工業機器人是制造業轉型升級的重要抓手。多模態大模型賦能工業機器人將提升工業機器人的智能化程度，加速工業機器人向具身智能方向發展，促進工業機器人產業提高產業效能，提升產業附加值；多模態大模型將拓展工業機器人應用場景，觸發算力需求層級的變化。電信運營商需及時跟進參與多模態大模型賦能工業機器人的產業研究和產業支撐，推動工業機器人智能化升級，助力國家新型工業化的發展。
多模態大模型對工業機器人產業的影響分析
（一）多模態大模型賦能工業機器人，加速工業機器人向具身智能方向發展
多模態大模型賦能機器人主要體現為多模態感知和多模態交互，從語音、視覺等多方面賦能工業機器人，建立和實現全流程的智能感知、智能決策和智能控制。多模態大模型賦能工業機器人的關鍵特征是通過多種模態的信息融合、處理不同類型的數據來賦能工業機器人執行更復雜更多樣化的任務。多模態大模型豐富了工業機器人的功能，拓展單一智能為融合智能，促進工業機器人完成多樣性與通用性的任務，智能化應用不局限于單個要素，而是多種應用疊加和互動，工業機器人終端本身就能結合其感知到的多模態數據實現智能化決策，這正是具身智能的特征。
多模態大模型的技術進步增加了工業機器人終端側感知、決策、控制系統的智能技術的通用性，在降低軟件開發門檻的同時促進工業機器人實現具身智能。具身智能是實現通用人工智能的重要技術能力，賦予工業機器人學習實踐的能力。具身智能機器人作為終端側高度智能化的智能體，在思維方式和行為模式方面高度擬人，可大幅度提高工業生產效率。
（二）多模態大模型促進工業機器人提高產業效能，提升產業的附加值
多模態大模型在促進工業機器人提高產業效能方面起到了關鍵作用，不僅體現在工業機器人自身的功能性能和應用范圍的拓展，更在于整個產業效能的升級。隨著多模態大模型賦能工業機器人促進功能的增強和應用范圍的擴大，產業鏈上的企業開始探索新的業務提供模式，例如庫卡機器人公司，根據特斯拉汽車制造的具體需求，設計并開發了一款基于多模態大模型的工業機器人，這款機器人結合了深度學習、計算機視覺和高級機械臂技術，能夠準確識別汽車零部件，進行精準定位，并通過機械臂實現高效的汽車零部件裝配。同時該機器人還能夠實時收集生產線上的數據，并通過數據分析為特斯拉提供生產流程優化的建議。
多模態大模型推動了工業機器人產業鏈的價值升級和產業市場規模擴大。傳統的工業機器人產業鏈主要關注硬件制造和集成，而多模態大模型的應用使得產業鏈向更高端的價值鏈環節延伸。例如，通過數據分析、深度學習等技術，工業機器人可以實現更智能的決策和優化，為制造業提供更高效、更精準的解決方案，這種價值鏈的升級提高了產業鏈的整體附加值，為企業創造了更多的商業機會，例如深耕機器人領域四十年的波士頓動力公司也與AI公司Levatas合作，將ChatGPT和谷歌的語音合成技術接入旗下機器狗產品Spot，推動智能機器人的商業化。
（三）多模態大模型增強了工業機器人的智能化程度從而拓展了應用場景
多模態大模型使得工業機器人具備了更強的自適應能力和智能化程度，可以根據不同的環境和任務需求，自動調整工作狀態和策略，從而更好地適應各種復雜場景。以倉儲物流為例，工業機器人需要在不同的貨架間移動并準確抓取貨，多模態大模型可以幫助機器人識別貨物的種類、位置以及抓取方式，并根據實時環境信息調整路徑和動作，拓展應用場景，實現高效的自動化倉儲管理。隨著多模態大模型技術的助力，工業機器人應用場景領域正加速拓展，從工業制造領域的生產車間、流程控制、質量檢測等應用場景拓展到新能源汽車、醫療手術、電力巡檢等，有力支撐行業數字化轉型、智能化升級。
（四）多模態大模型賦能工業機器人觸發算力需求層級的變化
多模態大模型賦能工業機器人觸發了算力需求層級的變化，這種變化要求在算力資源的配置、管理、調度等方面做出相應的調整和優化，以適應新的應用場景和需求。在多模態大模型的驅動下，工業機器人需要根據不同任務的需求動態地分配算力資源。例如，在進行圖像識別時，機器人可能需要更多的GPU算力；而在進行自然語言處理時，則需要更多的CPU算力。隨著算力需求層級的變化，對算力平臺的管理也提出了更高的要求，智能化管理可以通過算法和模型來優化算力資源的分配和使用，提高系統的效率和穩定性。例如，通過預測機器人的任務需求和算力使用情況，可以提前進行資源的調度和準備；通過監控和分析系統的運行狀態，可及時發現并解決潛在的問題。算力平臺需要能夠智能地調度和管理各種算力資源，確保它們能夠被高效、合理地利用。
多模態大模型賦能工業機器人對電信的啟示
（一）加強技術研發和創新，積極跟蹤具身智能技術和人形機器人產品研發
多模態大模型技術的發展，促進工業機器人產業持續進行技術創新，促進了人工智能新技術和工業機器人產品的研發，不斷提升機器人的智能化。產業界提出了具身智能和人形機器人是提升工業機器人智能化水平需要研發的技術和產品形態，技術和產品處于研發和優化之中。電信運營商作為科技型創新企業需要加強與機器人企業加強技術研發合作。電信運營商可以建立一個開放的技術創新平臺，吸引更多的開發者、創新企業和研究機構參與多模態大模型與工業機器人新技術和新產品的研發和應用。通過這個平臺，與其他行業的企業和研究機構共同研發和推廣智能機器人技術，促進技術創新、成果轉化和商業模式創新，推動整個產業鏈的持續發展。
（二）優化算力基礎設施建設，滿足新型工業機器人對于算力需求層級的變化
隨著多模態大模型在工業機器人中的應用，算力的需求層級發生變化，這要求電信運營商優化基礎設施建設，提升網絡帶寬和數據處理能力，以滿足工業機器人在實時數據處理、模型訓練等方面的不同需求。比如為了實現具身智能，人形機器人搭載的大模型往往有千億級別的參數量，在此過程中模型的訓練與推理需要花費大量的算力，因此人形機器人廠商需要籌備超算平臺以支持具身智能系統的訓練和推理。不同的工業機器人應用場景對算力的需求各不相同，電信運營商要為工業機器人企業提供定制化服務，滿足特定的算力需求。
（三）融合邊緣計算與云計算，助力提升工業機器人的業務提供效能
對于工業機器人智能化決策的業務處理過程中，電信運營商可以通過結合邊緣計算和云計算，將部分計算任務放在邊緣側處理，在邊緣設備上運行人工智能算法，使智能設備能夠在沒有訪問云的情況下對輸入做出快速反應，邊緣AI和云計算協同工作，實現優勢互補，提高處理效率，助力提升工業機器人產業的業務提供效能。邊緣AI可以處理實時性要求高的端側任務，實時處理來自機器人的傳感器數據，執行初步的數據分析和預處理，云計算則可以進行更復雜的模型訓練和數據分析。電信運營商需要對網絡進行優化和升級，包括提高網絡帶寬、降低傳輸延遲、優化網絡協議等，支持工業機器人端側的邊緣計算和云計算之間的數據傳輸和協同工作，以確保數據傳輸的穩定性和高效性。
通過融合邊緣計算與云計算并合理分配計算任務，電信運營商可以顯著提高數據存儲和處理效率，為多模態大模型賦能工業機器人的應用提供更好的支持。有助于提升電信運營商的服務質量，助力提升工業機器人產業的業務提供效能。
（四）加強產業鏈生態合作并拓展多模態大模型賦能工業機器人的應用場景
電信運營商可以聯合工業機器人產業鏈包括制造商、技術提供商、研究機構和高校等，共同構建多模態大模型與工業機器人領域的產業生態聯盟，促進技術交流和資源共享，加速多模態大模型在工業機器人領域的應用和發展。電信運營商可以探索與其他行業的跨界合作，將多模態大模型與工業機器人技術應用于醫療、物流、農業等領域，共同開發新的應用場景和商業模式，為電信運營商帶來多元化的收入來源。在應用拓展方面，電信運營商需要根據政策的導向和市場需求，積極主動對接制造業、人工智能產業，提供定制化的技術和產品解決方案，推動工業機器人智能化升級。積極尋求與各行業領先企業合作，協同拓展多模態大模型賦能工業機器人的應用場景。
