聚智而行，向新而生： 中国智能制造迈向2026的系统性跃升

时序更替，岁至2026。当我们站在一个新的时间节点回望，中国制造业的智能化转型之路，已然走过了一段从概念普及到实践深化的关键历程。2021年，本刊曾邀请多位行业专家与企业代表，共同探讨疫后复苏与“十四五”开局之年的智能制造新思考。彼时，面对工业4.0的浪潮，上海大学李明教授睿智地指出：“工业有道，但绝不是弯道。”

 

五年弹指一挥间。从“为什么要工业4.0”的根本性追问，到“如何实现数字化转型”的实践性探索，中国智能制造的发展脉络日益清晰。产业链上下游的企业不再是各自为战的孤岛，而是形成了协同共生、价值共创的生态系统。技术不再是束之高阁的概念，而是深度融入生产流程、赋能业务价值的核心引擎。

站在2026年的门槛上，《智能制造纵横》再度聚焦智能制造，通过聆听来自自动化核心部件、工业机器人、系统集成、软件平台等不同环节领先企业的声音，试图勾勒出一幅更为立体、更具动感的中国“智”造新图景。

 

产品迭代：越来越多数字化、智能化应用落地

近年来，智能制造市场得到了蓬勃发展，越来越多数字化、智能化应用加速落地。在2025年，爱普生（中国）、北尔电子、杜尔涂装、西恩科技、卓珲机器人等都在各自的细分行业推出了不少创新产品。

凭借“芯片+算法+全国产化”的技术优势，西恩科技专注于高功率密度伺服驱动系统的研发与制造，已成为人形机器人、四足机器狗、半导体产业链中不可或缺的核心一环。2025年，公司通过泰山系列、华山系列、嵩山系列等创新产品，不仅实现了技术的重大突破，更在商业化落地方面取得显著成效，为中国机器人产业的自主可控发展提供了强有力支撑。

围绕智能制造产业链中“连接 OT与 IT的关键枢纽层”的产业定位，北尔电子在2025年的核心创新集中在“软件架构现代化与 Web 化转型”，推动从“传统HMI”向“智能边缘终端”定位的产品认知转变。公司发布了里程碑式的硬件产品X3 HMI 系列，不仅大幅提升了硬件能力以应对复杂的边缘后台逻辑需求，提供了更加现代化的Web集成和代码管理方案，更内置了符合法规要求的强化的网络安全功能。另外，针对日益增长的B/S架构需求，北尔电子同时有大力推广基于纯 Web 技术（HTML5/CSS/JS）的下一代 HMI 软件方案WebIQ。

爱普生精准把握了技术的发展趋势和中国市场需求的变化，推出了一系列高品质新产品。尤其是首款专为中国定制的高性价比LA-A系列机器人，延用高品质核心部件保证品质的同时，精选必要性能满足应用需求，全面追求实施和运营成本的优化。

其次，针对锂电、汽车零部件等更大负载需求的行业，爱普生推出了负载50公斤的LS50-C系列SCARA。 同时，回转手臂结构、在有限空间也能自由运动的吊装机型RS-C系列全新升级，搭载新款RC800-A控制器，对比当前RS系列，最大负载提升，循环时间进一步缩短，大幅提升客户效率。

除了机器人本体以外，新款RC+ 8.0软件在易用性、软件性能上也进一步提升，提高客户自动化部署效率。爱普生一贯秉持“省、小、精”的理念，保证机器人的高精度、高速度、高稳定性。除此之外，基于海量的应用，开发关键零部件压力传感器、模拟量板卡，视觉等，解决客户痛点，引领机器人方案赋能智能制造。

针对汽车行业（含新能源汽车）的生产痛点，卓珲机器人推出了三款核心创新产品及方案：

重载型悬臂梁桁架机器人：这款产品采用单侧固定的悬挑结构设计，无需双侧立柱支撑，能大幅节省车间安装空间。在新能源汽车电池包装配场景中，它可适配不同规格电池模组的高精度搬运与定位，通过机械自锁功能保障重载工件转运安全，同时兼容多车型混线生产需求，助力客户优化狭窄空间内的自动化流转效率。

柔性冲压线桁架自动化系统：针对传统汽车冲压线人工介入风险高、换型慢的问题，该系统集成了多轴协同控制与快速换型模块，可实现金属板材的自动拆垛、送料与冲压件取放，全程无需人工进入高危区域。

工业多关节机器人焊接与装配集成方案：针对汽车零部件精密装配的柔性化需求，该方案以 6 轴工业多关节机器人为核心，集成视觉定位、力控补偿等智能模块，可实现汽车发动机零部件压装、内饰件精准安装等复杂工序。

涂装是汽车智能制造的最后一道工艺环节，直接决定了产品的外观质感、色彩精度、防腐性能和表面耐久度。杜尔涂装在2025年针对汽车行业开发了2套创新产品并分两个层级进行部署：

设备层面，公司有DXQequipment.analytics，涂装车间每台机器人每天大约有2个G的数据，以这些高分辨率数据为基础，再加上建立的机器学习模型，使公司能够对设备进行异常检测和预测，通过数据分析，杜尔同时还可以优化设备维护任务。

 

车间级层面，杜尔一方面从不同的工艺流程中收集各工艺参数，另一方面，公司拥有每辆车的质量数据，通过DXQplant.analytics中基于人工智能算法的经验模型，杜尔可以找到质量数据和工艺数据之间的相关性，例如，若产品在特定的时间点或工艺段，总会出现异常质量问题，则可以从数据和模型的角度，可直接获知具体哪些工艺参数会影响这些质量问题。

数智化涂装车间的价值，正是在于用技术手段将这种“最后一道关”的品质波动降至极低，同时极大提升生产效率和柔性能力——它不再是孤立的生产环节，而是深度融合于智能制造系统、驱动品牌价值提升的“引擎”。

 

奚亚飞，爱普生（中国）有限公司工业机器人事业部市场与销售总监

 

技术融合+市场破局，共筑智能制造新生态

“近年来，AI的高速发展，极大地影响着我们的生活、学习和工作，而软件端算法的提升需要匹配相应算力的提升，上游算力的提升更需要相关硬件的支撑。”爱普生（中国）有限公司工业机器人事业部市场与销售总监奚亚飞认为，当前空间与成本的优化需求以及算力与散热之间的冲突，使得算力的快速提升遇到瓶颈。比如企业需在有限机房空间内提升计算性能，同时降低空间投资成本，机架更要在更高功率密度下实现高效部署，是挑战也是机遇，我们依然看好相关终端和上游算力端产品的增量空间。

 

杨明，苏州西恩科技有限公司董事长

面对算力提升的瓶颈与行业发展的需求，技术创新成为突破关键，苏州西恩科技有限公司董事长杨明也分享了对核心技术与行业挑战的看法。他认为，推动行业前行的关键技术包括AI驱动设计优化、宽禁带半导体（如GaN/SiC）应用，以及力矩感知与控制的深度融合，这些将直接提升伺服系统的功率密度与智能水平。当前行业的最大挑战在于跨学科技术的高效集成复杂度，以及前沿研发投入与商业化成本压力间的平衡。未来，西恩科技将持续深耕“芯片+算法+全国产化”技术平台，并积极拓展伺服系统在人形机器人、半导体、军工航天等高端装备领域的应用，以底层创新赋能更广泛的智能制造场景。

 

唐金伟，安姆阿欧（广州）工业科技有限公司总经理

安姆阿欧（广州）工业科技有限公司参与智能化制造的诸多环节，比如：工厂内AGV物流、自动化机器人、工业控制、能源管理、安全防护、智能化产线改造、智慧物流AGV+能源管理系统等等。

就安姆阿欧所处的细分领域而言，公司总经理唐金伟认为，汽车新能源有可能朝着超氢能源发展，比如从驾驶和操控方向来看，自动驾驶技术会越来越成熟。但硬币的另一面是，市场规范和法律规范可能会成为整个行业最大挑战，直接引导行业走向，从而带动新的发展。他坚持道，安姆阿欧将始终致力于在智能化制造的道路上贡献一份小小的力量，与客户结合更加紧密，助力客户降本增效，提高市场竞争力。

 

刘海涛，北尔电子技术支持经理

在北尔电子技术支持经理刘海涛看来， Web 标准技术（HTML5/WebGL）在工业现场的下沉以及容器化技术（Docker）在边缘侧的应用是未来推动行业前行演进的重要技术手段。Web 技术的开放性和通用性能够打破不同软件平台之间的封闭性，也能够让工业HMI交互界面更加符合现代UI水平且易于维护。而容器化技术可以赋予我们的各种边缘节点设备极大的灵活性，使其能自主运行各类自研算法及第三方应用。

“当前面临的最大挑战是自动化行业中全栈型技术人才的缺乏。传统的自控和电气工程师通常并不直接具备这些IT导向的技术能力，如何降低技术门槛，让传统OT人员能适应IT化的工具，是我们和客户共同面临的挑战。另外，如何满足各类的新兴的网络安全法规要求，同时兼顾方案的可用性和易用性，这对产品研发和方案实施也提出了更高要求。”

未来北尔电子会继续在延续适合传统OT使用的产品方案的同时，进一步基于Web、Docker、API、Net等不同维度进行整合，为产品提供更多开放的接口，支持客户去实现高灵活度、高定制化需求的边缘解决方案。

 

顾闻佳，杜尔涂装系统工程（上海）有限公司数字工厂高级经理

来自杜尔涂装、卓珲机器人的两位采访嘉宾则从涂装数字化与工业机器人智能化两大细分赛道，分享了前沿技术应用方向与行业破局思路。杜尔涂装系统工程（上海）有限公司数字工厂高级经理顾闻佳表示，有三项新兴技术在切实推动所在行业发展：

• 视觉识别：随着5G+工业互联网的发展，涂装视觉识别系统正迈向更高阶的智能形态；
• AI质量预测：通过分析历史数据，预测涂层缺陷概率，指导工艺优化；
• 绿色制造：精准控制涂料用量，减少VOC排放，助力碳中和目标实现。

但是，由于近几年国内汽车市场“增量不增收、增收不增利”的总体特征仍在加剧，国内市场趋近饱和，顾闻佳认为，目前最大的挑战是怎么“走出去”。未来杜尔涂装的计划是充分利用本地化资源，成本优势进行技术研发更新、迭代，精准契合国外用户需求，亦同步跟上国产汽车“出海”步伐。

 另一个最大的挑战是，目前客户的灵感爆发式增长，一些需求可能需要很强的专业技能以及软件手段来实现。尽管杜尔有着非常强大的专业经验，但是如果要落实到精准符合客户需求的产品，需要做大量的工程实践，这也需要时间来一步步修正和优化，往往客户的工期又相对比较紧张，提升软件效果将会是一大挑战。“不过我们相信有能力来克服这种困难，这也是应对本土化的道路上必须走的一步。”

 

严晓锋，上海卓珲机器人有限公司总经理

 

同样地，有三类技术突破也被上海卓珲机器人有限公司总经理严晓锋视为正在重塑工业机器人行业发展格局的“利器”：

• AI 视觉与多传感器融合技术：3D 视觉、触觉感知与 AI 算法的结合，让机器人能精准应对复杂场景。比如在精密装配中，通过视觉定位实现微米级操作，配合力控补偿技术，大幅提升焊接、装配的一致性，这也是卓珲机器人产品迭代的核心方向之一。

• 数字孪生与仿真技术：通过构建虚拟生产场景，机器人可在仿真环境中完成训练与程序优化，不仅缩短了现场部署周期，还能提前规避作业风险，尤其适配汽车行业多车型混线生产的柔性需求。

• 机器人大模型与轻量化算法：大模型让机器人具备更强的自主学习和决策能力，而轻量化模型则实现了边缘端高效部署，能快速响应智能制造中高频次、多变量的生产需求，让自动化系统更智能、更易用。

 

“这些技术与桁架机器人、工业多关节机器人的深度融合，正推动行业从‘自动化’向‘智能化’跨越，也是我们技术研发的重点发力方向。未来，卓珲机器人将始终以技术创新为核心，以客户需求为导向，为中小企业的生产作业智能化升级提供支持。”严晓锋表示。

 

AI+与具身智能赋能，“智”造迈向软硬结合新征程

AI+、具身智能正成为中国“智”造的核心驱动力，从算力支撑到场景落地，从技术突破到产业协同，正重塑工业制造的底层逻辑。在这一浪潮下，企业纷纷以技术创新破局瓶颈，以生态协同拓展边界，在AI辅助决策、具身智能落地、绿色低碳转型等方向持续深耕，共同勾勒出智能制造的全新图景。

AI+制造业已经成为工业领域的一大趋势。刘海涛指出，北尔电子的定位更多作为“AI结果的呈现者”角色。在北尔电子内部，我们积极使用AI来提升工作效率和服务质量。比如我们会利用 AI 辅助代码生成工具来加速客户定制化脚本的开发与调试，利用一些大语言模型工具整理和检索海量的技术文档，去大幅缩短问题的响应时间，改进输出质量。

同时，他认为，AI 广泛应用的最大挑战目前仍然在于其“不确定性”与工业现场的“确定性”诉求之间的矛盾，所以目前现阶段AI仍然只适合作为辅助决策工具，提供建议，而最终的控制指令仍然必须由人或确定的 PLC 逻辑来执行。同时，出于数据隐私的考虑，如果AI需要对包含核心算法的信息处理，就必须考虑AI模型在本地边缘设备上部署运行，而不能直接使用公有云。 

具身智能机器人重新定义了柔性制造的边界。杨明表示，西恩科技坚信，现代高端制造业的竞争是产业链生态的竞争。我们摒弃简单的“供应商客户”关系，致力于与上下游伙伴建立深度协同的“共创”模式。在上游，我们与芯片及材料供应商建立联合实验室，共同定义未来零部件需求。在下游，我们与机器人整机厂商开展“早期介入式合作”，从产品设计阶段就嵌入我们的伺服解决方案，共同优化性能与结构。

此外，西恩科技为核心合作伙伴降低集成门槛，支持定制化，加速开发周期。这种紧密绑定、风险共担、利益共享的模式，能最快速度响应市场变化，共同打造最具竞争力的高端解决方案。

严晓锋则认为，具身智能机器人的发展为柔性制造提供了新想象，但工业场景对稳定精准、高负荷运行、性价比的要求极高，当前其核心零部件可靠性、场景泛化能力、成本与量产能力均未达工业应用标准，短期难以替代成熟工业装备。行业及公司面临的核心挑战也集中在这些方面。卓珲机器人目前更关注在多传感器融合、AI 视觉等关键技术融入现有工业机器人产品，公司将在深耕工业自动化核心赛道的同时持续关注行业技术进展，待技术与应用成熟后再适时切入相关场景。

当AI技术深度赋能工业生产效率提升时，绿色低碳转型也同步成为制造业高质量发展的核心命题。“零碳工厂”已被政府报告明确列入建设列为推进绿色低碳转型的核心抓手，绿色能力与数字化能力共同构成未来供应商的核心竞争力。

作为最早加入国际倡议组织RE100的日本制造商，爱普生全球所有工厂均于2023年实现100%可再生电力转型。同时，爱普生一直以“省、小、精”技术理念为核心，深耕于实现循环经济、减少能源消耗、升级绿色制造等议题，带动产业链上中下游为可持续发展目标作出贡献。其承诺，2030年前以控温1.5℃为目标，减少总排放量，2050年爱普生将达成碳负排放和地下资源零消耗，以实现可持续发展，让世界变得更加和谐美好。

为此，爱普生更是制定了明确的行动方针：降低产品、服务及供应链中的环境负荷；通过开放及独特的创新活动，实现循环经济，推进产业结构改革；为全球环境保护活动做出贡献。

爱普生将绿色创新贯穿产品生命周期，从设计、制造到运输、使用和再生，都在降低对环境的影响。例如运输方面，爱普生通过提高产品、零件和废弃物运输效率来减少温室气体排放，例如缩小产品尺寸、提高运输效率，创新装货和包装流程以提高装货效率等。

立足当下的技术创新与绿色实践，2026 年智能制造将迎来全新发展阶段。展望未来，杨明认为行业将呈现“软硬结合，场景深化”的趋势。软件定义机器人的能力将成为分水岭，AI大模型将更多融入运动控制，赋予机器人更强的任务理解与自主决策能力。同时，技术将从实验室演示走向特定场景的规模化落地，如制造业中的精细装配、物流领域的无人化搬运等。

机遇在于，下游应用需求的明确化将倒逼核心零部件技术迭代，为拥有硬科技的企业打开市场。挑战则更为严峻：一方面，场景落地的成本敏感度极高，对供应链成本优化能力是巨大考验；另一方面，行业标准的缺失可能引发兼容性问题，制约产业化进程。如何平衡性能、成本与可靠性，是行业共同课题。

可见，从技术迭代到生态共筑，从AI赋能到绿色转型，中国智能制造正以系统性跃升之势迈向2026，在挑战中破局，于创新中致远。

 

来源：荣格-《智能制造纵横》

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