2026年物理人工智能四大预测

2026年01月29日 来源：e-works作者：优傲机器人AI机器人产品副总裁 Anders Billesø B

关键字：优傲物理AI

机器人行业正以前所未有的速度演进，未来趋势的信号已然可见。作为专注于塑造自动化未来的从业者，我观察到四大趋势将重新定义机器人如何创造价值。从更智能的数学与协同行为，到行业专用AI和新的数据经济，以下是我预测未来几年最重要的变化。

预测一：预测数学正悄然兴起

机器人领域的下一个重大飞跃将不再来自硬件，而是源于数学。如今，机器人的行为是反应式的，它们根据输入做出反应并实时适应。而未来的机器人将具备预见能力。

新兴的数学技术，例如二元数和射流，正悄然重塑我们对变化建模的思考方式。这些工具不仅使系统能捕捉机器人运动时的状态，还能理解这些运动如何在其整个环境中产生涟漪效应。这意味着更快的优化、更丰富的场景规划，以及近乎直觉的自适应控制。

想象一下，机器人能够在执行前预测路径调整的影响，或在毫秒内模拟多种“假设”场景。这并非科幻小说，而是我们计算导数、预测系统行为方式的自然演进。虽然这些方法目前大多仍处于研究阶段，但它们变革机器人技术的潜力毋庸置疑。

在我看来，预见性智能将定义下一代自动化技术。问题不在于这种转变是否会发生，而在于它何时到来，以及谁将引领潮流。

预测二：从独立作业到协同共生

模仿学习将成为下一波自动化的标志性能力。如今，大多数机器人作为独立单元运行，由集中式的集群系统或预编程的例行程序进行管理。未来，它们将相彼此以及向人类学习 – 有些在引导下进行，有些自主进行 - ，形成能实时共享行为和策略的自适应团队。

这一演进基于相关研究：机器人不仅能跟随领导者的轨迹，还能协同观察、模仿和优化动作，从而实现无需固定脚本的动态协调。工业机器人供应商已通过集群管理和多臂系统同步运动奠定了基础，但真正的对等学习和自组织仍在发展中。然而，我确信在2026年，我们将看到利用模仿学习训练出的实体AI模型进行的实际部署。

其益处显而易见：

无需复杂编程，即可快速配置及重新配置工作流程。
当条件意外变化时，适应性更强。
自然的人机协作，机器人能够凭直觉跟随人类意图或主机器人的节奏。

随着安全标准、机器人间通信和编排工具走向成熟，模仿学习驱动的协作预计将从特定试点项目扩展到工厂和仓库的广泛应用——将机器人从孤立单元转变为相互合作、持续学习的团队。

预测三：AI为特定任务而建

与通用AI平台不同，制造商将越来越多地采用针对特定任务构建的AI应用——即为焊接、打磨、检测或装配等单一工艺而构建的解决方案。预计AI焊接、AI精加工、AI装配和AI检测将成为新机器人单元的标准功能——将自动化引入那些曾被认为变化太大或过于复杂的工艺流程。这些垂直应用将开箱即用，已预训练、预集成，并准备好从第一天起就带来可衡量的效益。

焊接是一个旗舰案例，其AI驱动的功能，如视觉引导的焊缝跟踪和机器学习辅助的参数优化，正在彻底改变焊接行业。

下一个前沿是复杂、精细的任务，如装配、紧固和精细搬运——这些传统上难以实现自动化的领域。在工业环境中，AI将使机器人能够应对零件和工艺流程中的各种变化；而在服务业，类似方法将用于处理包装、分拣甚至精细物料搬运等任务。

物流也是我们见证了巨大进步的行业，如今由AI驱动的机器人系统已能高效、大规模地执行复杂的抓取、码放和接触操作。我预计到2026年，相关投资将从物流领域扩展至零售业。这尤其令人兴奋，因为它标志着机器人自动化向我们的日常生活又迈进了一步，而零售业也将是我密切关注的行业。

预测四数据是新的燃料

下一个重大转变将不仅在于机器人如何运动或思考，更在于它们产生的数据如何创造价值。如今，机器人产生的大量丰富信息——传感器读数、视觉画面、力控曲线——大多停留在边缘端，即客户现场内部。这有益于隐私和速度，但也意味着AI开发者常常缺乏构建更智能应用所需的真实世界数据。

未来，我预见机器人制造商将创建安全的、可选择加入的数据交换平台。在获得客户同意并实施严格隐私保护措施的前提下，匿名的性能数据可以被汇总，并提供给AI开发者作为训练集或模型服务。试想，焊接机器人共享去标识化的焊缝质量指标，或协作打磨机器人贡献表面光洁度数据，这些都将为缺陷检测、预测性维护和自适应控制等更智能的AI提供燃料。

真正的机会在于将原始遥测数据转化为结构化、保护隐私的洞察，从而加速整个生态系统的创新。对制造商而言，这意味着新的收入来源和自身机器人的持续改进。对客户而言，这意味着能获得基于真实工况训练的更好的AI工具，且不损害机密性。

结果如何？这将形成一个良性循环，使得每一台已部署的机器人都让下一代变得更智能。

提升任务投资回报率：预测性机器人技术的回报

机器人技术的未来将由先进技术、更智能的应用和数据驱动战略之间的相互作用来定义。先进的数学方法将赋予机器人预测和适应能力，使场景规划更快、更精确。主从协调将把独立的机器转变为能即时重组工作流程的协作团队。垂直AI应用，如AI焊接和精加工，将为特定任务提供开箱即用的智能，从第一天起就减少返工并提升质量。一个新的数据经济将应运而生，来自已部署机器人的、经过匿名化且保护隐私的洞察，将为整个生态系统中更智能的AI模型提供燃料。

这些转变共同预示着任务投资回报率将迎来阶梯式变化：单位机器人运行时间内的更高生产率、更快的部署和重构速度、更少的停机时间，以及由真实世界数据驱动的持续改进。

责任编辑：王阳

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