器人产业研究所所长蔡炳贞在主题为“智能焊接的技术分歧与共识”圆桌对话中抛出了三个问题：免示教的智能化水平何时能够支撑“即放即焊”？多模态视觉感知如何解决复杂异形工件的焊接难题？工业具身智能距离焊接场景的商业化还有多远？

来自本体厂商、视觉企业、集成商和终端用户的代表，给出了各自鲜明的回答。

“即放即焊”：

没有魔法，只有渐进

“纯粹意义上的即放即焊本质上并不存在，也不可能实现。”

新时达焊接产品总监唐若彬的这句话，直指当前行业认知的分水岭。他的判断并非出于保守，而是根植于焊接工艺本身的物理逻辑。目前，免示教技术的实际落地，仍主要集中在钢结构和船舶这两大领域。然而，工程机械、煤矿装备、海工设备、汽车制造等行业，同样对免示教焊接机器人有着强烈需求。但这类应用场景中的焊缝形式j9国际站官网，远非钢结构件中常见的平焊工艺所能覆盖；它们往往需要借助变位机不断调整焊接姿态，以满足全熔透等复杂工艺标准。

这意味着，工件本身至少需要配备简易工装夹具进行初步定位，并依赖变位机实现姿态优化。而这套流程本身，就已与“即放即焊”所描绘的理想状态存在本质差异。换言之，单靠“放上去就能焊”，在现实工艺要求面前，仍难以成立。

如本科技研发总监马灼明从系统角度呼应了这一观点。“即放即焊”本质上是一个涉及多个系统的复杂问题，并非由某一单一环节决定其能否实现。以目前常见的单机工作站或龙门工作站为例，其常规流程是：先对工件进行一次大幅度的粗定位扫描，建立整体轮廓信息，再与数模进行配准，从而确定焊接位置，任何一个环节滞后都会影响整体效率。

但分歧很快出现了转向。

伟景智能创始人兼CEO董霄剑博士将即放即焊定义为“整个智能焊接发展过程中的一个阶段”。他认为大方向明确：如果焊接机器人的运动控制、视觉和智能系统能够达到接近人类的感知水平，即放即焊就能实现。伟景智能正在研发的六合一熔池相机，目标正是为此铺路。

昇视唯盛产品总监马卫东的立场更直接：“目前其实已经可以实现，只是要看针对什么样的场景和工件。对于相对简单的大尺寸、长直焊缝和简单结构件，通过逆向建模的方式已经能够做到。”

珞石机器人焊接事业部总经理马加峰给出了一个各方都能接受的定义：不过度解读的话，即放即焊的核心就是“减少人工参与度，提升软件的智能化水平”。但人仍然是核心，即便技术水平再高，也脱离不了人的参与。

这个定义将“即放即焊”从“全自动化”拉回到了“减人增效”的务实轨道上。

围绕重新定义的目标，技术路线的共识逐渐清晰：从易到难、从点到面逐步进化。马加峰将深水区定义为“多层多道的等级焊缝、大坡口、超厚板、单面焊双面成型以及高强钢等应用”。这些场景需要本体厂商把运动控制做到极致，需要视觉厂商在感知层面提供更多数据支撑，需要集成商具备更强的场景提炼能力。

江南造船首席技师李涛涛的视角更具现场感。说到“即放即焊”，结合运动控制、视觉识别等技术，他恨不得立刻上手一试，验证这些方案是否可行。他认为，如果能够按照当前的技术路径来推进，即放即焊完全有希望实现。

唐若彬给出了更具体的时间预期。通过数字孪生、大模型数据以及视觉相机辅助轨迹规划，明年可能就会有较大突破，比如大部分工件能够通过视觉实现基本的工件点云重构，机器人基于重构后的点云进行路径规划，再依靠AI大模型数据匹配所需的焊接工艺。

马卫东补充了一个关键变量：时间取决于产业链在场景验证上的投入力度。“是只做轻钢领域，还是把船舶领域摸透，对各种复杂工件都做尝试，这需要一个数据积累的过程，每个工件就是一个数据样本。”

分歧依然存在，但共识的轮廓已经清晰：“即放即焊”没有魔法，只有脚踏实地的循序渐进。

多模态感知：

从“看得见”到“看得懂”

定义了目标之后，接下来的问题是：用什么技术手段来实现？

复杂异形工件的焊接，传统机器视觉已力不从心。多模态视觉感知被视为破局的关键。

马灼明从客户反馈中提炼了需求升级的轨迹：“很多客户在粗定位时需要用大线扫做3D感知，但3D扫描后发现还不够，比如3D信息无法识别很多精细的工件细节，因此需要加上彩色相机来捕捉法兰盘、过焊口等更小、更精细的工件特征。”焊缝跟踪也从单线3D感知升级到需要引入熔池信息来调节工艺参数。多模态感知不是学术偏好，而是被终端需求倒逼出来的必然选择。

董霄剑将焊接场景的多模态进一步细化：焊前的焊缝提取、焊中的熔池观测、焊接过程中的焊缝图像，以及电流、弧光大小、弧光方向、烟尘等，这些多模态信息是通向智能化焊接的必由之路。

但多模态的挑战不在于感知手段的堆砌，而在于数据如何高效融合。

在马加峰看来，多模态感知下一步可能遇到的瓶颈主要在于算法层面，尤其是整个控制系统平台的算法能力。当前，具身智能系统普遍采用“大脑、小脑、底座”三个模块分立的方式，各模块基于同一机体但彼此独立，分别运行在不同的工控机上。这种架构在一定程度上割裂了技术融合，也降低了整体迭代效率。

基于这一判断，珞石机器人花了一年多时间打造面向具身应用的新一代控制系统。该系统可基于英伟达的Thor芯片或国内的地瓜平台，将模型推理与训练、运动控制、传感器感知等功能集成到统一的控制器平台上。通过平台级的控制架构，能够更高效地利用多模态感知数据，充分发挥算力优势。

李涛涛从终端角度验证了这一瓶颈的紧迫性。船舶行业对焊缝跟踪精度要求极高，偏一点就焊不合格。从示教扫描、点云扫描到离线编程、相机自动纠偏，整个迭代过程中他最深刻的体会就是“精度不准”。

唐若彬观察到，近两年软件功能包的重心正在从传统的“机器人功能”切换到与“视觉功能”相结合的方向，目的正是为了更好地将所有数据融合在一起。

昇视唯盛则从人机交互角度提出了另一种多模态思路。马卫东提到，他们正在推动“尽量省去现在的示教器，通过增加Pad端来实现更好的人机交互”，甚至通过语音下达指令，让操作更简单。传统的示教器编程操作复杂、培训周期长，而昇视唯盛推出的“机器狗”产品，则可以通过PAD端以语音指令等方式进行互动，例如喊一声“小哈”去执行路径规划或指定焊接任务，这本身就是焊接领域在多模态交互方向上的一种全新探索。

多模态感知已成为行业共识，当前的矛盾焦点已经从“要不要做”升级为“如何在算法和算力平台上做好融合”。

通往具身智能：

形态是表象，数据才是命门

当感知与控制的融合达到一定程度，一个更宏大的命题自然浮出水面：具身智能离焊接还有多远？

新时达将具身智能分为两个板块。工业具身是工业机器人、协作机器人与多模态感知、自主规划的结合，通过免示教载体应用到工业场景，是目前具身智能领域中相对比较成熟的技术。人形具身瞄准的是工业机器人无法进入的场景，比如船舶内部的狭小空间。

但他同时指出，人形机器人在运动轨迹规划、精度控制、传动结构方面都存在一些壁垒，目前可能还无法很好地满足焊接场景所需的精度要求。

董霄剑直言，伟景智能从2017年就开始做人形机器人，已迭代三代。“我认为具身智能焊接从大的发展方向来看，最终一定会走向人形智能焊接。因为只有人形智能焊接才能实现非常灵活多变的焊接姿态。”

当蔡炳贞追问“人形是否会取代其他本体”时，董霄剑给出了务实的回答：“对于大型船舶焊接、大型工件钢结构焊接，地轨行车以及各种大型工业臂仍然是重要且高效的方案。人形要做的是替代目前人类所做的一些重复性劳动。”

马卫东从场景可达性角度补充了仿生形态的价值。船舶场景有小组立、中组立、大组立以及大型钢结构，而传统的轨道和悬臂式设备已无法满足这些场景的作业需求。昇视唯盛正在研发的四足机器人焊接，正是为了到达“地轨、焊接臂”达不到的范围，实现“边走边焊”。

李涛涛用一个词概括了人形焊接的本质——“小型化”。他认为，人形其实就是小型化。只有小型化了，在狭小空间的焊接，才有生存的机会。

这段话点破了人形焊接的商业逻辑：它不是替代工业机器人，而是进入工业机器人进不去的地方。

讨论推进到这里，一个更深层的瓶颈浮出水面：数据。

马灼明指出，图像识别、语音识别、大语言模型的成功都有“大量数据支撑”，但应用到焊接，“很大的一个问题就是缺少这些核心数据”。他所在的团队正在通过VDA产品线采集末端姿态数据，即在当前工作站的使用过程中就开始采集数据。

这一判断触及了焊接行业与AI融合的深层矛盾。大语言模型可以抓取互联网上海量文本，图像识别有亿万张公开图片可用，但焊接工艺数据，包括不同板材厚度下的电流电压组合、不同坡口形态对应的摆动参数、不同母材的预热温度要求等等，这些高度专业化的know-how，大量停留在老师傅的经验里和老旧的工艺卡片上，从未被系统性地数字化、结构化。没有这些数据，再强大的AI模型也无法“学会”焊接。

马加峰也认为，AI在焊接方向的落地“还处于小试牛刀阶段”，需要“深厚的资本积累和人才积累”才能持续探索。

这正是焊接行业与AI融合的核心矛盾：技术愿景足够宏大，但脚下能踩实的“数据土地”太过贫瘠。

李涛涛将具身智能焊接的路径总结为三个关键词：融合、开发、小型化。“如何把运动控制、感知机构和工艺参数融合在一起”，“如何用大数据和AI去开发”，以及“如何做到柔性小型化”，这三件事做好了，才有真正的生存机会。

跨越分歧

三个问题，三次碰撞，各自指向了阶段性的答案。

关于“即放即焊”：行业已经不再争论“能不能实现”，而是转向“分场景、分步骤实现”。简单场景已可落地，深水区的攻坚正在展开，1-2年内技术有望取得较大突破。

关于多模态感知：市场用订单投了票，单一3D视觉不够，必须融合RGB、熔池、弧光等多维信息。当前的核心矛盾已从“要不要做”升级为“如何在算力和算法平台上做好融合”。

关于具身智能焊接：工业具身是当下的落地主力，人形/仿生形态是面向狭小场景的长远储备。两者不是替代关系，而是针对不同场景的互补配置。数据匮乏才是决定这场变革节奏的真正瓶颈。

蔡炳贞坦言：“因为具身智能焊接行业还处于非常早期，有分歧是必然。但也正是因为这些分歧，推动了大家进一步沟通、进一步融合。”

船舶订单饱满、钢结构需求上行、焊工缺口持续扩大——来自下游的强劲信号，不会等待产业链达成完全一致才启动。恰恰是需求的紧迫性，正倒逼各家企业带着各自的技术路线走进同一个车间，在同一块钢板上验证“你说的”和“我做的”。

正如马加峰所说：“需求驱动是最实在的，无论是船舶行业还是工程机械行业，只要甲方给到我们真实、迫切的产业需求以及订单，就一定能持续驱动整个智能焊接行业向前发展。”

分歧不会消失，但共识会越来越厚。中国智能焊接的下一个五年，才刚刚开始。