人形机器人能否成为“焊接”新选手？

从产业现状看，中国智能焊接机器人已在钢结构、船舶、隧道桥梁、能源等领域实现规模化应用，且在上述行业中渗透率持续上升，呈现出显著的积极发展态势。这将为智能焊接机器人的大规模应用创造有利条件。

高工机器人产业研究所（GGII）基于技术演进、市场需求及政策环境综合预测，中国智能焊接机器人销量将从2024年的0.43万台增长至2030年的3.73万台，2025-2030年复合年均增长率（CAGR）将突破43%。相较于传统焊接机器人，智能焊接机器人增速有望领跑。

不过，智能焊接机器人要达到大规模商业化应用的程度，还需克服诸多技术与非技术难题。

8月27日，由高工机器人、高工机器人产业研究所（GGII），蕴硕物联协办，以“焊启智能新局，应用领航变革”为主题的2025（第四届）高工焊接机器人技术与应用峰会在上海新华联索菲特大酒店盛大启幕。

在由【法奥机器人冠名】的前沿技术专场上，法奥机器人焊接行业总监王悦、蕴硕物联CTO孙斌、新时达焊接应用部产品总监唐若彬、卡诺普焊接产品总监罗雷雨、中车长客工程技术部铝车体工艺室主任王世君、知象光电联合创始人杨涛博士进行了精彩的圆桌对话，重点围绕“当前焊接机器人产业链企业的聚焦点，是否真正贴合终端的实际需求？”、“未来3-5年，甚至10年，人形机器人是否有可能接手焊接这一棒？”等多个话题展开了热烈的讨论，本场圆桌对话由高工咨询总经理郑利瑶主持。

郑利瑶：从以中车长客为代表的终端用户视角出发，当前焊接机器人产业链企业的聚焦点，是否真正贴合终端的实际需求？

王世君：目前，多数集成商或机器人本体厂商在向中车长客推广产品时，还是围绕现有产品展开介绍。而中车长客的核心诉求是希望能够获得完全适配自身需求的集成化方案，但截至目前，尚无任何一家供应商能提供这样的方案。无奈之下，中车长客组建自己的团队，结合自身的需求，再与供应商现有技术进行匹配，但这种模式的效率极低。

对于中车长客这类终端厂商而言，当下最迫切的需求是定制化集成方案，即能结合中车长客现有需求与实际困境的方案。至于成本，中车长客认为只要能实现技术迭代突破，成本不是关键问题。

郑利瑶：知象光电深耕3D视觉领域，若与中车长客合作，除了被动响应其需求外，是否有可主动输出的技术或方案？

杨涛博士：首先，中车长客将技术突破置于成本之前，这一理念对产业链合作而言具有积极意义。其次，在工业领域，存在一个核心矛盾：不同终端客户需求差异显著，而供应商更倾向于推进标准化产品，二者间存在天然的差异化鸿沟。

过去，这一鸿沟主要依靠中间集成商填补，但国内多数集成商受成本与利润因素制约，缺乏提升技术能力的动力，往往以“短平快”的方式完成系统集成，难以实现长期技术积累与能力升级，这进一步加剧了供需适配难题。为此，知象光电也在持续探索，如何研发更高效的“工具型技术”，让3D视觉方案能更快速、灵活地响应终端客户的个性化需求，从而在标准化技术基底与个性化需求间找到平衡。

郑利瑶：目前知象光电是直接与终端客户对接？还是通过集成商环节？

杨涛博士：“集成角色”不可或缺，但该角色未必是传统意义上的外部集成商。例如中车长客内部设有专门的集成部门，其功能便是整合各类技术方案。对知象光电而言，合作对象是“集成角色”，既可能是外部集成商，也可能是终端客户内部的集成部门。

郑利瑶：当前行业已积累AI专家库与大量数据，卡诺普如何利用这些资源解决中车长客这类终端客户面临的核心痛点？

罗雷雨：卡诺普主要从两个维度切入解决问题：

工艺能力协同：卡诺普的工艺积累集中在电弧控制与焊接过程控制方向，而中车长客的工艺优势聚焦于焊材本身，二者在工艺层面可形成深度互补，共同优化焊接效果。

定制化集成方案：针对不同行业、不同产品的特性，卡诺普重点研发免示教、智能化及具身智能相关产品，核心思路是“行业定向解决方案”而非“通用方案”。例如在电力、钢构、船舶小件等领域，卡诺普已形成针对性方案。

这类方案与行业主流技术路线既有衔接也有差异，主流路线侧重视觉算法、模型优化等通用技术，而卡诺普的方案会额外结合现场工况、实际需求，在机器人控制、工艺参数、设备适配等层面做深度融合。这一模式能降低终端客户对集成商的依赖程度，但仍需集成角色参与方案落地与迭代，形成“需求-开发-验证-优化”的闭环。

郑利瑶：蕴硕物联能否为终端客户提供相应的解决方案？

孙斌：蕴硕物联已服务包括中车长客、中船集团等在内的一批行业终端客户，目前的核心能力集中在两方面：一是焊接质量的实时监测，二是调试后方案的落地适配，且已与终端客户实现技术与数据的对接。

从终端客户需求来看，部分企业虽对成本敏感度较低，但质量与效率是绝对核心诉求。而蕴硕物联的产品能直接解决终端客户在焊接质量管控、生产效率提升中的实际难题。

蕴硕物联的理念是“授人以鱼，更授人以渔”，即通过提供标准化工具，让客户基于对自身场景的理解、对工艺的认知，自主解决小场景下的个性化问题，形成“小需求-快响应-自优化”的闭环，而非依赖外部力量持续支持。

郑利瑶：新时达如何看待终端客户面临的“定制化方案需求难满足、转型效率低”等痛点？

唐若彬：新时达在设计免示教软件架构时，已提前考虑到这类问题。当前集成商面对大型终端客户的定制化需求时，往往因两大原因不愿承接：一是项目资金投入大、回报周期长；二是非标项目开发复杂度高，不仅涉及机械设计调整，还可能需要对软件架构进行大规模改造，研发与生产投入极高。

针对这一痛点，新时达在软件架构初期就投入大量精力，采用“模块化、插件化”设计思路，使终端客户或合作伙伴可直接基于新时达现有软件，快速开展二次工艺开发，无需从底层重构系统，从技术根源降低定制化难度。

王悦：此前法奥机器人与中车四方有过深度沟通，关于集成商环节，法奥机器人的观点是：无论是机器人厂商还是视觉技术厂商，都需要直面终端客户的实际场景。

例如在中车四方的现场调研中，法奥机器人发现多个场景无法通过“传统工业机器人+线激光”的常规方案解决问题。为此，法奥机器人针对性开发了定制方案并完成验证，过程中攻克了反光干扰、免示教路径规划、焊缝自主选择等多个技术难点。

某种程度来看，法奥机器人更像“积木生产商”，负责提供高质量、多类型的核心模块；集成商则是“积木组装者”，根据终端客户的需求完成方案整合。

郑利瑶：焊接只是钢构生产中的一个环节，且与前后端工序（如来料加工、后续检测）关联紧密。从焊接机器人厂商的角度，是否需要跳出“单一焊接环节”的思维，从全产业链视角思考解决方案？

王世君：事实上，“前后端协同”是集成商当前难以解决的核心问题之一。中车长客也意识到，机器人无法完全替代焊工十几年的经验积累（如通过“小脑”实时调整焊接动作），但当前“机器换人”的趋势又十分迫切。即便中车长客将前端与自身环节的精度做到最优，仍可能无法直接适配机器人需求，而这部分“技术差距”就需要集成商主动向前一步，通过定制化方案弥补。

郑利瑶：当前，知象光电的3D相机是否支持1000℃以上的大型钢构焊接场景？

杨涛博士：常规3D相机直接应用于1000℃以上场景还存在技术障碍，相机内部元器件无法耐受高温，必须进行特殊防护处理。当前，市面上未做特殊防护的3D相机，均无法满足这一温度要求。

郑利瑶：协作机器人搭载3D相机后，是否还能额外安装六维力传感器？

王悦：完全可以。今年9月份的工博会上，法奥机器人将发布两款新产品，其中一款便是关节内置六维力传感器的协作机器人。另一款是长臂展协作机器人，不仅可以内置六维力传感器，还可以搭载3D相机。

郑利瑶：当前焊接系统除了核心控制器外，还集成了更多AI、具身智能等技术。未来是否有可能引入工控机/工业电脑？

唐若彬：这是全行业集成商与机器人厂商共同关注的方向，目前“智控一体”的概念已开始落地，例如将机器人控制系统与视觉控制系统集成，一方面可降低硬件成本，另一方面也为未来AI大模型的应用储备技术基础。

从终端需求来看，当前焊接工艺仍存在关键瓶颈，比如工业机器人或协作机器人仅能处理无探伤等级要求的焊缝，对于有明确探伤等级要求的焊缝，机器人还无法稳定胜任，因为焊工可以通过观察熔池变化实时调整动作，而机器人虽能通过相机观测熔池，但无法基于观测结果实时调整轨迹。

当然，这一问题可通过AI技术解决，AI可模拟人类大脑的学习模式，基于熔池观测数据不断优化调整策略，逐步逼近人工操作的灵活性。若这一技术普及，有探伤等级要求的焊缝也将有望通过机器人完成。但要实现这一点，需要巨大的算力支持，仅靠机器人现有硬件配置无法满足，因此“高算力芯片与机器人控制系统的深度融合”，将是未来机器人厂商的攻克方向。

郑利瑶：未来3-5年，甚至10年，人形机器人是否有可能接手“焊接”这一棒？

杨涛博士：从当前技术成熟度来看，3-5年内人形机器人应用于焊接场景仍面临较大困难，但知象光电持乐观态度。原因有两点：一是人形机器人本身具备通用性，可适配多种场景；二是全球资源正加速投入人形机器人研发，技术迭代速度会远超传统机器人，长期来看仍有较大潜力。

王世君：中车长客计划今年采购两台人形机器人，同时也调研了多家厂商。从实际情况来看，当前人形机器人在装配现场完成基础料件搬运，技术仍不成熟。不过，通过8月份的机器人大赛，中车长客对国产人形机器人的技术进展有了更多信心。

罗雷雨：人形机器人与现有焊接机器人并非替代关系，当前6自由度关节机器人已能覆盖多数常规焊接场景，人形机器人未来更可能应用于特殊细分领域——比如对自由度、冗余性、自主学习能力要求更高，且无标准化或批量化生产需求的场景。

唐若彬：新时达也在布局具身智能技术，对人形机器人应用于焊接的前景更乐观一些。目前具身智能的双臂系统，本质上就是两台协作机器人的协同控制。从数据来看，单台工业机器人的效率约为人工的70%，但双臂机器人可实现“双向同步焊接”，效率优势明显。若将双臂协作焊接的技术方案，移植到人形机器人的本体上，技术可行性较高，预计3年内落地难度较大，但5年内实现焊接场景的应用落地是可能的。

孙斌：在工业场景中，人形机器人未必是最优选择。例如开放式场景中，轮式具身智能或协作式具身智能，可能比双足人形机器人更高效；而在高密度、狭窄空间，关节臂机器人难以进入，此时中小型移动人形机器人更具优势。蕴硕物联已开始与人形机器人本体厂商合作，在焊接智能体层面做好技术储备。

王悦：未来3-5年，行业更应聚焦一个核心目标，即实现“工件上料-焊接-下料”全流程无人干预，这是当前最迫切也最有可能实现的突破点。就目前来看，即便有免示教、AI技术加持，仍未脱离人工干预。至于人形机器人，未来是否会以“类人形态”呈现也未可知。