在近期舉辦的上海工博會上，微億智造董事長兼CEO張志琦站在新品發布臺前，向行業拋出一個全新命題：讓工業機器人通過具身智能技術實現再進化，推動機器人從“工具”向“智能伙伴”跨越式發展。這一理念背后，是工業自動化領域長期存在的痛點——傳統工業機器人部署成本高、柔性不足、智能化水平有限，而人形機器人則陷入性價比與場景適配的雙重困境。

國際機器人聯合會（IFR）數據顯示，2030年全球工業機器人保有量預計達900萬臺，但機器人密度僅為300臺/萬名員工。這意味著，屆時全球制造業仍需依賴約3.88億名人工勞動力，占總勞動力的97%。傳統工業機器人依賴專業人員編程調試，部署周期長達數月，且換產線時適應性差；人形機器人雖具備更高靈活性，但復雜結構導致成本高企，場景適配性反而受限。微億智造試圖通過“感知-學習-決策-執行”核心能力與“端-邊-云”架構，尋找傳統工業機器人與人形機器人之間的“最優解”。

其提出的“工業具身智能機器人”概念，將AI深度融入機器人本體，通過“端-邊-云”一體化架構與獨創的“快慢思考”雙系統，構建起適應工業場景的技術體系。這一設計旨在讓機器人既具備傳統設備的穩定性，又擁有人形機器人的智能化水平，同時控制成本，滿足批量部署需求。

“快慢思考”雙系統是微億智造的核心技術突破。面對具身智能技術落地時的“冷啟動”難題——機器人需數據才能運行，但無數據則無法獲取數據——微億智造通過快慢系統協同解決。快思考系統類似人類的“反射神經”，負責即時反饋與經驗學習；慢思考系統則作為深度認知核心，持續訓練模型并迭代能力。這種設計使機器人從部署首日即可投入生產，將傳統數月的部署周期壓縮至數周，形成“價值創造-數據獲取”的良性循環，實現持續智能進化。

為保障技術批量落地，微億智造構建了“端-邊-云”三層技術架構。云端作為系統大腦，負責模型預訓練與數據處理，通過仿真器優化機器人運動軌跡與任務執行，最終將指令下發至端側；邊緣側作為智能中樞，實時運行復雜工藝算法與AI模型，例如在PCB板識別場景中，0.1秒即可計算抓取坐標，滿足工業實時性要求；端側作為機器人本體與執行器，承擔感知與執行功能，例如通過視覺識別工件位置后調整機械臂角度。三層架構形成“云端訓練-邊緣調度-端側執行”的閉環，使機器人可快速切換場景，實現“一個機器人適配千條產線”的目標。

技術落地效果已得到市場驗證。在IDC發布的《中國AI視覺工業機器人應用份額，2024》報告中，微億智造位居市場份額第一。其產品已廣泛應用于3C電子、汽車制造、新能源及半導體等行業。例如，在新能源汽車壓鑄件檢測與修整場景中，系統實現近100%自動化，專項設計成本低于人形機器人，滿足批量生產需求；在PCB板上下料場景中，柔性系統通過高精度感知與無編程路徑規劃，適配上百種PCB板，亞毫米級精度使一臺設備可替代1-2名工人，投資回報周期僅一年。

微億智造的技術壁壘源于數據積累與系統創新。通過多年商業化部署，其構建了業內規模最大的真實工業場景精標數據庫，數據量超15TB，包含10億余條與實際工藝制程對齊的數據，為AI模型訓練提供堅實基礎。行業首創的人機交互系統將數據采集與模型開發集成至產線，形成端云一體訓練閉環，使最小樣本需求減少90%，模型開發周期縮短80%，并支持熱更新至現場，大幅提升技術迭代效率。

微億智造的實踐表明，工業自動化需突破實驗室技術的局限，聚焦產線實際需求。其通過快慢思考系統降低落地門檻，以“端-邊-云”架構實現批量復制，用真實數據證明：比傳統機器人更柔性、更智能，比人形機器人更經濟、更實用，并非口號，而是具身智能技術的現實。當越來越多機器人走進工廠，工業智能化或將從大企業專屬轉向中小企業普惠，讓每一條產線都能共享智能紅利。