问题——制造业“柔性化”需求上升，机器人还不够“像人” 传统工业场景中，机器人擅长重复、标准化操作；但遇到易碎、易滑、易变形的对象，或需要在动态环境中与设备、材料和人员协同完成复杂流程时，稳定性、适应性和安全性仍显不足。服装制造尤为典型：我国是全球重要的服装生产与出口国，产业升级需要从劳动密集型转向技术密集型，但布料柔软、形态多变、弹性差异大，使自动化长期推进缓慢，被业内称为智能制造的“硬骨头”。 原因——跨越“能动”到“可信能用”，需系统性打通关键链条 业内专家认为，具身智能的难点不在单一算法或单一硬件，而在“感知—决策—执行—反馈”闭环的整体能力，以及可验证的安全与可靠。复旦大学于2025年1月成立可信具身智能研究院，将“机器人是否可控、是否可靠、是否符合安全与价值边界”纳入核心研究，强调让智能体在复杂交互中做到可解释、可约束、可验证。 围绕从实验室走向真实工况的关键障碍，涉及的团队将攻关重点归纳为五个层面：一是面向多本体、多任务、多场景迁移的新一代具身基础模型，提升通用性与泛化能力；二是多源异构数据的采集、融合与迭代机制，为模型训练与更新提供持续支撑；三是更接近自然协作的具身交互研究，让机器人在操作与协同中更“理解环境、理解对象、理解流程”；四是融合仿生结构与智能感知的本体研制，补齐“手怎么做、腿怎么走、眼怎么看”的物理能力；五是可信机制建设，通过风险感知、约束策略与一致性校验等手段，让系统在不确定环境下依然可控、守规矩、可用。 影响——从精细抓取到复杂工艺，打开高危高精与柔性制造新空间 在湾谷科技园的实验场景中，机械臂对薄脆薯片的轻柔夹取，直观展示了柔性末端执行器与精细力控能力：以极低压力贴合边缘、夹拢、抬起并跨越托盘隔板，最终保持薯片完好无损。这类能力的意义不止在于“夹得住”，更在于可迁移到精密装配、脆弱器件分拣、易损耗材料搬运等环节，降低损伤率、提升一致性。 在“工业柔性智能机器人校企联合实验室”，人形机器人面向缝制流程的展示深入对应产业痛点：团队将人的操作经验拆解为可建模、可复用的技能单元，如捏、拱、滑、夹等动作组合。在布料分层抓取中，机械手实现指尖与指腹协同，采用“先拱后夹”的策略，稳定托起两层易滑布料；在缝制环节，围绕“对位—调节—检查—送料—缝纫”的链式协同，实现与模板机配合的全流程作业，关键精度误差控制在0.5毫米以内。业内人士认为，这标志着机器人正从单点工序自动化走向面向工艺流程的系统化智能化，为服装等柔性制造领域提质增效提供了新路径。 对策——以校企协同推动验证与迭代，把“能演示”变成“能上岗” 科研成果要形成稳定应用，关键在真实工况中的持续验证。研究院已与上海电气自动化集团等开展合作，围绕巡检、化学品加工检测等高危、高精任务定制方案，通过工程化部署检验可靠性与可维护性，并反向推动模型、数据与本体迭代升级。专家建议，下一步应重点推进三上工作：其一，建立面向行业的测试评估体系与数据规范，提高可比性与可复制性；其二，完善关键部件与系统的安全冗余和故障诊断机制，确保在复杂环境中可预测、可追溯；其三，加强与生产线、工艺标准、工装夹具的协同设计，缩小“实验室可行、现场难用”的落差。 前景——“工艺型智能体”或成新生产力要素，可信与落地是胜负手 随着基础模型能力提升、数据闭环逐步形成，以及本体与传感器成本下降，具身智能机器人有望在高危作业替代、精密制造提质、柔性工艺升级等方向加速应用。研究人员认为，未来机器人不只是一套“执行工具”，更可能成为沉淀工艺知识的“工艺型智能体”：在特定行业形成可持续迭代的技能库，逐步输出接近高技能人才的稳定能力。同时，越是进入关键环节，越需要把“可信”与“智能”放在同等位置，在提升效率的同时守住安全底线与责任边界。
从轻柔夹起一片薯片到精准完成布料缝制，柔性智能技术的进展不仅展示了人机协作的更多可能，也为产业升级提供了可落地的方向。随着验证体系完善和工程化能力提升，这些突破有望从实验室走向生产线，为中国智能制造带来新的动能。