【摘要】在新一轮科技革命与产业变革深入发展的时代背景下，工业机器人从制造业的可选装备转变为刚性需求，成为推动新质生产力发展的重要物质载体。工业机器人的规模化应用，正在深刻改变生产函数的基本形态，驱动生产力从量的扩张走向质的跃升。当前，我国工业机器人规模化应用，在场景深化、核心技术、人力资本再配置等方面，还存在一定现实短板与问题挑战。为此，需在技术创新、组织变革与人才再造等方面协同发力，把工业机器人这一先进生产资料所蕴含的技术潜能，通过生产方式的系统性变革转化为全要素生产率提升。
【关键词】工业机器人 新质生产力 智能制造 人工智能
【中图分类号】F403.6 【文献标识码】A
2026年9月23日至27日，第五届全球数字贸易博览会将在浙江杭州举行，本届数贸会以“在数贸会遇见AI未来”为主题。当前，人工智能正深入赋能千行百业。随着智能制造的发展，工业机器人正从制造业的可选装备转变为刚性需求。国际机器人联合会（IFR）发布的《2025年世界机器人报告》显示，截至2024年，全球在役工业机器人存量已达466万台，其中中国以203万台的存量稳居全球首位。①凭借全球最大的工业机器人应用市场，中国正加速从制造大国迈向制造强国。“十五五”规划纲要提出，“全要素生产率稳步提升，科技进步和制度创新对经济增长的贡献持续加大”，“推动技术改造升级，发展智能制造、绿色制造、服务型制造”，“实施产业基础再造工程，加快突破一批重大基础技术、工艺和产品”。②工业机器人作为智能制造的关键装备，正在成为推动新质生产力加速发展的重要物质载体。
工业机器人应用与生产力质态跃升
从生产力演进的历史进程看，每一次生产力的质变都始于生产工具的系统性变革。工业机器人的规模化应用，正在深刻改变生产函数的基本形态，驱动生产力从量的扩张走向质的跃升。
微观层面生产函数的智能化重构。传统新古典生产函数将资本和劳动视为相对独立的投入要素，二者之间存在较为固定的替代弹性，而工业机器人的引入打破了这种线性组合关系。首先是劳动内涵的转变，工业机器人所替代的并非一般劳动，而是程序性、高精度、重复性的操作劳动，这使劳动者角色从直接操作者向监控者、维护者、优化者转变，其价值不再取决于体力付出，而在于对机器人系统的理解、调度和优化能力。这种转变正在大规模发生，根据中国信通院《制造业数字化转型发展报告（2025年）》，截至2025年12月，全国规上工业企业开展数字化改造比例达89.6%、数字化设备普及率达57.7%。每个百分点的提升，都对应着数十万劳动者技能结构的实质性重塑。其次是资本形态的质态演进。传统生产函数中，资本是“死”的，设备一经安装，技术性能便已锁定。工业机器人则是“活”的资本，依托传感、计算和云端协同，通过持续的数据积累实现算法优化和性能升级，资本由此成为自我增值的知识载体。一台运行多年的智能机器人，其物理部件在折旧，但运行日志、工艺参数、故障模式库等数据资本却在持续积累，成为企业最具价值的无形资产。这种“资本活化”现象，突破传统增长核算中资本存量线性折旧的理论假设，使资本积累过程本身就内生出技术进步。再次是生产组织的柔性化变革。传统生产线是刚性系统，一经建成便高度固化。而工业机器人具有可重编程、快速换模的特性，使同一产线能够快速完成不同产品切换，企业规模经济不再依赖单一品种大批量生产，而可通过柔性制造实现多品种、小批量高效生产。生产柔性的提升，使企业能够以更低的调整成本响应市场变化。
中观层面产业生态的系统性重塑。工业机器人的规模化应用，正推动产业生态从线性链条向网状协同演化。在产业链维度，工业机器人打破传统制造业从原材料、零部件、整机到分销的单向传导链条。工业机器人作为智能终端，与上游的零部件供应商、中游的系统集成商、下游的用户企业之间形成实时的数据交互。一台运行中的工业机器人，其每一次动作、能耗波动和故障预警，都会通过工业互联网平台同步传递到设备制造商和备件供应商，触发预防性维护和精准备货，使产业链的整体响应速度和抗风险能力显著增强。在产业集群维度，工业机器人的规模化应用正在重塑区域制造业的比较优势逻辑。传统的产业集群优势主要来自劳动力集聚、原材料产地优势和交通运输便利。在智能化生产条件下，地区制造业竞争力越来越取决于机器人密度、自动化解决方案供给能力和智能制造人才储备。工业机器人应用水平与产业创新能力之间的高度相关性，表明工业机器人已成为区域产业竞争力的重要引擎。更重要的是，工业机器人产业自身发展正在孕育新的高附加值产业集群。工业机器人涉及精密减速器、伺服电机、控制器、传感器、智能算法等多个技术密集环节，每一环节都是高研发强度、高附加值的细分领域。近年来，我国工业机器人产业规模持续增长，并带动智能制造系统集成、工业软件、机器视觉等配套领域协同壮大。
宏观层面增长动力的结构性转换。一段时间以来，我国制造业的高速增长较依赖劳动力红利、资源环境红利和规模扩张红利。当前，这些红利的边际贡献已明显衰减，传统的要素驱动增长模式逼近边界。工业机器人的规模化应用，为突破这一边界提供了关键路径。从增长核算的角度看，工业机器人的贡献不仅体现在资本存量的增加，而且体现在全要素生产率的提升，这在传统核算中难以精确剥离，却正是衡量经济增长质量的主要标志。具体而言，工业机器人通过三个渠道对全要素生产率产生正向推动：一是降低生产过程中的随机波动和人为误差，提高产出的稳定性和一致性；二是通过数据积累和算法优化加速“干中学”进程，使生产效率持续提升；三是通过系统集成实现生产、物流、检测等环节的无缝衔接，消除环节间的效率损耗。这些效应叠加的结果，不再是简单的多投入多产出的线性扩张，而是相同投入获得更多更优产出的效率变革。
工业机器人应用存在的问题与挑战
当前，我国工业机器人应用还存在一定现实短板与问题挑战，如解决这些问题，由此释放的效率提升空间和增长动能将十分可观。
应用广度有余而深度不足。我国工业机器人的应用已覆盖国民经济71个行业大类、236个行业中类，③但从应用的深度来看，呈现出明显的长尾特征。在汽车制造、电子制造、金属加工等应用领域，机器人覆盖度已达到国际先进水平，但在食品饮料、纺织服装、家具制造等万亿级规模的消费品制造业中，机器人的渗透率仍然偏低。这些行业普遍存在产品种类繁多、工艺标准化程度较低、生产环境复杂等特点，传统工业机器人难以直接适配，而新一代协作机器人、移动操作机器人的成熟度尚不足以支撑大规模应用。更深层次的问题是，即使在已应用机器人的企业中，机器人的功能利用也多停留在单工序替代层面，如完成焊接、喷涂、搬运、码垛等具体环节，较少实现从原材料入库到成品出库的全流程智能化贯通。这种孤岛式应用使得机器人的系统效应难以充分发挥，各个环节之间的衔接依然依赖人工，整体效率的提升被接口环节的损耗所抵消。从点状应用走向链式贯通，是我国工业机器人应用深度提升需实现的关键跨越。这一跨越的实现，不仅取决于机器人技术本身的进步，而且取决于企业生产管理理念和组织方式的深刻变革。
规模扩张有余而自主可控不足。在工业机器人市场的规模化扩张中，一个不可忽视的结构性问题是，高端市场的话语权仍然掌握在国际品牌手中。在精密减速器、高性能伺服电机等核心零部件领域，以及高端机器人控制系统方面，国际巨头仍保持着市场、技术和品牌优势。我国工业机器人企业在市场占有率上取得显著进步，但利润空间受制于核心零部件采购成本的现实尚未根本改观。工业机器人效能的充分发挥，不只事关机器人本体，更需要传感器、机器视觉、工业软件、云计算等一系列配套技术和产品协同支撑，构成完整的智能制造解决方案。当前，我国在工业机器人本体制造方面已形成较为完整的国产化能力，但在高端传感器、机器视觉核心算法、工业操作系统、计算机辅助工程（CAE）软件等关键环节，仍有较大提升空间。这使得部分应用国产机器人的企业，在系统层面仍依赖国外技术底座，不仅增加采购和运维成本，而且带来技术锁定风险和供应链安全隐患。一个国家工业机器人产业的竞争力，不能只看装机和销售的数量，更要看核心技术的自主化程度和关键零部件的国产化率。从“能用”到“好用”再到“领先”，仍需持续的高强度研发投入和产业协同攻关。
人力资本再配置的挑战。工业机器人的规模化应用，不可避免地带来劳动力就业结构的深刻调整。一方面，重复性、体力性、程序性的岗位正在被快速替代；另一方面，机器人运维、智能产线调试、数据分析等新岗位的需求快速释放。从被替代到被吸纳之间，存在一个时间滞后和技能错配的过渡问题。被替代的劳动者多数受教育程度偏低、年龄偏大、技能单一，而新增岗位则普遍要求较高的教育背景和数字技能。二者之间的错配，使得“机器换人”在局部地区和特定行业引发就业压力和收入波动。这一矛盾在县域经济和传统产业集群中表现得尤为突出，其往往缺乏高质量的人力资源再培训体系，也缺少从低技能岗位向高技能岗位过渡的中间层级。如何构建起“机器换人”到“人机协同”之间的缓冲区，实现平稳过渡，是决定工业机器人规模化应用可持续性的关键因素。
以工业机器人规模化应用促进新质生产力发展
工业机器人规模化应用，需从数量扩张转向质量提升，关键在于将应用规模优势切实转化为新质生产力的坚实基础，归根结底是要把工业机器人这一先进生产资料所蕴含的技术潜能，通过生产方式的系统性变革，转化为实实在在的全要素生产率提升。
深化场景应用，推动从点状替代走向链式贯通。场景是技术转化为生产力的“最后一公里”。推动工业机器人从单工序替代走向全流程贯通，需要系统性的场景规划和有梯度的应用推进。④一方面，在应用深度上下功夫。鼓励行业龙头企业和系统集成商合作，针对重点行业开发全流程智能化解决方案，实现从物料搬运、加工制造、在线检测到成品包装的机器人全覆盖。工业和信息化部《智能制造典型场景参考指引（2025年版）》已梳理出8个环节、40个典型应用场景，⑤这些场景需成为企业推进智能化改造的路线图。着力点需从鼓励买工业机器人转向支持用好工业机器人，对深度集成应用、多机协同作业、数据迭代优化的标杆项目给予针对性支持。另一方面，在应用广度上补短板。针对食品、纺织、家具等长尾行业的需求特点，大力发展轻量化、柔性化、可移动的协作机器人和自主移动操作平台，降低这些行业导入自动化的技术门槛和经济门槛。设立面向中小企业的机器人共享工厂和应用体验中心，使中小企业能够以低成本先试后用，打消不敢转的顾虑。
攻坚核心技术，从组装集成走向自主可控。推动工业机器人的自主可控发展，需在核心部件、关键软件和系统架构等层面实现突破。在核心部件层面，集中力量攻克高端精密减速器、高性能伺服电机与驱动器、高精度视觉传感器等“卡脖子”环节。依托国家机器人创新中心和重点实验室，建立上下游紧密协作的联合攻关机制，打通从基础材料、核心工艺到批量制造的技术脉络。在关键软件层面，大力发展国产机器人操作系统、离线编程与仿真软件、工业机器视觉算法库等基础性软件平台。需深刻认识到智能化时代“软件定义硬件”的趋势日益明显，没有强大的软件生态，硬件优势就难以充分释放。在系统架构层面，积极布局云边端协同的智能机器人系统架构，推动机器人从单机智能向群体智能演进。借助5G、工业互联网和边缘计算技术，实现多台机器人之间的实时协同、远程监控和集中调度，使机器人群体在系统层面涌现出超越单体能力的整体效能。
构建人力资本支撑体系，化解“机器换人”的转型阵痛。人才配置是连接技术创新与生产力提升的关键环节，需在教育体系、培训体系和职业发展通道等方面进行适应性变革。在教育体系方面，推动高等教育和职业教育专业的数智化改造。在机械工程、自动化等传统工科专业中系统嵌入机器人技术、机器学习、工业大数据等课程模块，使毕业生的知识结构天然包含智能基因。同时，大力发展机器人工程、智能制造工程等新兴交叉学科，加快培养具备系统思维和工程实践能力的高素质人才。在培训体系方面，构建面向在职劳动者的技能重塑公共服务平台。针对被机器人替代岗位的劳动者，由政府主导、企业参与、社会协同，提供从基础数字素养到专项操作技能的分层培训。推广企业新型学徒制，使转岗劳动者在“干中学”中完成技能跃迁。在职业发展方面，建立健全智能制造领域的新职业标准和技能等级认证体系，为机器人运维工程师、智能产线调试员等新兴职业提供清晰的成长通道和合理的薪酬参照。只有当人机协同的职业前景足够清晰、足够有吸引力，劳动者才会从替代焦虑转向主动拥抱。
【注释】
①《国际机器人联合会：中国在役工业机器人存量居全球首位》，央广网，2025年9月26日。
②《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》，新华社，2026年3月13日。
③《我国连续12年保持全球最大工业机器人市场》，《人民日报》，2025年8月3日。
④杨瑾：《推进“中国制造”向“中国智造”跃迁》，《国家治理》，2025年第23期。
⑤《智能制造典型场景参考指引（2025年版）》，工业和信息化部网站，2025年4月27日。
责编/于洪清 美编/王梦雅
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