聚智而行，向新而生： 中國智能制造邁向2026的系統性躍升

時序更替，歲至2026。當我們站在一個新的時間節點回望，中國制造業的智能化轉型之路，已然走過了一段從概念普及到實踐深化的關鍵歷程。2021年，本刊曾邀請多位行業專家與企業代表，共同探討疫后復蘇與“十四五”開局之年的智能制造新思考。彼時，面對工業4.0的浪潮，上海大學李明教授睿智地指出：“工業有道，但絕不是彎道。”

 

五年彈指一揮間。從“為什么要工業4.0”的根本性追問，到“如何實現數字化轉型”的實踐性探索，中國智能制造的發展脈絡日益清晰。產業鏈上下游的企業不再是各自為戰的孤島，而是形成了協同共生、價值共創的生態系統。技術不再是束之高閣的概念，而是深度融入生產流程、賦能業務價值的核心引擎。

站在2026年的門檻上，《智能制造縱橫》再度聚焦智能制造，通過聆聽來自自動化核心部件、工業機器人、系統集成、軟件平臺等不同環節領先企業的聲音，試圖勾勒出一幅更為立體、更具動感的中國“智”造新圖景。

 

產品迭代：越來越多數字化、智能化應用落地

近年來，智能制造市場得到了蓬勃發展，越來越多數字化、智能化應用加速落地。在2025年，愛普生（中國）、北爾電子、杜爾涂裝、西恩科技、卓琿機器人等都在各自的細分行業推出了不少創新產品。

憑借“芯片+算法+全國產化”的技術優勢，西恩科技專注于高功率密度伺服驅動系統的研發與制造，已成為人形機器人、四足機器狗、半導體產業鏈中不可或缺的核心一環。2025年，公司通過泰山系列、華山系列、嵩山系列等創新產品，不僅實現了技術的重大突破，更在商業化落地方面取得顯著成效，為中國機器人產業的自主可控發展提供了強有力支撐。

圍繞智能制造產業鏈中“連接 OT與 IT的關鍵樞紐層”的產業定位，北爾電子在2025年的核心創新集中在“軟件架構現代化與 Web 化轉型”，推動從“傳統HMI”向“智能邊緣終端”定位的產品認知轉變。公司發布了里程碑式的硬件產品X3 HMI 系列，不僅大幅提升了硬件能力以應對復雜的邊緣后臺邏輯需求，提供了更加現代化的Web集成和代碼管理方案，更內置了符合法規要求的強化的網絡安全功能。另外，針對日益增長的B/S架構需求，北爾電子同時有大力推廣基于純 Web 技術（HTML5/CSS/JS）的下一代 HMI 軟件方案WebIQ。

愛普生精準把握了技術的發展趨勢和中國市場需求的變化，推出了一系列高品質新產品。尤其是首款專為中國定制的高性價比LA-A系列機器人，延用高品質核心部件保證品質的同時，精選必要性能滿足應用需求，全面追求實施和運營成本的優化。

其次，針對鋰電、汽車零部件等更大負載需求的行業，愛普生推出了負載50公斤的LS50-C系列SCARA。 同時，回轉手臂結構、在有限空間也能自由運動的吊裝機型RS-C系列全新升級，搭載新款RC800-A控制器，對比當前RS系列，最大負載提升，循環時間進一步縮短，大幅提升客戶效率。

除了機器人本體以外，新款RC+ 8.0軟件在易用性、軟件性能上也進一步提升，提高客戶自動化部署效率。愛普生一貫秉持“省、小、精”的理念，保證機器人的高精度、高速度、高穩定性。除此之外，基于海量的應用，開發關鍵零部件壓力傳感器、模擬量板卡，視覺等，解決客戶痛點，引領機器人方案賦能智能制造。

針對汽車行業（含新能源汽車）的生產痛點，卓琿機器人推出了三款核心創新產品及方案：

重載型懸臂梁桁架機器人：這款產品采用單側固定的懸挑結構設計，無需雙側立柱支撐，能大幅節省車間安裝空間。在新能源汽車電池包裝配場景中，它可適配不同規格電池模組的高精度搬運與定位，通過機械自鎖功能保障重載工件轉運安全，同時兼容多車型混線生產需求，助力客戶優化狹窄空間內的自動化流轉效率。

柔性沖壓線桁架自動化系統：針對傳統汽車沖壓線人工介入風險高、換型慢的問題，該系統集成了多軸協同控制與快速換型模塊，可實現金屬板材的自動拆垛、送料與沖壓件取放，全程無需人工進入高危區域。

工業多關節機器人焊接與裝配集成方案：針對汽車零部件精密裝配的柔性化需求，該方案以 6 軸工業多關節機器人為核心，集成視覺定位、力控補償等智能模塊，可實現汽車發動機零部件壓裝、內飾件精準安裝等復雜工序。

涂裝是汽車智能制造的最后一道工藝環節，直接決定了產品的外觀質感、色彩精度、防腐性能和表面耐久度。杜爾涂裝在2025年針對汽車行業開發了2套創新產品并分兩個層級進行部署：

設備層面，公司有DXQequipment.analytics，涂裝車間每臺機器人每天大約有2個G的數據，以這些高分辨率數據為基礎，再加上建立的機器學習模型，使公司能夠對設備進行異常檢測和預測，通過數據分析，杜爾同時還可以優化設備維護任務。

 

車間級層面，杜爾一方面從不同的工藝流程中收集各工藝參數，另一方面，公司擁有每輛車的質量數據，通過DXQplant.analytics中基于人工智能算法的經驗模型，杜爾可以找到質量數據和工藝數據之間的相關性，例如，若產品在特定的時間點或工藝段，總會出現異常質量問題，則可以從數據和模型的角度，可直接獲知具體哪些工藝參數會影響這些質量問題。

數智化涂裝車間的價值，正是在于用技術手段將這種“最后一道關”的品質波動降至極低，同時極大提升生產效率和柔性能力——它不再是孤立的生產環節，而是深度融合于智能制造系統、驅動品牌價值提升的“引擎”。

 

奚亞飛，愛普生（中國）有限公司工業機器人事業部市場與銷售總監

 

技術融合+市場破局，共筑智能制造新生態

“近年來，AI的高速發展，極大地影響著我們的生活、學習和工作，而軟件端算法的提升需要匹配相應算力的提升，上游算力的提升更需要相關硬件的支撐。”愛普生（中國）有限公司工業機器人事業部市場與銷售總監奚亞飛認為，當前空間與成本的優化需求以及算力與散熱之間的沖突，使得算力的快速提升遇到瓶頸。比如企業需在有限機房空間內提升計算性能，同時降低空間投資成本，機架更要在更高功率密度下實現高效部署，是挑戰也是機遇，我們依然看好相關終端和上游算力端產品的增量空間。

 

楊明，蘇州西恩科技有限公司董事長

面對算力提升的瓶頸與行業發展的需求，技術創新成為突破關鍵，蘇州西恩科技有限公司董事長楊明也分享了對核心技術與行業挑戰的看法。他認為，推動行業前行的關鍵技術包括AI驅動設計優化、寬禁帶半導體（如GaN/SiC）應用，以及力矩感知與控制的深度融合，這些將直接提升伺服系統的功率密度與智能水平。當前行業的最大挑戰在于跨學科技術的高效集成復雜度，以及前沿研發投入與商業化成本壓力間的平衡。未來，西恩科技將持續深耕“芯片+算法+全國產化”技術平臺，并積極拓展伺服系統在人形機器人、半導體、軍工航天等高端裝備領域的應用，以底層創新賦能更廣泛的智能制造場景。

 

唐金偉，安姆阿歐（廣州）工業科技有限公司總經理

安姆阿歐（廣州）工業科技有限公司參與智能化制造的諸多環節，比如：工廠內AGV物流、自動化機器人、工業控制、能源管理、安全防護、智能化產線改造、智慧物流AGV+能源管理系統等等。

就安姆阿歐所處的細分領域而言，公司總經理唐金偉認為，汽車新能源有可能朝著超氫能源發展，比如從駕駛和操控方向來看，自動駕駛技術會越來越成熟。但硬幣的另一面是，市場規范和法律規范可能會成為整個行業最大挑戰，直接引導行業走向，從而帶動新的發展。他堅持道，安姆阿歐將始終致力于在智能化制造的道路上貢獻一份小小的力量，與客戶結合更加緊密，助力客戶降本增效，提高市場競爭力。

 

劉海濤，北爾電子技術支持經理

在北爾電子技術支持經理劉海濤看來， Web 標準技術（HTML5/WebGL）在工業現場的下沉以及容器化技術（Docker）在邊緣側的應用是未來推動行業前行演進的重要技術手段。Web 技術的開放性和通用性能夠打破不同軟件平臺之間的封閉性，也能夠讓工業HMI交互界面更加符合現代UI水平且易于維護。而容器化技術可以賦予我們的各種邊緣節點設備極大的靈活性，使其能自主運行各類自研算法及第三方應用。

“當前面臨的最大挑戰是自動化行業中全棧型技術人才的缺乏。傳統的自控和電氣工程師通常并不直接具備這些IT導向的技術能力，如何降低技術門檻，讓傳統OT人員能適應IT化的工具，是我們和客戶共同面臨的挑戰。另外，如何滿足各類的新興的網絡安全法規要求，同時兼顧方案的可用性和易用性，這對產品研發和方案實施也提出了更高要求。”

未來北爾電子會繼續在延續適合傳統OT使用的產品方案的同時，進一步基于Web、Docker、API、Net等不同維度進行整合，為產品提供更多開放的接口，支持客戶去實現高靈活度、高定制化需求的邊緣解決方案。

 

顧聞佳，杜爾涂裝系統工程（上海）有限公司數字工廠高級經理

來自杜爾涂裝、卓琿機器人的兩位采訪嘉賓則從涂裝數字化與工業機器人智能化兩大細分賽道，分享了前沿技術應用方向與行業破局思路。杜爾涂裝系統工程（上海）有限公司數字工廠高級經理顧聞佳表示，有三項新興技術在切實推動所在行業發展：

• 視覺識別：隨著5G+工業互聯網的發展，涂裝視覺識別系統正邁向更高階的智能形態；
• AI質量預測：通過分析歷史數據，預測涂層缺陷概率，指導工藝優化；
• 綠色制造：精準控制涂料用量，減少VOC排放，助力碳中和目標實現。

但是，由于近幾年國內汽車市場“增量不增收、增收不增利”的總體特征仍在加劇，國內市場趨近飽和，顧聞佳認為，目前最大的挑戰是怎么“走出去”。未來杜爾涂裝的計劃是充分利用本地化資源，成本優勢進行技術研發更新、迭代，精準契合國外用戶需求，亦同步跟上國產汽車“出海”步伐。

 另一個最大的挑戰是，目前客戶的靈感爆發式增長，一些需求可能需要很強的專業技能以及軟件手段來實現。盡管杜爾有著非常強大的專業經驗，但是如果要落實到精準符合客戶需求的產品，需要做大量的工程實踐，這也需要時間來一步步修正和優化，往往客戶的工期又相對比較緊張，提升軟件效果將會是一大挑戰。“不過我們相信有能力來克服這種困難，這也是應對本土化的道路上必須走的一步。”

 

嚴曉鋒，上海卓琿機器人有限公司總經理

 

同樣地，有三類技術突破也被上海卓琿機器人有限公司總經理嚴曉鋒視為正在重塑工業機器人行業發展格局的“利器”：

• AI 視覺與多傳感器融合技術：3D 視覺、觸覺感知與 AI 算法的結合，讓機器人能精準應對復雜場景。比如在精密裝配中，通過視覺定位實現微米級操作，配合力控補償技術，大幅提升焊接、裝配的一致性，這也是卓琿機器人產品迭代的核心方向之一。

• 數字孿生與仿真技術：通過構建虛擬生產場景，機器人可在仿真環境中完成訓練與程序優化，不僅縮短了現場部署周期，還能提前規避作業風險，尤其適配汽車行業多車型混線生產的柔性需求。

• 機器人大模型與輕量化算法：大模型讓機器人具備更強的自主學習和決策能力，而輕量化模型則實現了邊緣端高效部署，能快速響應智能制造中高頻次、多變量的生產需求，讓自動化系統更智能、更易用。

 

“這些技術與桁架機器人、工業多關節機器人的深度融合，正推動行業從‘自動化’向‘智能化’跨越，也是我們技術研發的重點發力方向。未來，卓琿機器人將始終以技術創新為核心，以客戶需求為導向，為中小企業的生產作業智能化升級提供支持。”嚴曉鋒表示。

 

AI+與具身智能賦能，“智”造邁向軟硬結合新征程

AI+、具身智能正成為中國“智”造的核心驅動力，從算力支撐到場景落地，從技術突破到產業協同，正重塑工業制造的底層邏輯。在這一浪潮下，企業紛紛以技術創新破局瓶頸，以生態協同拓展邊界，在AI輔助決策、具身智能落地、綠色低碳轉型等方向持續深耕，共同勾勒出智能制造的全新圖景。

AI+制造業已經成為工業領域的一大趨勢。劉海濤指出，北爾電子的定位更多作為“AI結果的呈現者”角色。在北爾電子內部，我們積極使用AI來提升工作效率和服務質量。比如我們會利用 AI 輔助代碼生成工具來加速客戶定制化腳本的開發與調試，利用一些大語言模型工具整理和檢索海量的技術文檔，去大幅縮短問題的響應時間，改進輸出質量。

同時，他認為，AI 廣泛應用的最大挑戰目前仍然在于其“不確定性”與工業現場的“確定性”訴求之間的矛盾，所以目前現階段AI仍然只適合作為輔助決策工具，提供建議，而最終的控制指令仍然必須由人或確定的 PLC 邏輯來執行。同時，出于數據隱私的考慮，如果AI需要對包含核心算法的信息處理，就必須考慮AI模型在本地邊緣設備上部署運行，而不能直接使用公有云。 

具身智能機器人重新定義了柔性制造的邊界。楊明表示，西恩科技堅信，現代高端制造業的競爭是產業鏈生態的競爭。我們摒棄簡單的“供應商客戶”關系，致力于與上下游伙伴建立深度協同的“共創”模式。在上游，我們與芯片及材料供應商建立聯合實驗室，共同定義未來零部件需求。在下游，我們與機器人整機廠商開展“早期介入式合作”，從產品設計階段就嵌入我們的伺服解決方案，共同優化性能與結構。

此外，西恩科技為核心合作伙伴降低集成門檻，支持定制化，加速開發周期。這種緊密綁定、風險共擔、利益共享的模式，能最快速度響應市場變化，共同打造最具競爭力的高端解決方案。

嚴曉鋒則認為，具身智能機器人的發展為柔性制造提供了新想象，但工業場景對穩定精準、高負荷運行、性價比的要求極高，當前其核心零部件可靠性、場景泛化能力、成本與量產能力均未達工業應用標準，短期難以替代成熟工業裝備。行業及公司面臨的核心挑戰也集中在這些方面。卓琿機器人目前更關注在多傳感器融合、AI 視覺等關鍵技術融入現有工業機器人產品，公司將在深耕工業自動化核心賽道的同時持續關注行業技術進展，待技術與應用成熟后再適時切入相關場景。

當AI技術深度賦能工業生產效率提升時，綠色低碳轉型也同步成為制造業高質量發展的核心命題。“零碳工廠”已被政府報告明確列入建設列為推進綠色低碳轉型的核心抓手，綠色能力與數字化能力共同構成未來供應商的核心競爭力。

作為最早加入國際倡議組織RE100的日本制造商，愛普生全球所有工廠均于2023年實現100%可再生電力轉型。同時，愛普生一直以“省、小、精”技術理念為核心，深耕于實現循環經濟、減少能源消耗、升級綠色制造等議題，帶動產業鏈上中下游為可持續發展目標作出貢獻。其承諾，2030年前以控溫1.5℃為目標，減少總排放量，2050年愛普生將達成碳負排放和地下資源零消耗，以實現可持續發展，讓世界變得更加和諧美好。

為此，愛普生更是制定了明確的行動方針：降低產品、服務及供應鏈中的環境負荷；通過開放及獨特的創新活動，實現循環經濟，推進產業結構改革；為全球環境保護活動做出貢獻。

愛普生將綠色創新貫穿產品生命周期，從設計、制造到運輸、使用和再生，都在降低對環境的影響。例如運輸方面，愛普生通過提高產品、零件和廢棄物運輸效率來減少溫室氣體排放，例如縮小產品尺寸、提高運輸效率，創新裝貨和包裝流程以提高裝貨效率等。

立足當下的技術創新與綠色實踐，2026 年智能制造將迎來全新發展階段。展望未來，楊明認為行業將呈現“軟硬結合，場景深化”的趨勢。軟件定義機器人的能力將成為分水嶺，AI大模型將更多融入運動控制，賦予機器人更強的任務理解與自主決策能力。同時，技術將從實驗室演示走向特定場景的規模化落地，如制造業中的精細裝配、物流領域的無人化搬運等。

機遇在于，下游應用需求的明確化將倒逼核心零部件技術迭代，為擁有硬科技的企業打開市場。挑戰則更為嚴峻：一方面，場景落地的成本敏感度極高，對供應鏈成本優化能力是巨大考驗；另一方面，行業標準的缺失可能引發兼容性問題，制約產業化進程。如何平衡性能、成本與可靠性，是行業共同課題。

可見，從技術迭代到生態共筑，從AI賦能到綠色轉型，中國智能制造正以系統性躍升之勢邁向2026，在挑戰中破局，于創新中致遠。

 

來源：榮格-《智能制造縱橫》

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