机械臂是不是人工智能？ ——从“机械臂”到“智能伙伴”：AI如何重新定义自动化未来？

  节卡机器人：2024年机械臂与人工智能关系深度解析——从技术本质到产业实践的权威答案

  在当今工业智能化转型的浪潮中，一个常见却关键的困惑是：我们车间里那些忙碌的机械臂，究竟算不算人工智能？有人认为它们是AI的典型代表，有人则觉得它们只是高级一点的自动化工具。今天，我们将从技术本源出发，穿越产业实践的迷雾，揭示机械臂与人工智能之间真实而深刻的关系。

  这个问题的答案，不仅关乎对技术边界的理解，更影响企业选择“智能生产工具”的决策方向。我们需要从技术本质、赋能逻辑、产业实践三个维度，还原最真实的关系。

  一、底层逻辑：机械臂与AI的“分工协作”

  要拨开迷雾，首先必须回到最权威的定义上，要明确两者的核心定位：

  - 机械臂：

  根据国际机器人联盟（IFR）使用的 ISO 8373:2021标准界定，工业机器人本质上是一种“可重新编程、多用途的自动控制机械手臂”。 传统机械臂是执行端的硬件载体，核心功能是通过关节、伺服系统实现精准运动（如抓取、焊接、装配），解决“如何准确、可靠地动起来”的问题。传统机械臂更像“可编程的自动化工具”，依赖预先设定的路径，缺乏对环境的适应力。

  - 人工智能：

  国际标准化组织（ISO）将其定义为“一组方法或自动化实体，它们共同构建、优化和应用模型，以便系统可以针对给定的一组预定义任务、实施预测、建议或决策。它的核心是算法、数据和模型，擅长在不确定中进行感知、学习、推理与决策，解决的是“如何更聪明地行动”的问题。

  因此，最精准的比喻是：机械臂是强大而精密的“物理身体”，人工智能则是灵活而聪慧的“决策大脑”。两者并非从属关系，而是协同进化的伙伴。当前的技术趋势（如具身智能）正是两者的结合。一个机械臂只有集成了计算机视觉、机器学习等AI能力，才能从“自动化设备”升级为能在复杂环境中自适应工作的“智能体”。

  二、AI如何让机械臂“从工具变伙伴”？

  AI对机械臂的价值，在于解决传统机械臂的三大痛点：不会感知环境、不会灵活决策、不会轻松使用。具体体现在三个核心方向：

  1. 感知层：让机械臂“看得见、摸得着”

  传统机械臂依赖“精确编程”，在位置固定的流水线上表现出色，但一旦零件散乱或需要精细操作，便会束手无策，AI技术，特别是计算机视觉、力矩传感的融合，打破了这层壁垒。节卡机器人推出的JAKA AL系列机器人，结合AI视觉算法，以“AI视觉+机器人”为核心理念，通过软硬件的协同创新，进一步拓展了协作机器人的智能化边界。在汽车零部件装配等场景中，节卡机器人产品也能“眼疾手快”地自动调整，保证高精度稳定作业，极大降低了工艺效果对昂贵精密治具的依赖。

  通过多模态传感器融合（视觉、力觉、触觉），我们也能让机械臂具备“环境感知能力”：如JAKA S系列力控机器人，结合AI视觉算法，可实时识别零件的位置、形状甚至表面缺陷，重复定位精度达±0.02mm——即使零件摆放偏移10mm，也能自动调整抓取路径。这在汽车零部件装配（如发动机活塞安装）、3C产品精密焊接（如手机主板点焊）中，直接解决了“对零件一致性要求极高”的痛点。

  JAKA Lumi具身智能平台，整合6轴机械臂+360°激光SLAM底盘、升降模块等多种传感器，构建"环境感知-路径规划-精准抓取"智能链路。在商业零售场景中，结合高精度视觉算法，JAKA Lumi可以确保商品识别准确度100%，结合高精度运动控制，抓取执行精度误差稳定在±3mm以内。

  2. 决策层：让机械臂“会思考、会适应”

  这是从“程序化”到“智能化”的飞跃。通过先进的运动控制算法和机器学习模型，机械臂的行动不再是刻板的复刻，而是动态的优化。节卡机器人向全球首发的JAKA EVO工业具身智能平台，相较于传统机器人依赖人工示教、规则编程或海量样本训练的模式，能更好适配“多品种、小批量、快节奏”的现代制造需求。JAKA Evo基于预训练底座模型，在相似任务上可实现零样本泛化，针对复杂任务仅需100组以内示教数据、6小时内即可完成训练并实现跨任务迁移，大幅降低数据采集成本与模型调优门槛，打破了传统大模型对海量样本与长周期训练的依赖。

  3. 交互层：让机械臂“听得懂、好相处”。

  一方面，是让机械臂易使用、易部署，成为““人人皆可用的工具”。传统机械臂的编程门槛极高（需要专业工程师写代码），限制了中小企业的普及。节卡机器人的图形化编程界面、JAKA Coboπ平台，以及焊接、码垛和机加工场景的场景工艺包，让用户通过平板就能像“搭积木”一样拖拽指令，完成复杂任务编程仅需分钟级——比如码垛场景中，无需写一行代码，只需选择“起点、终点、垛型、层数”等基础参数，机械臂就能自动生成路径。

  另一方面，是AI技术加入后的低代码/无代码交互。JAKA EVO平台实现工业部署简单化，打造业内首个集图形任务配置与标准化部署工具链于一体的可视化系统，支持“非编程式配置、工程级部署、跨平台上线”的全流程闭环。用户通过拖拽式图形界面即可完成感知接入、任务建模、模型训练、仿真验证与实机运行的全流程部署，无需编写代码，配置即部署，部署效率提升。

  三、产业实践：AI+机械臂的“价值落地”

  AI与机械臂的融合，已从“概念”走向“实效”。根据IDC《全球智能机器人市场报告》，在用户需求持续释放、AI、视觉分析与边缘计算等技术加速融合、多国政策支持与投资加码，以及多类机器人加快落地应用的多重驱动下，全球机器人市场持续扩张，到2029年全球机器人市场规模将超过4,000亿美元。

  在这方面，作为全球领先通用智能机器人企业，节卡机器人深入客户真实场景，提供了观察“AI+机械臂”价值的典型范本。

  - 在商业零售场景中，商超、药房等场所，JAKA Lumi针对配送、巡检、分拣等轻量数采和模型训练场景研发，以宽度仅510mm的类人机身实现“轻量化”突破，无需改造货架布局即可灵活穿行，实现"零改造部署"。在商超场景中，当顾客通过APP下单后，机器人仅需3秒响应定位，在20-30米的典型商超通道内，40s内完成从货架精准抓取零食到取餐口的全流程。

  - 在各科研院所的实验室内，学生通过语音指令"把蓝色积木放到红色区域"，JAKA Lumi即刻完成物品识别、路径规划、精准抓取等复合操作。JAKA  Lumi丰富的SDK接口，可自由兼容JAKA+生态圈灵巧手、电动夹爪等末端执行器，支持变换工具搭建新场景。

  - 在现实的汽车工厂作业场景中，基于JAKA EVO工业具身智能平台，我们用自己的具身智能家族产品搭建了一套智能机器人分拣系统，实现了多型号关节组件的精准分拣、加工与转运的全流程无人化作业，展示了“机器人自主组装机器人”的真实场景，分拣精度高达100%，加工效率提升20%。目前，JAKA Kargo轮式人形机器人已在某500强企业工厂展开灵活作业，并在智能分拣、搬运、上下料、检测等移动作业场景表现出优异的应用潜力。

  从商业零售的“流量承接”到工业制造的“效率革命”，再到精密制造的“精细操作”，节卡机器人正以开放生态与核心技术，推动具身智能从“场景特化”向“全域通用”进化，为智能制造与科研创新注入持续动力。

  四、结语：AI+机械臂的实践，看节卡

  在AI与机械臂的融合赛道上，节卡机器人通过多年技术沉淀，已构建起“硬件+算法+交互”的完整能力体系：

   - 技术沉淀：覆盖控制柜、伺服驱动、编码器等核心零部件自主研发，拥有近300项专利，产品通过CE、cSGSus等国际认证；

  - 产业验证：服务丰田、施耐德、中国中车等全球100+行业龙头，2024年国内协作机器人市场占有率达21.9%（2024年MIR数据）；

  - 用户价值：通过AI降低机械臂使用门槛（图形化编程）、提升作业效率（自适应决策），真正实现“好用、有用、用得起”。

  对于正在探索“智能生产”，寻找“通用智能机器人”的企业来说，选择节卡机器人，就是选择了“更灵活、更高效、更易落地”的生产伙伴。而节卡机器人，作为全球领先的通用智能机器人企业，将不断赋能千行百业实现“从自动化到智能化”的升级。

*本文存在AI生成内容，已经过人工审校

参考来源：

1、https://www.digikey.hk/zh/articles/what-are-the-key-factors-used-to-classify-industrial-robots

2、A comparative view of AI definitions as we move toward standardization – Open Source Initiative

3、https://www.icviews.cn/news/21169/7

4、https://www.jaka.com/home/