10月29日，由移动机器人产业联盟（以下简称“CMR产业联盟”）与人形机器人场景应用联盟主办，杭叉集团与泰科电子联合承办的“2025具身智能移动机器人产业峰会”在上海新国际会展中心成功举行。

本次圆桌由CMR产业联盟秘书长李进科主持，新松移动机器人研究院院长吕祥仁、今天国际技术总监王勇、大众一汽发动机长春分公司负责人兼自主移动机器人团队负责人王志宇，以及泰科电子工业自动化与电气事业部、机器人行业产品经理涂国娇共同参与，就AI赋能物流机器人产业的趋势与挑战进行了深度交流。

从“单体智能”到“群体智能”：AI重塑物流机器人

新松移动机器人研究院院长吕祥仁

在关于AI如何驱动物流机器人从“单体智能”迈向“群体智能”的讨论中，新松移动机器人研究院院长吕祥仁认为，AI正在让机器人从“执行者”向“思考者”演进。当前移动机器人已搭载激光雷达、视觉等多类传感器，具备较强的环境感知能力，而AI的引入则让机器人具备了理解环境、主动判断与智能反馈的潜力。

“未来的移动机器人将不再只是被动执行指令，而是通过对环境的理解，感知细微变化并作出智能反馈。”吕祥仁介绍道。新松正通过AI、5G通信技术相结合，构建智能调度系统，实现云端智能调度与多机协同。“多个机器人可在不同地点同时采集数据、构建模型，并通过云端融合，实现更高效的任务协作与系统容错。”

在他看来，AI时代的自主移动机器人竞争力的核心是数据。“数据是AMR的粮食”吕祥仁强调。如何获取高质量、可训练的数据，将直接决定AI模型的智能水平。新松目前通过大量工程项目积累真实场景数据，同时结合仿真系统，采用“20%真实数据加801%仿真数据”的方式构建数据集，以弥补工业环境中数据获取的不足。

今天国际技术总监王勇

针对这一话题，今天国际技术总监王勇从企业的实际应用出发，指出AI与物流场景结合必须以需求为导向。他提到，在物流环节中，AI的介入应首先聚焦具体的效率痛点，如上下料与搬运等环节，“而不是强行把AI加到系统里”。AI的落地要以场景问题为起点，而非单纯的技术堆叠。

王勇介绍，目前企业在调度系统中已尝试引入强化学习，将AGV单体看作多智能体，通过算法优化实现智能调度。但真正意义上的群体智能仍需长期的数据积累与算法训练。他认为，AI泛化能力的实现受限于行业数据壁垒。“很多客户出于安全和商业考虑不愿共享数据，这使得AI模型难以形成跨场景的泛化能力。”因此，短期内行业可在“局部泛化”的方向逐步演进，通过针对性场景的深度打磨，积累实现泛化的基础。

大众一汽发动机长春分公司王志宇

来自大众一汽发动机长春分公司的王志宇，则从用户与应用角度谈到，AI的价值在于让智能物流体系更高效地融入整个生产系统。“十年之后，随着AI的发展，工厂一定会向着少人化、高效率、黑灯工厂的方向演进。”

王志宇分享道，大众一汽曾采购具身智能产品进行试点应用，但目前技术仍未达到商业化稳定阶段。相比之下，现有AGV和复合机器人在可靠性上更具优势，可通过软件升级与AI模块的有机结合进一步释放潜能。他认为，汽车行业高度标准化的特性，使其更有机会率先形成行业级的AI模型与统一接口标准，“当行业内的工装、流程、物流器具标准统一后，就有可能在此基础上实现机器人间的通用协作。”

通过多位嘉宾的观点可以看出，AI正让物流机器人从单点执行走向多机协同，从任务响应走向主动决策，但数据质量、通信延迟与行业标准的差异仍是当下制约跨场景进化的关键因素。短期内的现实路径，是以局部场景为切入点，在可控范围内实现“部分泛化”；而长期目标，则是通过行业共建形成统一的模型生态与标准体系。

连接的新要求：从“能连上”到“连得快、连得稳、连得通”

随着AI不断驱动物流机器人向群体智能演化，“连接”作为信息传递的神经中枢，其重要性被提升到前所未有的高度。第二个议题中，嘉宾们一致认为，在AI驱动的群体化协同场景下，连接系统必须同时满足高速率、低延时、高可靠与高通用性的要求。

新松移动机器人研究院院长吕祥仁

新松吕祥仁提到，在多机协同场景下，新松对大宽带、低延时的高可靠数据获取有着强烈需求，通信的实时性和可靠性正是这一需求的核心。“哪怕是微小的延迟或数据丢失，都会对整个系统造成风险。”他指出，未来AI控制领域对通信能力的要求将愈加严苛，尤其在多机需同时共享环境信息、开展动态路径规划的场景中，低延时、高带宽的通信更是不可或缺的基础支撑。

泰科电子工业自动化与电气事业部、机器人行业产品经理涂国娇

泰科电子工业自动化与电气事业部、机器人行业产品经理的涂国娇则从产业链角度进一步诠释了“连接”的演变逻辑。她认为，在AI赋能下，连接器不仅仅是部件，更是机器人系统的“神经网络”。“AI让机器人从单体感知走向群体感知，对数据传输的速度、稳定性和一致性提出了更高要求。”她表示，未来的连接器需要更小、更轻、更快、更抗震，同时具备更高的抗干扰与耐久性。针对这些行业需求，泰科电子正进行针对性布局。

此外，标准化与通用化已成为客户最核心的诉求之一，不同品牌、不同类型的机器人之间需通过统一接口实现互联互通。“未来，我们希望通过统一接口标准，让同一款连接器能够应用于叉车、服务机器人、清扫机器人等多种产品，实现真正的跨场景兼容。”涂国娇补充道，AI 时代的连接不仅要满足单体传输需求，更要支撑多体实时通信，这也对通信速率与响应时间提出了更高要求。

可以看到，无论是从通信层面还是物理连接层面，AI带来的“群体化”趋势正在推动连接技术全面升级。未来，连接不再只是“能连得上”，而是要“连得快、连得稳、连得一致、连得通”。只有当通信链路与接口标准得到同步提升，AI驱动的群体协同能力才能真正落地。

行业展望：软硬融合、开源协同、垂直深化

CMR产业联盟秘书长李进科

在总结环节，CMR产业联盟秘书长李进科指出，AI的引入正推动移动机器人产业进入一轮全新的技术革命。从感知、决策到调度协同，AI的介入让移动机器人具备了自学习、自演化的潜能，但同时也对数据、通信与标准化提出了更高要求。

“我们正处于AI与移动机器人深度融合的关键节点。未来三年是行业技术的小变期，五年将迎来大变期。AI的引入，将推动产业实现‘软硬融合、开源协同、垂直深化’的发展格局。”李进科表示。

他同时提到，随着市场需求的持续增长，中国移动机器人产业仍将保持高速扩张势头，行业天花板尚远。AI与具身智能的结合，将为移动机器人产业带来新一轮跨越式发展机遇。