工业AI

物理人工智能落地瓶颈：机器人互操作与编排系统缺位

2026 年 10 月 16 日

物理人工智能正加速进入工厂与仓库，但单机思维仍主导行业。高德纳指出，缺乏跨厂商机器人协同的编排平台是核心瓶颈；斯坦福专家强调异构机器人互操作需数月调试。基础设施陈旧、专业能力错配及人机任务重划亦构成现实障碍。

Gettyimages：Andriy Onufrienko

物理人工智能（Physical AI）正日益进入工厂、仓库及其他运营场所。

高德纳（Gartner）将其列为2026年十大战略技术趋势之一。

然而，将物理人工智能视为单一技术类别的倾向可能阻碍企业充分释放其全部价值。相反，该研究机构指出，企业应将关注重点从单个设备转向协调这些设备的系统——而当前这一策略仍十分有限。

高德纳分析师比尔·雷（Bill Ray）对TechTarget表示：“机器人供应商热衷于将自身定位为完整解决方案，并常常将其产品作为可无缝集成至现有工作流中的独立设备进行演示。这显然并不属实。”

据雷所述，当前编排平台（orchestration platforms）功能有限，且主要聚焦于多个机器人机队已存在交互的行业，例如仓库。

他补充道：“我们确实看到一种拼凑式（patchwork）方法正在被采用，但编排领域存在尚未满足的需求，随着机器人及其他物理人工智能设备数量的增长，这一需求将持续扩大。”

编排涉及一个软件层，该层将机器人机队管理系统彼此连接，并连接至更广泛的建筑及企业基础设施。

雷表示，机器人供应商将继续提供机队管理软件，而编排层则负责在机器人之间协调任务，而非直接与每台机器通信。

他以埃森哲（Accenture）的物理人工智能编排器（Physical AI Orchestrator）为例说明这一新兴方法，并指出预计未来将有更多供应商推出面向特定行业的定制化编排平台。

然而，斯坦福大学生物工程系副教授、同时也在 OpenMind参与机器人软件开发的扬·利法特（Jan Liphardt）则指出，确保机器人可靠协同工作仍是一项重大挑战。

他表示：“计算机、人类与机器人之间的互操作性（Interoperability）存在巨大缺口。在工业部署中，确保不同机器人可靠协同工作可能非常困难、昂贵且耗时。”

他补充称，在某些情况下，让两家不同供应商提供的机器人执行协同任务可能需要数月甚至一年时间。这为能够简化集成的技术创造了机会；但他同时提醒，业界可能尚未准备好将编排作为所有部署中的核心关切。

他说：“让一台机器人良好运行已属不易，让不同类型机器人良好协同运行则更加困难，而让不同制造商生产的机器人良好协同运行则尤为困难。”

利法特补充称，业界对解决上述挑战的协议抱有浓厚兴趣，但他表示该问题目前仍略超前于市场。

他补充道：“它很可能在中长期——例如明年年中——变得格外重要。”

并非所有分析师都将互操作性视为采用物理人工智能的主要障碍。

Informa TechTarget旗下Omdia公司分析师马克·贝库（Mark Beccue）认为，相较于互操作性标准的缺失，企业更可能受制于现有基础设施的局限性以及相关专业知识的匮乏。

他表示：“我不认为互操作性标准将成为推动采用的关键因素。利用英伟达（Nvidia）所倡导的开源工具、技能和模型，将有助于加速采用。” 英伟达（Nvidia）。

他继续指出：“最大的问题在于遗留系统是否具备足够灵活性，以整合全新技术与方法；第二大问题则是专业知识错配——组织内部是否拥有实施某些供应商系统所需的知识或专业能力？”

也就是说，即使已部署编排层，企业仍需具备底层基础设施、技能及运营流程，方能成功部署物理人工智能。

另一项更为紧迫的挑战是将自主系统集成至现有工作场所。部署机器人及自动驾驶车辆（autonomous vehicles）可能需要调整现场布局与工作流程，尤其当机器必须与人员安全共处时。

雷表示：“如果机器人与自动驾驶车辆需与人员隔离，则可能需要重新组织现场布局，厘清如何在维持现有工作流程的同时，改变人员在现场内的移动方式。此类变更的成本极易被低估。”

企业还必须决定如何在人员与机器之间划分工作任务，而非想当然地认为所有任务均应实现自动化。

换言之，将该技术融入现有运营的重要性不亚于技术本身，而错误决策可能导致企业落后于人。

雷表示：“编排层将具有极强的黏性——更换供应商将极为困难，且每次新增集成都会进一步加大难度，因此早期做出正确决策至关重要。”

展望未来

随着物理人工智能部署规模扩大，理解机器人、企业系统与人类工作流程如何协同配合，将使企业处于更佳位置以规模化应用该技术。

贝库表示：“第一步——适用于任何技术革新考量——是制定全面的商业案例。要问：我们试图解决什么问题？一次性成本与持续性成本是多少？投资回报率（ROI）——净现值、内部收益率或投资回收期如何计算？”

利法特则采取更务实的路径，主张企业应即刻开展物理人工智能试验，即便互操作性、数据格式及厂商锁定（vendor lock-in）等问题仍未解决。

他表示：“我当前——即2026年末——的建议是：无论你正在制造、搬运、运输、粘合、缝纫或组装何种产品，请立即尝试各种不同解决方案——最好昨天就开始。现阶段，你的工厂内应已部署多个试点项目，至少确保你对这项正飞速发展的技术拥有充分认知。”

JOTO 企业落地观察

对企业部署而言，文章揭示编排层具有强黏性——早期选型错误将导致后续集成成本指数级上升，企业须在试点阶段即评估跨厂商协议兼容性与供应商锁定风险，而非仅关注单机性能。
对智能体工程而言，当前物理智能体（如不同品牌机器人）间缺乏标准化通信协议与任务协商机制，工程重点正从单体可靠性转向多智能体协同契约设计，需嵌入动态任务分配、冲突消解与安全边界协商等新模块。
对FDE落地而言，文章明确指出‘让一台机器人运行已不易，让多厂商机器人协同更难’，说明企业AI转型不能仅靠采购硬件或SaaS工具，必须同步升级基础设施柔性、重构现场动线、重定义人机协作岗位，并建立跨部门的物理AI运营能力中心。