传统工业机器人能够精准完成焊接、搬运、装配等任务，但依赖高度标准化环境和预先编程。一旦进入复杂、多变的生产场景，如多型号混线、非标装配，机器人往往无法自主判断，需要人工调试。因此，这类机器人本质上只是自动化设备，而非真正的智能体。
AI大模型的出现正在改变这一格局。随着视觉大模型、多模态模型和具身智能技术快速发展，机器人开始具备理解世界、理解语言并执行任务的能力。当前，全球AI产业正在形成两条关键技术路线：一条是让机器人拥有行动能力的VLA（Vision-Language-Action）大模型路线；另一条是让机器人理解现实世界规律的世界模型路线。两者的融合，被认为是下一代智能制造的核心基础。
VLA让机器人获得通用大脑
VLA的核心是将视觉感知、语言理解与动作执行融合，让机器人从执行程序转向理解任务。例如，面对把桌上的红色零件放到装配线上的指令，机器人需要完成目标识别、语义理解，并自主规划抓取、移动和放置等动作。
海外科技巨头推出的相关模型，被业界视为VLA发展的重要代表，借鉴了基于Transformer解码器的类GPT架构，实现了从自然语言、多模态视觉输入到机器人动作的端到端映射，进一步拓展了机器人处理现实任务的能力。
近年来，中国企业也加速布局，主要形成了三条路线：
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端到端通用VLA：某消费电子与汽车企业于2026年2月开源47亿参数MoT混合架构模型，并已在汽车工厂实现连续自主作业；某具身智能企业推出基于ViLLA架构的具身大模型，具备少样本学习和泛化能力。
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高效能与类脑VLA：某机器人企业推出类脑模型，将单次推理延迟降至2.19毫秒；另一企业启动千台级交付，物流场景作业效率达到人类水平的85%。
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轻量化垂直VLA：某企业推出0.8B参数模型，并于2026年6月完成某国际化妆品集团苏州工厂的快速部署。
不过，VLA解决的更多是怎么做，对于精密制造而言，机器人还需要理解环境、预测结果并保持长期稳定运行。因此，单纯依靠VLA仍不足以支撑真正的通用具身智能。
世界模型让机器人拥有工业经验
世界模型因此应运而生。该类模型的本质是AI对现实世界建立的一套内部模拟系统，能够理解环境状态、预测未来变化，并帮助机器人提前规划行动。在汽车电池安装等复杂任务中，机器人不仅需要识别目标，还要理解重量、角度、装配顺序以及上下游工序关系。世界模型可以模拟不同动作的潜在结果，从而辅助机器人进行决策。未来智能工厂可能形成“数据采集—数字孪生—世界模型模拟—机器人执行”的运行模式。
目前，全球多家科技和制造企业正在布局这一方向。某知名AI计算企业通过数字孪生平台构建虚拟工厂，用于生产流程模拟和机器人布局优化；某全球领先的电动汽车企业也持续强化世界模型能力。中国制造业拥有汽车、新能源电池、消费电子、家电、半导体等大量真实工业场景和生产数据，为工业世界模型提供了重要基础。某视觉与AI企业推动世界模型进入汽车模具工厂，将场景适配周期从数月缩短至数周；某智能制造装备企业也发布工业物理世界模型。与此同时，越来越多企业正在布局工业世界模型，加速推动机器人向理解环境、自主决策的目标演进，为智能制造落地奠定坚实基础。
VLA与世界模型联合构建智能工厂
VLA与世界模型并非相互替代，而是优势互补：世界模型负责理解环境、预测结果和任务规划，VLA负责将任务转化为具体动作。两者融合后，机器人将形成从感知到执行，再到反馈的智能闭环，并进一步提升复杂场景下的自主作业能力。
这也将推动制造业从传统自动化向AI原生工厂演进。未来，企业竞争将从设备、产能和成本优势，进一步延伸至工业数据、AI模型和智能系统能力。与此同时，机器人产业也将带动本体、减速器、伺服、传感器、AI芯片及工业软件等产业链协同升级。
这一趋势也将在产业平台中得到进一步体现。2027年3月8-10日，慕尼黑上海机器人及自动化技术展览会（automatica shanghai）将在上海新国际博览中心举办。作为机器人与自动化领域的重要行业盛会，该展会由慕尼黑展览（上海）有限公司携手德国机械设备制造业联合会（VDMA）上海代表处、中国机械工业联合会机器人分会（CRIA）及中国国际贸易促进委员会机械行业分会（CCPIT Machinery Sub-council）共同打造，以“智行所向，机聚未来”为主题，将集中展示工业机器人、协作机器人、具身机器人、移动机器人、检测技术、驱动与控制系统及传感器等前沿成果，为全球自动化与机器人产业提供技术交流与合作平台。
从ChatGPT改变信息处理方式，到VLA与世界模型进入工厂，AI正在从数字空间迈向物理空间。未来的机器人不再只是流水线上的机械执行设备，而将成为能够理解环境、积累经验、自主工作的工业智能体。制造业的下一场革命，或许不只是机器替代人工，而是人工智能开始真正参与并重塑生产方式。
黄金席位限时抢订,诚邀全球企业共襄盛举
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