新华财经上海6月5日电（记者杜康）在具身智能热度持续升温的背景下，真实工业场景正成为检验技术可用性的重要场域。在这一轮产业浪潮中，对于拥有百余年装备制造积累的上海电气而言，具身智能不是停留在展台上的概念，而是正在进入探伤、打磨、巡检、装配等生产环节，尝试破解重型装备制造中长期存在的“苦、脏、累、险”作业难题。
从十几米长的大型转子探伤，到狭窄管道内壁的精准倒角，具身智能正在从实验室走向车间，上海电气正尝试通过实践回答：一家传统制造国企，如何以具身智能撬动从“制造”向“智造”的深度转型？
场景牵引先解决车间里的“真问题”
工业作业环境往往伴随高温、高湿、粉尘或极度狭窄的空间。在上海电气的具身智能训练场内，记者看到，一批懂得工业机理、具备“手感”的机器人正在探索高难度的特种作业，试图将人类劳动者从高负荷的传统手工操作中解放出来。目前，部分前沿探索场景已在真实产线成功落地。
在重型装备制造领域，工业探伤是一道必不可少却极其耗费体力的工序。以上海电气汽轮机厂十几米长的大型转子为例，工人需先涂抹耦合剂，再手持探头紧贴复杂金属曲面逐点扫测，以排查内部裂隙。
“一个熟练工人把6种探头各扫一遍，往往需要耗费两到三周时间。几个月悬着胳膊干下来，师傅们的肩膀承受很大压力，肩周炎在行业内并不少见。”上海电气中央研究院机器人控制团队项目负责人王韬涵介绍，这类作业不仅劳动强度高，长时间保持高精度扫测对工人的体力和专注力也是极大考验。
记者获悉，如今工业探伤机器人已开始参与上海汽轮机厂的相关作业。与传统工业机器人每次作业前需要重新编程不同，该机器人能够根据复杂曲面自适应调整姿态，实现柔性贴合扫描，并在发现裂缝缺陷后自动标记和报警，提升检测效率与一致性。
类似变化也出现在管道内壁倒角环节。加工后的管壁内部孔洞边缘需要磨出平滑倒角，以防止应力集中和刮伤。但管道内径通常只有六七十厘米，空间狭窄、粉尘弥漫，工人必须穿戴口罩和防护服进入作业，加工质量也容易受到作业角度和疲劳程度影响。
上海电气电站辅机厂正在尝试让管孔内倒角机器人进入狭窄管道作业。机器人可撑紧内壁固定姿态，并利用AI视觉算法识别孔洞大小和深浅，自动调用后台工艺知识库，输出相应的倒角力度，将工人从受限的工作环境中解放出来。
在上海电气发电机厂，类似的智能化变革也在发生。爬壁机器人融合多传感定位、自主越障与磁吸附等关键技术，具备可视化、超声波、测厚、探伤及喷涂能力。据悉，作为国内首创的免抽转子膛内检测方案，该爬壁机器人仅需3天即可完成定子膛内智能检查，并已拓展至锅炉水冷壁清扫检测、大型罐体除锈喷涂等场景。依托磁吸附与多传感融合技术，这些机器人无需搭设脚手架，便能在高空、狭窄、高危环境下稳定作业，显著提升运维效率与精度，降低劳动强度与安全风险。
“不同于消费级或展示型机器人，工业领域对具身智能的首要诉求不是‘像不像人’，而是能不能稳定解决产线上的具体问题。”上海电气党委委员、副总裁贾廷纲表示，训练场内的探索只是起点，未来上海电气将依托真实制造场景，推动更多具身智能机器人在完成模拟训练和场景验证后，进入具体生产环节。
把百年工艺沉淀变成机器人能力
具身智能要真正扎根工业场景，不能只依靠算法，更需要对工艺机理、工业数据、硬件本体和系统可靠性的综合驾驭。这也正是上海电气等老牌制造企业切入具身智能的重要基础。
上海电气拥有120多年的工业积累，产品线既覆盖火力发电、核电、燃气轮机等大型能源装备，也包括晶圆磨削领域的高精度工业母机、卫星应用微型轴承等高精尖部件。
“无论是‘极大’还是‘极微’，对设备的精度、安全可靠性及成本控制都有着极致要求。这种提质降本的刚性诉求，构成了最强劲的真实场景牵引力。”贾廷纲说。
在业内人士看来，当前具身智能进入制造业仍面临现实堵点。很多人形机器人仍然停留在“导览、导游、导购”等场景，难以精准触达制造业核心痛点；另一方面，出于核心工艺保密等考量，制造企业也难以向外部全面开放底层工艺数据。这使得真实工业数据、工艺知识和场景理解，成为具身智能能否落地的关键门槛。
贾廷纲指出，人工智能需要海量高质量数据去“喂养”。上海电气旗下拥有几百家大型工厂，这些工厂中传统自动化设备无法解决、仍需重度人工干预的环节，恰是具身智能最丰沛的训练场。真实产线中沉淀的复杂、连续、多样的工业数据，为机器人训练、验证和迭代提供了现实土壤。
除了数据底座，硬件本体同样关键。上海电气已完成从微型轴承、丝杠、减速系统到关节、电子皮肤等核心零部件的全链条布局。“将核心硬件掌握在自己手里，意味着企业能自下而上地对机器人的所有参数进行全局优化。”贾廷纲表示，底层硬件能力直接关乎机器人在工厂运行的稳定性、寿命与综合成本。
在上海电气看来，具身智能在工业场景中的竞争，不只是算法能力的竞争，更是场景理解、数据积累、硬件制造、系统集成和工程化交付能力的综合竞争。对装备制造企业而言，只有把技术放到真实产线中反复验证，才能判断其是否真正具备规模化应用价值。
不唯“人形” 更重可靠、可用
当前，具身智能产业仍处于多路径探索阶段。如何在不确定中，找到一条更适合自己的技术路线？上海电气的选择，是从自身工业场景出发，把可用性、可靠性和成本控制放在更突出的位置。相比于通用大模型和双足人形机器人等行业热点，其更关注具身智能能否更好完成具体生产任务。
上海电气自动化集团智能机器人事业部副总经理王春雷表示，工业制造的底层逻辑讲究高效、高节拍、高精度和高可靠性。在严谨的工业管理体系中，真正需要系统去无限“泛化”或自主理解的模糊场景并不多，绝大多数作业更需要的是确定性。
这种对确定性的要求，也影响了上海电气对机器人“大脑”与“小脑”的分工。在执行与闭环控制层面，企业强调底层自主研发，以提升设备在复杂工况下的稳定性和可靠性；在基础通用大模型层面，则通过产学研合作引入外部能力。
记者获悉，上海电气正在发挥“链主”功能，壮大生态。围绕“大脑”研究，上海电气已经与清华大学、复旦大学、上海人工智能实验室等顶尖产学研机构开放合作。同时，自身研发团队则聚焦于贴近真实工艺的垂类模型和智能体（Agent）开发，打通技术落地的“最后一公里”。
贾廷纲表示，在上海电气看来，具身智能在工业场域的形态和层次是多维的。今年以来，上海电气已面向工厂场景密集发布51个工业智能体，应用范围覆盖研发设计、生产制造、供应链协同和运维等环节。这些智能体不再只是提供问答服务，而是尝试将老专家经验、工艺知识和生产流程转化为可调用、可协同的数字化能力。
在物理形态选择上，上海电气同样并不拘泥于双足人形机器人。在车间环境中，稳定性、续航和安全性往往比外形更重要。结合具体作业环境与生产节拍，轮式、多足或各类专用形态机器人，可能更适合特定工业场景。
从探伤机器人到工业智能体，上海电气的具身智能布局呈现出一条较为清晰的路径：不是先造一个通用机器人再寻找应用场景，而是从产线痛点出发，让技术在真实任务中验证价值，并逐步沉淀可复制的工业智能化方案。
对于装备制造业而言，具身智能的落脚点最终仍是提升效率、稳定质量和重塑生产组织方式。随着工业数据、核心硬件、垂类模型与真实场景进一步贯通，具身智能有望从单点应用走向系统协同，成为制造业深入推进智能化转型的重要支撑。
贾廷纲表示，面向未来，上海电气正推动制造体系从“数字化改造”迈向“AI原生智能工厂”。“未来的工厂不仅要有数据底座，更要有模型底座；不再是底层数据的简单交互，而是智能体之间的自主协同。”
