編者按：近年來，隨著人工智能應用逐漸從虛擬環境拓展到物理世界，具身智能已成為備受矚目的前沿領域，并被2025年政府工作報告列為須重點培育的未來產業之一。具身智能不限于特定的形態，人形機器人是其重要載體之一，當與檢驗檢測、互聯網、大數據技術深度融合并應用于特定場景，可顯著提升檢測效率與準確性、保障人員和樣品安全、優化資源配置，推動檢驗檢測行業邁向全新的發展模式。

　　當前，具身智能機器人行業正經歷從技術驗證到規模量產的關鍵轉折。主流具身智能機器人在動態平衡、續航能力和環境適應性等方面已達到商業化應用門檻。而檢驗檢測領域正有很多精細化、高頻次、重復性工作急需機器人予以替代。可見，具身智能機器人技術在檢驗檢測行業的應用，既是技術發展的必然趨勢，也是行業升級的迫切需求。以下從可行性、必要性及實施挑戰三個維度進行系統分析，并結合產業實踐提出發展路徑建議：

　　技術可行性分析

　　1.多模態感知技術日漸成熟

　　(1)視覺檢測：已實現對車標、車燈的毫米級質檢，準確率超99%，其深度學習算法能識別微米級缺陷。

　　(2)力/觸覺傳感：工信部要求2025年觸覺傳感器力檢測范圍覆蓋0.1-240N/cm?，精度±5%，滿足精密裝配和材料硬度檢測需求。

　　(3)環境感知：集成溫濕度、氣體等傳感器，適用于危化品倉庫輻射監測或無菌車間環境控制。

　　2.運動控制與操作精度已達標

　　工業場景要求具身智能機器人行走速度≥3km/h、連續負載15kg，且能操作≥10種工具，滿足流水線多工序檢測需求。

　　靈巧手配合六維力矩傳感器，可實現擰螺絲、插線束等精細操作，誤差率低于0.1%。目前主流機器人都可實現。

　　3.AI決策與系統集成應用

　　具身智能技術可實現動態路徑規劃，在非結構化環境中自主避障。

　　可與LIMS(實驗室信息管理系統)數據互通，支持任務自動派發、結果實時回傳，減少人工干預環節。

　　4.測試驗證體系逐步完善

　　業內已發布全鏈路測試方案，覆蓋MIPI傳感信號、車載以太網通信、關節電機驅動等核心模塊。同時，《具身智能機器人一體化關節CR認證規范》的實施，為關鍵部件性能標準化提供依據。

　　應用必要性分析

　　1.可解決人力瓶頸與誤差痛點

　　一是可實現高頻重復勞動替代。例如，汽車質檢需每日數千次彎腰檢測底盤螺絲，具身智能機器人可7×24小時作業，效率提升2倍以上。

　　二是可大幅降低人為誤差。人工記錄誤差率約1%-2%，機器人質檢數據直連LIMS系統，錯誤率將降至萬分之一。

　　2.可突破高危極端場景限制

　　危險環境包括：核輻射區設備點檢、爆炸物、危險品采樣等場景，避免人員傷亡。

　　還可應用于高潔凈要求場景，如在藥品無菌車間中，機器人替代人員進出，可降低微生物污染風險。

　　3.可提升數據價值，實現流程優化

　　通過實時生成檢測大數據，驅動生產工藝改進。與MES/ERP系統聯動，實現“檢測-反饋-調控”閉環管理。

　　4.響應政策與產業升級需求

　　工信部揭榜掛帥任務明確2025年制造業具身智能機器人滲透目標，檢驗檢測為六大典型場景之一。符合新質生產力發展方向，頭部檢測機構(如華測檢測、國檢集團)已布局機器人檢測能力。

　　核心挑戰與風險

　　1.技術瓶頸

　　一是長續航需求。一般工業場景要求連續工作≥4小時，當前電池能量密度(220Wh/kg)仍待提升。

　　二是復雜決策能力。非標檢測任務(如未知缺陷分類)需大模型支持，百億級參數數據集尚在構建中。

　　2.成本與ROI平衡

　　粗估初代具身智能機器人單臺成本約120萬-200萬元，需在3年內替代5-8名人工才具經濟性。同時，專用檢測模塊(如光譜分析臂)定制開發周期較長，影響規模化復制。

　　3.人機協作與倫理風險

　　如遇突發異常(如設備故障)需人機權責劃分，尚無明確法規。同時替代低技能崗位可能引發就業結構沖擊，需再培訓機制配套。

　　4.標準與認證亟待補缺

　　一是具身智能機器人運動精度、安全交互等指標缺乏行業統一測評體系。同時跨廠商設備協議互通性差，系統對接需定制網關，行業的專項標準急需研制。

　　實施路徑建議

　　1.優先落地場景

　　以實驗室自動化為突破口，以LIMS為技術基礎，開發實驗室助理機器人，實現樣品自動傳遞、儀器操作(如天平稱量)、環境監測、危化品處理等核心功能。商業化進度可控制在2年以內。

　　2.生態共建模式

　　一是組建“產學研檢標”技術聯盟，聯合攻關，加速實現技術轉化應用。二是實現技術開源和數據共享，建立行業融合數據庫。

　　3.政策與資本協同

　　一方面積極申請揭榜掛帥專項，獲取研發專項資金。另一方面可探索租賃/檢測次數計費等輕資產模式，降低客戶初始投入，吸引最終用戶廣泛參與創新實踐。

　　4.人才交叉培育

　　設立“機器人檢測工程師”認證，培養既懂機器人運維又熟悉檢測標準的復合型人才。

　　結論

　　具身智能機器人在檢驗檢測行業的應用兼具技術可行性與產業必要性，短期可優先在汽車質檢、實驗室自動化等場景創造經濟價值，長期將重構高危、高精度檢測作業范式。突破成本與標準化的瓶頸需要產業鏈上下游協同，政策端需加速制定CR認證體系，企業端應聚焦模塊化設計以降低定制成本。預計2027年隨著核心部件國產化(如力矩傳感器、關節模組)，行業滲透率有望突破15%，催生千億級智能檢測新市場。