世界顶级投行盛博（Bernstein）最新发布的行业报告指出，工业机器人领域正经历一场由物理AI驱动的深刻变革，这场变革被定义为行业的“第二次复兴”。报告预测，未来十年全球工业机器人出货量将以年均12%的复合增长率持续扩张，其核心驱动力已从传统机械性能转向具备自主决策能力的智能系统。
工业机器人的进化轨迹呈现清晰的阶段性特征。1980年代至2020年间的“固定路径阶段”，机器人仅能执行预设的标准化操作，应用场景局限于汽车点焊、车身喷涂等重复性工序。2020年后进入“灵活路径规划阶段”，通过实时环境感知与路径调整能力，机器人开始涉足机床上下料、智能焊接等复杂任务。当前行业正迈向“复杂任务规划阶段”，机器人开始具备长序列任务执行能力，能够处理软材料、实现深度人机协作，这标志着真正意义上的智能转型。
物理AI并非单一技术突破，而是构建起四层技术生态体系。底层由机器人本体与数字孪生构成，通过高精度伺服电机与嵌入式算法确保动作精准性；第二层是多模态AI驱动的任务规划软件，相当于机器人的“决策中枢”，负责整合传感器数据并生成行动指令；第三层传感器阵列包含3D视觉相机、触觉传感器等，为系统提供环境感知能力；顶层的世界模型则通过数字仿真技术，让机器人在虚拟环境中完成无限次试错学习，显著降低现实部署成本。
报告特别澄清四个关键认知：首先，AI技术是对传统硬件的赋能而非替代，在六自由度空间控制等精密场景中，传统算法仍具有不可替代性；其次，世界模型与机器人本体开发属于不同技术赛道，前者更擅长处理布料折叠等复杂物理交互；第三，传感器市场将迎来爆发式增长，其数据供给能力直接决定AI系统性能上限；最后，头部企业普遍采用“双轨战略”，如发那科在强化自研能力的同时，通过与英伟达等企业合作完善技术生态。
这场变革正在重塑产业链价值分布。整机厂商中，具备算法自研能力且开放生态合作的企业将占据竞争优势；核心零部件供应商受益于行业扩容，但技术壁垒决定其溢价空间；传感器与AI软件企业则成为最大受益者，其市场增速可能超过整机领域。数据显示，技术领先企业的市场增长率普遍高于行业平均水平，印证了资本市场对创新技术的溢价倾向。
尽管前景广阔，物理AI的商业化仍面临多重挑战。技术从实验室到生产车间的转化周期可能长达数年，高端组件成本限制了初期应用范围，制造业资本开支周期直接影响技术普及速度，而行业标准缺失则可能阻碍生态系统形成。报告以汽车行业为例指出，当前焊接工序自动化率已达90%，但装配工序仍不足30%，这种差距恰恰是物理AI技术的主要突破方向。
当机器人能够像熟练工人一样完成线束连接、软管安装等精密操作时，工业生产模式将发生根本性转变。物理AI不仅赋予机器人应对不确定性的能力，更推动制造系统向自主决策方向演进。这场静默的革命正在重新定义“工业机器人”的内涵——它们不再是简单的执行工具，而是成为具备认知能力的生产伙伴。
