BCW26演讲回顾博银合创CEO任经纬共话工业具身AI：从实验室走向生产线

　　当人工智能、机器人、自动化与制造业在同一个国际舞台上被反复讨论时，一个问题正在变得越来越清晰：具身智能的下一步，不只是让机器人完成一次令人惊艳的Demo演示，而是能否真正进入生产线，在真实工况中稳定运行，并持续创造可衡量的客户价值。

　　具身智能的真正分水岭，不在舞台上的 Demo，而在产线月，在柏林举行的 Bosch Connected World 2026（以下简称“BCW26”）上，这一话题成为众多嘉宾共同关注的焦点。作为博世集团面向全球数字化、人工智能与产业创新的重要平台，BCW26 聚集了来自汽车、云计算、人工智能、机器人及工业领域的头部企业代表，共同讨论 AI 如何进入真实世界，如何与产业系统、生产流程和商业场景发生更深层连接。

　　过去几年，具身智能、人形机器人和大模型快速升温。行业中不缺样机发布、技术演示和概念验证，但对于制造业客户而言，真正重要的问题往往更具体：机器人能否适应复杂工况？能否匹配产线节拍？能否稳定、安全、一致地运行？能否在成本上算得过账？能否与现有工厂系统对接，而不是变成一个孤立的智能设备？

　　这些问题，决定了具身智能能否从实验室走向生产线 的大会现场，制造业面临的压力被进一步放大：劳动力结构变化、市场需求波动、成本压力、柔性制造需求提升，正在共同推动工厂寻找新的生产力工具。传统自动化在标准化、规模化场景中已被验证，但面对更复杂、更动态、更非结构化的任务，制造业仍需要一种新的智能体来满足日益变化的需求。

　　任经纬在演讲中提出，博银合创所关注的，并不是单点机器人的能力，而是如何把工业场景、AI模型与机器人执行真正连接起来，并进一步转化为可复制、可规模化的新质生产力。

　　在这一体系中，真实工业场景提供任务和约束，数据工程把现场经验沉淀为可复用资产，AI 模型提供持续进化的智能能力，机器人执行系统将模型能力转化为现场动作，而工程化交付能力则决定这套系统能否在客户现场稳定运行。

　　根据任经纬的演讲，博世与UAES持续提供真实工业场景、流程和数据；银河通用提供具身基础模型、仿真环境和持续学

　　能力；博银合创则把工业know-how、全栈工程部署能力与机器人产品、垂类模型等体系结合起来，将模型能力进一步转化为制造业可适用、可部署、可迭代的工业解决方案。换句话说，博银合创要做的不是把机器人停留在单点能力展示，而是让机器人进入真实工位、真实节拍和真实生产系统，并在不断部署中形成可复用的工业智能能力。

　　这也让博银合创的叙事不止停留在单台机器人，而是进一步延伸到工业场景中的系统化能力。

　　让机器人真正进入工业场景作业，博银合创解决了不只是“机器人能不能动”，而是对模型能力、数据能力、工程能力整合并反哺工业场景，形成完整闭环，数据越多，模型越强，越能适应复杂多变的工业场景的需求。

　　银河通用的“银河星脑”AstraBrain 与“银河星数”数据基础设施，为博银合创面向工业场景构建垂直模型能力提供了底层支撑。近期，银河通用推出 AstraBrain WAM 0.5，也就是世界-动作模型，尝试把 VLA 与世界模型两条技术路线统一起来，实现虚实共融、人机混合、质量参差不齐的数据的统一有效利用。

　　与此同时，银河通用的通用小脑 AstraBrain-WBC 0.5，基于大规模人类动作捕捉数据训练，在全身闭环控制和实时指令跟随方面形成能力，让机器人能够更快响应指令，并在动态任务中完成姿态调整和动作协调。对博银合创而言，银河通用的价值不是单纯的资本背书，而是底层具身大模型、数据基础设施的共同支撑。博银合创要做的，是把这些底层能力进一步转译为面向制造业的落地能力，让具身智能机器人真正进入工位、适应节拍和生产流程。

　　与互联网场景不同，工业数据往往稀缺、分散、非结构化，并且高度依赖具体工艺、设备、物料和现场环境。一个机器人在实验室里完成动作，并不代表它可以在产线边长期可靠运行；一个模型在标准任务中表现良好，也不意味着它能应对真实工厂中的噪声、遮挡、误差、节拍变化和异常情况。

　　因此，任经纬在演讲中强调，其能力演进的核心是一个数据驱动的闭环飞轮：从真实生产线任务出发，进行多维、多源数据采集；通过任务级数据引擎完成数据处理与验证；再进入模型训练，并转化为具体的机器人任务执行；随后在现场部署中获得更多真实数据，并进一步推动模型和机器人能力的持续提升。

　　和持续复用”。对于制造业客户而言，这意味着机器人不再只是被安装到产线上的设备，而是可能成为一个不断理解场景、积累经验、提升表现的智能生产系统。

　　如果说模型和数据决定了机器人能否理解任务，那么工业级硬件和工程化体系则决定了它能否真正进入生产线。

　　任经纬在演讲中表示：“单点智能是不够的”。对于工业场景而言，机器人要成为真正的“工业工匠”，还必须具备可靠的身体、稳定的动作、安全的协作能力，以及客户可接受的投资回报率。

　　因此，具身智能要进入制造业，不能只靠“聪明的大脑”，还需要稳定、可靠、一致和易维护的工业身体。

　　而当机器人真正进入产线，它也不能作为孤立设备存在。制造企业已经拥有 MES、LES、WMS 等系统，也有既定的生产计划、任务调度、质量管理和现场运营流程。机器人只有被纳入工厂原有的数字化和运营体系，才能成为生产系统中的一部分。

　　为此，博银合创推出自研的 BEAmm-s即具身智能任务管理系统。该系统是面向全域机器人与设备系统管理的统一平台，可实现跨设备、跨场景的智能调度与协作，构建工厂级具身智能中枢，推动制造业向智能化运营升级。

　　这是一个黎明破晓，将要迎来曙光的故事。对于整个行业而言，具身智能仍处于早期阶段；对于制造业来说，很多真实问题仍需要在产线上逐一验证，包括精度、速度、鲁棒性、节拍、维护、安全、成本和系统集成。

　　当 AI 进入物理世界，机器人不再只是执行预设动作，而是开始从真实任务中学习；当数据、模型和机器人执行形成闭环，工厂中的复杂任务就可能被重新定义；当机器人能够被纳入生产系统和管理系统，它也就不再只是设备，而能成为制造业新一代生产力基础设施的重要部分。

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　　BCW26 的大会表明，全球产业界正在重新理解 AI 与机器人的关系：AI 的价值不止于数字空间，机器人也不止是机械自动化。两者真正的交汇点，正在真实世界、真实工厂和真实生产线上。

　　对于博银合创而言，这也是其在 BCW26 上希望传递的信息：具身智能的产业化，不在于一次舞台demo展示，而在于能否从真实工业场景出发，结合强大的底层模型与仿真能力、真实工业场景资源，以及博银合创自身具备的机器人、模型、供应链及工程化交付能力之间形成闭环，最终把真正的价值带给制造业企业。

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