世界頂級投行盛博（Bernstein）最新發(fā)布的行業(yè)報告指出，工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域正經(jīng)歷一場由物理AI驅(qū)動的深刻變革，這場變革被定義為行業(yè)的“第二次復(fù)興”。報告預(yù)測，未來十年全球工業(yè)機(jī)器人出貨量將以年均12%的復(fù)合增長率持續(xù)擴(kuò)張，其核心驅(qū)動力已從傳統(tǒng)機(jī)械性能轉(zhuǎn)向具備自主決策能力的智能系統(tǒng)。

工業(yè)機(jī)器人的進(jìn)化軌跡呈現(xiàn)清晰的階段性特征。1980年代至2020年間的“固定路徑階段”，機(jī)器人僅能執(zhí)行預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)化操作，應(yīng)用場景局限于汽車點焊、車身噴涂等重復(fù)性工序。2020年后進(jìn)入“靈活路徑規(guī)劃階段”，通過實時環(huán)境感知與路徑調(diào)整能力，機(jī)器人開始涉足機(jī)床上下料、智能焊接等復(fù)雜任務(wù)。當(dāng)前行業(yè)正邁向“復(fù)雜任務(wù)規(guī)劃階段”，機(jī)器人開始具備長序列任務(wù)執(zhí)行能力，能夠處理軟材料、實現(xiàn)深度人機(jī)協(xié)作，這標(biāo)志著真正意義上的智能轉(zhuǎn)型。

物理AI并非單一技術(shù)突破，而是構(gòu)建起四層技術(shù)生態(tài)體系。底層由機(jī)器人本體與數(shù)字孿生構(gòu)成，通過高精度伺服電機(jī)與嵌入式算法確保動作精準(zhǔn)性；第二層是多模態(tài)AI驅(qū)動的任務(wù)規(guī)劃軟件，相當(dāng)于機(jī)器人的“決策中樞”，負(fù)責(zé)整合傳感器數(shù)據(jù)并生成行動指令；第三層傳感器陣列包含3D視覺相機(jī)、觸覺傳感器等，為系統(tǒng)提供環(huán)境感知能力；頂層的世界模型則通過數(shù)字仿真技術(shù)，讓機(jī)器人在虛擬環(huán)境中完成無限次試錯學(xué)習(xí)，顯著降低現(xiàn)實部署成本。

報告特別澄清四個關(guān)鍵認(rèn)知：首先，AI技術(shù)是對傳統(tǒng)硬件的賦能而非替代，在六自由度空間控制等精密場景中，傳統(tǒng)算法仍具有不可替代性；其次，世界模型與機(jī)器人本體開發(fā)屬于不同技術(shù)賽道，前者更擅長處理布料折疊等復(fù)雜物理交互；第三，傳感器市場將迎來爆發(fā)式增長，其數(shù)據(jù)供給能力直接決定AI系統(tǒng)性能上限；最后，頭部企業(yè)普遍采用“雙軌戰(zhàn)略”，如發(fā)那科在強(qiáng)化自研能力的同時，通過與英偉達(dá)等企業(yè)合作完善技術(shù)生態(tài)。

這場變革正在重塑產(chǎn)業(yè)鏈價值分布。整機(jī)廠商中，具備算法自研能力且開放生態(tài)合作的企業(yè)將占據(jù)競爭優(yōu)勢；核心零部件供應(yīng)商受益于行業(yè)擴(kuò)容，但技術(shù)壁壘決定其溢價空間；傳感器與AI軟件企業(yè)則成為最大受益者，其市場增速可能超過整機(jī)領(lǐng)域。數(shù)據(jù)顯示，技術(shù)領(lǐng)先企業(yè)的市場增長率普遍高于行業(yè)平均水平，印證了資本市場對創(chuàng)新技術(shù)的溢價傾向。

盡管前景廣闊，物理AI的商業(yè)化仍面臨多重挑戰(zhàn)。技術(shù)從實驗室到生產(chǎn)車間的轉(zhuǎn)化周期可能長達(dá)數(shù)年，高端組件成本限制了初期應(yīng)用范圍，制造業(yè)資本開支周期直接影響技術(shù)普及速度，而行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)缺失則可能阻礙生態(tài)系統(tǒng)形成。報告以汽車行業(yè)為例指出，當(dāng)前焊接工序自動化率已達(dá)90%，但裝配工序仍不足30%，這種差距恰恰是物理AI技術(shù)的主要突破方向。

當(dāng)機(jī)器人能夠像熟練工人一樣完成線束連接、軟管安裝等精密操作時，工業(yè)生產(chǎn)模式將發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。物理AI不僅賦予機(jī)器人應(yīng)對不確定性的能力，更推動制造系統(tǒng)向自主決策方向演進(jìn)。這場靜默的革命正在重新定義“工業(yè)機(jī)器人”的內(nèi)涵——它們不再是簡單的執(zhí)行工具，而是成為具備認(rèn)知能力的生產(chǎn)伙伴。