筑实物理AI基座，ABB机器人以生态之力重塑工业柔性智造新范式

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（来源：第一财经资讯）

“中国不仅是全球最大的机器人市场，更是物理AI应用部署与生态创新的前沿阵地。”在2026年世界人工智能大会期间，ABB集团高级副总裁、机器人中国区总裁韩晨的这句话，并非一句简单的客套，而是对当下制造业转型痛点的精准回应。

在全球制造业中，小批量、多品种、高速切换的生产需求正以指数级增长，而传统工业自动化的“预编程、预示教”模式早已捉襟见肘。

全球每年因产线切换和设备调试造成的效率损失高达数百亿美元，哪怕只是一个微小零件的尺寸调整，工厂都要派出工程师团队，经历停工、示教、调试、试产、再调试的漫长周期，时间可能长达数周，物料消耗惊人，每一分钟的停摆都在吞噬利润。

在这个痛点之上，一个被称作“物理AI”（Physical AI）的新概念，开始从实验室走向ABB机器人的产线。

物理AI：让机器人有了“眼睛”和“脑子”

物理AI的本质，是赋予机器“眼睛”和“脑子”。

在2026年世界人工智能大会第一财经的直播访谈中，韩晨回忆起自己大学毕业后的第一份工作——在产线上做调试工程师。他多少有些感慨，“我的青春错付了，很多时间就是在产线上调这些参数。”

有了物理AI，机器人能够感知环境，能够适应和理解任务，能够自主调整——这就像让机器自动化长了眼睛和脑子。这将带来三个层面的价值重构：

在效率层面，韩晨透露，在与富士康合作的消费电子精密装配项目中，传统人工装配的成功率约为70%至80%，而经过物理AI训练的机器人，成功率已提升至90%以上，这个数字的跃升直接对应着良率的提升、物料的节约与交付周期的缩短。

在协同层面，物理AI的数字孪生技术使得企业可以在虚拟环境中完成绝大部分验证工作，将“试错”前置到成本最低的数字阶段，实现产品导入时间减少80%、物料浪费减少40%、新产品推向市场的时间缩短50%。

在商业层面，当一条产线可以灵活切换生产不同产品时，企业的产能利用率、抗风险能力和二次增长曲线都将被重新定义，比如一家原本只生产汽车座椅的企业，在实现柔性生产后，可以利用同一条产线生产不同类型的座椅，甚至跨界进入全新品类。

未来，机器人可以看见一束光线的角度变化，理解工件表面的微小偏差，做出自主调整。这种“看见”和“理解”的能力，正在将机器人从“精密工具”升级为“协作伙伴”，必将创造更大的价值。

数字先行、物理验证：良率可从30%提升到90%

这种价值重构，在WAIC展台的AI引导卡扣装配工站中得到了具象化呈现。

消费电子产品上一个“非常小的零件”，其精密程度对人工操作的要求极高——不仅考验视力，更考验手的灵巧度。“以前是人工去装，成功率大概只有百分之七八十。”韩晨说。

ABB机器人最初将机器人投入这一工位时，情况并不理想——成功率只有30%，远低于人工水平。但在物理AI的介入之后：ABB机器人团队首先在数字孪生环境中，高保真地进行复刻和训练，再利用英伟达Omniverse平台的物理级仿真能力，将光线的散射与偏光、工件表面的微小偏差、材质的细微差异等“边缘案例”全部纳入训练，成功率可达90%以上。

这得益于2026年3月，ABB机器人在英伟达GTC大会期间宣布了一项名为“RobotStudio HyperReality”的战略合作成果：将ABB机器人自有的RobotStudio仿真平台与英伟达Omniverse的物理级高精度仿真技术深度整合。

从30%到90%，这不仅是良率的提升，更是一个“数字先行、物理验证”闭环的完整跑通，也成为了解决工业仿真领域“Sim-to-Real Gap”（仿真到现实的技术鸿沟）的绝佳案例。

“我们不但可以像传统那样去模拟一个机械臂的运动，同时把工件工况在虚拟环境中进行仿真，让机器人在投产之前就看到一个真实的环境。”韩晨解释道。

这项合作不仅解决了单个产线的仿真精度问题，更解决了跨产线、跨产品、跨区域的“泛化”难题。过去，一旦产线场景变化或新产品引入，仿真模型往往需要“推倒重来”，而HyperReality可以将之前训练的知识和从产线反馈的新知识全部固化，实现无缝的扩展和泛化。

韩晨透露，今年下半年，随着HyperReality功能嵌入RobotStudio套件，ABB机器人全球约6万名用户将可以直接使用这一功能。“这个模型一旦大家用起来以后，它是一个闭环，一个数据飞轮——你可能上手的成本稍微高一点，但一旦飞轮转起来之后，成本降低是非常快的。”

图：ABB机器人RobotStudio®仿真平台（左上）与即将推出的全新仿真平台RobotStudio®HyperReality（中）进行对比

投入具身智能，ABB机器人积极打造“朋友圈”

在WAIC期间，ABB机器人与SKAI Intelligence正式签署了战略合作协议。而早在今年1月，ABB机器人已与亚信科技、英伟达共同成立了“具身智能实验室”。

这次ABB机器人与英伟达联合发布的白皮书，重点阐述了工业级物理AI在提升精密制造速度与柔性方面的颠覆性潜力。白皮书提出一套助力物理AI快速部署的方法论，强调必须将机器人视觉、数字仿真与真实作业打通，形成一套可复制落地的标准化工程实施流程。该白皮书由亚信科技、德勤、SKAI Intelligence共同参编。（《工业级物理AI赋能高精密制造》完整白皮书可点击下载。）

这个“朋友圈”在AI时代下形成了能力互补：ABB机器人提供工业机器人、自动化工程方案以及机器人数字工程验证和投产部署实践；英伟达提供仿真、AI加速计算、物理AI计算生态、以及以FoundationPose为代表的基础模型能力；亚信科技负责企业级AI平台、数据管控、模型全生命周期管理和行业应用集成方案；德勤提供产业转型、运营模式设计、投资回报率评估和规模化拓展落地方法论；SKAI Intelligence则在数字孪生资产、合成数据、自动标注、机器人视觉数据领域提供技术优势。

ABB机器人生态联盟的模式体现出工业AI商业化中硬件、软件、数据、咨询，缺一不可。用韩晨的话说，ABB机器人是“夯实物理AI可靠执行的技术基座”，既不是要成为AI大模型公司，也不是要做纯软件平台，而是在“软硬结合、虚实互鉴”的交叉点上，构建不可替代的竞争壁垒。

ABB机器人选择不做通用AI，只做工业级物理AI；不做“大脑”，只做“小脑+身体”；不追求替代人，而是追求赋予机器理解环境、适应变化并持续学习的能力，同时确保其具备工业级的可靠性与精度。

该策略清晰而务实：先在富士康等头部企业跑通技术路径，形成标准化范式，然后通过6万用户的RobotStudio生态向中小企业泛化推广。

中国：物理AI的“前沿阵地”

中国已连续多年位居全球工业机器人装机量首位，制造业正在经历一场从“规模驱动”到“效率驱动”的结构性转型——更高的精度要求、更快的产品迭代、更柔性的生产模式，恰好是物理AI最擅长的场景。

对于中国数以万计的中小制造企业而言，物理AI的意义可能更为深远。正如韩晨所言，大企业有资源、有团队做技术积累，“一旦这个知识固化以后，这个范式成熟了之后，其实对中小企业可能带来很大的价值——他们可以更快地、更便宜地在数字生态下进行模拟，然后导入产品。”

当ABB的机器人在AI引导下，精准地将一枚小零件装配到位时，围观的观众或许看到的是一台机器的灵巧。但在更深层的意义上，这台机器正在做一件前所未有的事情——它不是在“执行命令”，而是在“理解任务”。

这恰恰是物理AI最富人文主义色彩的内核：它不是要取代人，而是要把人从枯燥、重复、高强度的劳动中解放出来；不是要让机器更像人，而是要让机器更好地服务人。

正如韩晨所说，ABB机器人希望“夯实物理AI可靠执行的技术基座，和生态伙伴一起，软硬结合，虚实互鉴，真正拓宽柔性、精密制造的边界”。

在这个新范式里，机器有了“眼睛”和“脑子”，而人——终于可以从产线上抬起头来，去做那些只有人才能做的事情：创造、判断、想象。

这或许才是物理AI最大的价值：不是让机器更像人，而是让人更像人。