10 月 21 日，作为 2026 物理 AI 与世界模型大会的分会场，全国具身智能机器人生态发展暨产教融合大会在南京江北新区启幕，近 300 位企业、高校院所技术带头人到场。会上，全国首个具身智能机器人焊接训练场正式揭幕。

为什么先拿焊接开刀

焊接是制造业里对工艺精度要求最高的工序之一。老师傅靠多年手感控制温度、速度、力度，适配不同材质和工况；机器人没有这层“体感”，只能照着预设路径走。工件位置一偏，或者遇上复杂曲面焊缝，动作立刻失效。

集萃智造董事长骆敏舟的说法很直接：过去机器人学焊接靠师傅手把手教，或者提前设定动作路径，本质上机器人并不理解“为什么要这么做”。

训练场怎么运转

这座训练场由南京江北新区与江苏集萃智能制造技术研究所共同打造，思路是把“训练”当成一条生产线来跑：

• 多模态数据采集：现场架设多组相机与传感器，记录不同工况下参数调整的全过程。
• 模型训练：海量真实工况数据用于训练机器人的“大脑”，而不是靠仿真合成。
• 实际验证：机器人有独立工位，分别模拟船舶制造、工程机械等典型焊接场景。
• 持续迭代：根据质检结果反向调优，在试错中积累工艺经验。

与纯虚拟仿真不同，这里训练的是“真实工况下的判断”。数据源源不断产生，模型持续迭代，机器人才能逐步走向自主感知、智能决策和自主作业。

比一台样机更重要的事

骆敏舟提到，训练场还要摸索一套可复制的标准：怎么采集数据、怎么标注、怎么训练模型、怎么验证效果。标准跑通了，才能向更多场景推广。

这句话说到了具身智能的关键。行业的短板早已不是“做不出会动的机器人”，而是缺少高质量、可复用、能持续产生的场景数据。谁先把数据闭环跑通，谁才拿得到下一阶段的入场券。

对酒店与空间智能化的启示

酒店的场景复杂度不低于车间，只是失败代价更隐蔽：机器人送物到错楼层、电梯联动失败、夜间被客人挡住不会绕行，这些都不是“算法不够强”，而是没在真实走廊里跑够。

因此选型时不妨换个问法：这家厂商能不能拿出自己场景的运行数据——多少台在跑、跑多久、失败率多少、异常怎么处理。只有演示视频、没有运行台账的方案，落地风险要按高估。

来源：金陵晚报、扬子晚报、新华财经