新华社德国汉诺威4月21日电（记者褚怡 杜哲宇）料箱内，散乱摆放的零件被系统识别并锁定位置后，机械臂探入箱中，拾起其中一枚，避障、转运，短短几秒，便将其稳稳放入下道工序的托盘里。
2026年4月21日，在德国汉诺威工业博览会，人们观看人形机器人表演。新华社记者张豪夫摄此类场景出现在2026年汉诺威工业博览会多个展台，看上去与前些年展会上常见的“机械臂演示”并无不同。但仔细观察便会发现，在人工智能（AI）的加持下，机械臂的每一次抓取都在实时“看”“算”和“调整”。工业AI正逐渐从会分析、会生成，“进化”为会执行、会协同，并开始进入真实生产环境。
AI从“能对话”到“能干活”
“如果AI不能走进真实世界，它就只是一个装在罐子里的大脑。”德国西门子公司管理委员会成员兼数字工业首席执行官塞德里克·奈克对新华社记者说，工业AI的技术栈来自物理世界的数据，包括传感器、控制系统和机器产生的工业数据；经过计算和软件模型处理后，最终还要回到物理世界，在现场发挥作用。
这是2026年4月21日在德国汉诺威工业博览会华沿机器人展台拍摄的一款人形机器人。新华社记者张豪夫摄奈克认为，今年汉诺威工博会的关注重点之一是把AI带入机器、生产，并贯穿整个产业——让AI走出“罐子”。奈克以西门子在今年展会上展示的一条鞋底生产线为例说，用户可通过AI对话界面提交个性化定制需求，后台AI协调设计工具，随后通过3D打印完成生产。AI智能体自主管理生产流程，人形机器人负责搬运，AI控制机器人完成最终包装。“工业AI正从实验阶段迈向现实应用，我们正处在这轮技术热潮周期中最关键的节点。”
类似变化出现在更多工业环节。德国自动化组件制造商顺克公司在工博会上展示了将AI引入零部件抓取的方案。该方案结合摄像头、抓手和AI技术，可在无需复杂编程的情况下，实现对特定零部件的自动抓取，使夜班作业或高强度重复性任务实现自动化。
“AI让许多过去无法实现的自动化场景成为可能。”顺克抓取与自动化技术业务负责人塞巴斯蒂安·赫普夫尔说，“而那些原本已能用传统技术实现的自动化流程，引入AI后也变得更加高效、经济且易于使用。”
物理AI开启工业新场景
步入今年工博会26号展馆这一机器人和装配自动化的重点展区，很难不注意到穿梭其间的人形机器人。它们或与观众握手互动，或执行货物搬运任务，有的甚至还在演示间隙席地而坐、进入休整状态，让人仿佛置身科幻电影中的未来工厂。
“AI正成为工厂中的生产力，尤其是工业机器人和人形机器人在工厂中的应用。”工博会主办方德意志会展公司董事会主席约亨·科克勒说。
2026年4月20日，人们在德国汉诺威工业博览会参观人形机器人。新华社记者张豪夫摄本届工博会前夕，法国凯捷咨询公司发布题为《物理AI：将人机协作提升至新高度》的调查报告。这项覆盖全球15个行业、1678名高管的调查显示，67%的受访者认为，“物理AI”具有颠覆性意义，因为“它让机器人能够理解上下文、实时适应环境，并在非结构化场景中运行”。报告称，近八成受访企业和组织已实际部署“物理AI”。
在德国弗劳恩霍夫制造工程与自动化研究所展台，智能移动机器人项目负责人约亨·林德迈尔向记者介绍了今年展出的两项“物理AI”演示项目，其中之一是基于机器人实体并利用该所自研软件搭建的小型物流场景，机器人能够自主拾取料箱、行走搬运并完成上架操作。
“‘物理AI’有望在许多难以应用传统方法的场景中发挥作用。”林德迈尔说。谈及其未来发展，他表示，就像数码相机刚出现时那样，新技术最初只能完成与传统技术相似的功能，稳定性也不如传统技术，但随着能力持续演进，终有可能实现真正的超越。
AI智能体实现跨环节协同行动
随着识别、判断和执行能力不断落地生产场景，AI智能体正成为工业AI演进的一个重要方向。
德国弗劳恩霍夫智能分析和信息系统研究所数据科学家亚历山大·措恩认为，“智能体是一个能感知环境、自己做决定、采取行动来达成目标的系统”。在他看来，AI智能体的主要任务是通过主智能体把复杂的大问题拆成几个小任务，然后将这些任务分配给子智能体或者其他工具去执行，在此过程中观察执行情况、检测错误，并在必要时独立修正执行方案。
2026年4月20日，人们在德国汉诺威工业博览会参观。新华社记者张豪夫摄这种能力意味着AI的作用开始向流程嵌入和跨环节协同延伸。博世“智造协同大脑”业务负责人诺贝特·云格在工博会一场“AI智能体”主题研讨会上说，制造过程中往往存在专业知识分布零碎、专家资源稀缺等问题，尤其是凌晨等专家难以及时到场的时段，当设备或生产线发生故障停机时，智能体可提供处置建议，帮助恢复生产。
“根据经验，在一个约2000名员工的中等规模制造工厂中，应用这类系统后，单是减少停机时间这一项，就能带来可观收益。”云格说。
印度马恒达科技有限公司制造业务全球负责人马尼坎坦在这场研讨会上强调，在工业场景中部署AI智能体时，不能忽视人的因素和文化的作用。AI智能体应用的关键在于人与智能体之间的协同配合。员工是否理解智能体将如何在具体场景中发挥作用，往往直接决定技术能否真正落地。
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