具身智能前瞻｜破题人形机器人在工厂的规模化落地

当AI改变信息世界之后，谁来改变物理世界？当人形机器人开始走出实验室，走进工厂、物流中心和真实作业场景，一个更现实的问题摆在产业面前：机器人如何真正实现规模化应用？

近日，2026具身智能暨人形机器人行业创新发展应用峰会在太仓成功举办。来自政府、高校、科研机构、人形机器人企业及产业链伙伴的200余位嘉宾齐聚一堂，共同探讨具身智能与人形机器人产业发展趋势、关键技术突破与规模化落地路径。峰会汇聚30余家人形机器人企业、90余家产业链企业，围绕人形机器人数字创生、自主制造、共生闭环三大数字主线，及AI前沿技术及应用场景展开深入交流。

活动合影

政企共识具身智能产业链方向

中德合作持续赋能产业创新

作为全国知名的“德企之乡”，太仓长期保持着深厚的中德产业合作基础。太仓市委书记陈羔在致辞中表示，本次峰会由西门子与舍弗勒两家德国企业联合举办，既体现了中德产业合作的持续深化，也展现了先进制造与具身智能产业融合发展的广阔前景。太仓将持续优化营商环境，服务企业创新发展，为机器人产业成长打造更好的创新生态。

机器人产业已经进入“链合创新”时代

李羚西门子数字化工业软件大中华区高级副总裁

作为大会发起方代表，李羚先生开宗明义地提出：“链合创新、场景赋能。”人形机器人行业已经从技术验证阶段进入规模化量产阶段。今天行业面临的挑战，不再是单个算法或者单个零部件的突破，而是工程复杂性、软件复杂性、制造复杂性以及规模化交付能力的全面考验。

谁能够率先打通研发、制造、部署与运营全流程，谁就更有机会赢得未来。为此，西门子正通过数字主线连接工程、制造、部署和运营，让机器人企业建立全生命周期持续优化能力，把创新真正转化为产业竞争力。

产业生态比单点创新更重要

舍弗勒中国首席执行官CEO张艺林博士从产业生态视角分享了自己的观察。作为深耕中国30余年的德资企业，舍弗勒长期坚持“在中国，为中国；在中国，为全球”的发展理念，在制造、研发及供应链体系方面持续加大本土投入。

随着具身智能产业进入快速发展阶段，单点技术领先已经不足以构建竞争壁垒。未来比拼的是产业协同能力、工程体系能力以及生态整合能力。而这也正是本次峰会希望推动的方向——让产业链上下游形成更紧密连接，共同推动人形机器人产业成熟发展。

数字技术让具身智能理解物理世界

场景决定价值

肖松博士西门子全球执行副总裁、西门子大中华区总裁兼CEO

肖松博士认为：

“场景不是验证技术的地方，而是定义价值的地方”。具身智能正在成为AI进入物理世界的重要入口。

过去几年，人工智能在信息世界实现了巨大突破；未来十年，更大的机会将出现在现实世界。而机器人要真正创造价值，关键并不在实验室，而在工业现场。未来工厂将出现全新的混合劳动力体系——人类、AI Agent与具身机器人协同工作。谁能够率先实现机器人与工业体系深度融合，谁就有机会率先释放智能制造价值。

围绕这一目标，西门子正通过Designcenter™、Teamcenter®、Simcenter™与Opcenter™等平台能力，帮助企业构建贯穿研发、仿真、制造和运营的数字化体系。

Physical AI开启新的产业时代

NVIDIA机器人业务负责人彭斯巍先生把这种趋势称为Physical AI。在他看来，AI正在从数字空间进入物理空间。未来改变世界的不只是聊天机器人，而是能够感知环境、理解场景并采取行动的机器人系统。

他表示：“This is the next frontier.” 数据、仿真、模型训练和真实机器人之间正在形成新的开发闭环，而这一轮创新浪潮将影响制造、物流、农业、建筑等众多行业。

机器人开始学会行动

清华大学赵明国教授则把话题进一步推进。如果说过去AI主要解决“思考”和“表达”问题，那么具身智能正在尝试解决“行动”问题。从机器人足球到通用具身智能研究，赵明国教授团队长期探索机器人如何从“Thinking like a human”“Talking like a human”，进一步走向“Acting like a human”。

他特别介绍了具身智能研究中的两个关键词：Vision-driven（视觉驱动）和 Reactive（反应式）。这意味着机器人不仅要看懂世界，更要在复杂环境下自主行动、快速学习和持续进化。而这背后离不开大量仿真验证、训练数据与工程体系支撑，也正是数字孪生和工业软件价值不断提升的重要原因。

西门子助力具身智能从样机走向量产

机器人研发进入正向工程时代

优必选研究院副院长梅兴泰博士分享了人形双足机器人研发实践。在人形机器人开发中，机电软协同已经成为必答题。优必选正利用西门子仿真工具结合实物测试数据开展虚拟验证，加快问题发现和设计优化速度。通过正向工程体系建设，机器人研发正在从经验驱动走向数据驱动和模型驱动。

数字主线是产业新基础设施

西门子王奇岭带来的核心观点非常明确：数字主线不只是管理数据，而是在连接工程、制造、部署与运营。随着机器人产品复杂度不断提升，企业需要的不再是孤立系统，而是一条贯穿从数字创生、自主制造到共生闭环的全生命周期的数字主线。这也是西门子近年来持续推进的重要方向。

数据底座决定企业成长上限

西门子闫太生聚焦一个关键词：数据底座。他指出，未来机器人企业竞争的核心，不仅是机器人本体能力，更是知识资产和数据资产的积累能力。统一、智能、贯穿全生命周期的数据底座，将成为企业持续创新的重要基础。乔玉炜：机器人研发范式正在重构

西门子乔玉炜分享了Designcenter在人形机器人研发中的最新实践。通过沉浸式协同设计、AI驱动分析和原生URDF工作流，机器人开发效率正在显著提升。其中，利用西门子原生的URDF使数据准备时间可缩短60%以上。

许光浩：性能工程决定产业化能力

西门子许光浩则把目光放在可靠性与验证体系上。从结构设计、运动控制到热管理和系统集成，人形机器人产业化必须解决大量工程问题。西门子正在通过性能工程数字主线，构建设计需求、仿真预测、试验验证与迭代优化的闭环体系。

具身智能未来工厂正在到来

张霄鸣：难的不是做出第一台机器人

酷哇科技执行副总裁张霄鸣先生总结得非常直接：真正困难的不是做出第一台机器人，而是交付第一万台机器人。随着机器人逐渐演变为机、电、软、AI深度融合的复杂系统，企业需要的不再是单点工具，而是一条贯穿产品全生命周期的数字主线。

Nikita Gao：开放平台加速产业创新

北京人形机器人创新中心Nikita女士介绍了“天工”平台和“慧思开物”平台业务发展。从开放机器人平台到具身智能开发平台，再到大规模数据基地建设，一个更加开放的产业生态正在形成。同时也总结利用西门子测试解决方案提高产品质量的价值。

王玲：数字孪生让工厂学会思考

西门子王玲围绕AI与数字孪生融合展开分享。她认为，未来工厂不仅需要看见生产过程，更需要理解生产过程、预测生产过程。通过持续数字连接，人形机器人、人类和自动化系统将能够实现更高水平的协同工作。

管俊：让数据真正变成决策

当越来越多的数据进入工厂之后，一个新问题出现了：数据如何转化为决策？西门子管俊分享的Intelligence Center X正是对此的回答。他指出，工业AI的价值不在于生成内容，而在于帮助企业把数据转化为正确的决策和行动。

圆桌论坛：从样机到万台，人形机器人如何跨越产业化鸿沟？

大会压轴的圆桌论坛上，西门子中国研究院研发总经理李明博士主持，与清华大学赵明国教授、舍弗勒中国区电驱动事业群总裁陈相滨博士、优必选研究院副院长梅兴泰博士、西门子数字化工业软件大中华区副总裁李志明博士围绕《人形机器人前沿技术及工厂应用场景探索》展开深度对话。论坛聚焦三个最受行业关注的话题：从关节到整机，核心技术如何突破；从样机到万台，量产难题如何破解；从单体机器人到未来工厂，生态如何协同。

讨论过程中，一个观点被反复提及：“工业系统的价值不仅在于单点技术突破，更在于全生命周期的持续优化。”随着数字主线、工业AI和数字孪生不断成熟，人形机器人产业正在跨越“能做出来”阶段，进入“能够规模化应用”的全新阶段。

结语

从具身智能到未来工厂，从数字主线到工业AI，从算法创新到规模化落地，本次峰会展现的不仅是人形机器人产业的发展图景，更是一条正在逐渐清晰的产业路径。

西门子正通过数字主线、数字孪生、工业AI和开放生态平台，把产业链上下游真正连接起来。而这场关于未来机器人的探索，也正在从实验室走向工厂，从概念走向现实。