因此，经过多年以文本、图像和模拟等静态数据为主的训练后，人工智能正走出实验室大门，去探索外部动态世界。一个最新案例是博世与机器人初创公司Neura Robotics建立的战略合作伙伴关系。

这两家德国企业合作的目标是将人形机器人精准引入工业环境，以生成超越静态模拟的物理训练数据。这意味着由人工智能驱动的机器人正在工作台旁进行某种实习。全球范围内，为人工智能模型提供真实世界具身经验的压力与日俱增。如今，行业决策者不仅将机器人视为执行器，更将其视作可学习系统的数据供应源——这些系统必须掌握自主适应、因果理解和物理交互能力，才能实现自动化的下一阶段突破。

学习能力成为核心增长驱动力

在此背景下，该行业近期已取得重大进展。全球工业机器人投资额屡创新高，而物理人工智能（即人工智能与现实物理交互的结合）正日益成为焦点。根据近日发布的《国际机器人联合会2026年机器人产业五大趋势报告》，工业机器人安装市场价值已达到167亿美元的历史峰值，其中可学习机器的应用是核心增长动力。与此同时，风险投资机构正向推动人工智能融入物理世界的企业注入大量资金，加速了自适应自动化系统的发展。

人工智能从真实行动与结果中学习

以当前德国案例——博世与机器人初创公司Neura Robotics的战略合作为例，具体表现为通过传感器套装在工厂直接采集和分析运动与生产数据。这是实现人工智能从被动响应转向从真实行动及结果中学习的关键一步。

48小时内掌握新任务能力

国际上也涌现出类似案例，如波士顿动力公司人形机器人Atlas的研发进展备受关注。该公司首席执行官近期强调，该平台未来将应用于现代汽车工厂，且需具备48小时内学会新任务的能力，以适应工业流程的多样性。这表明，超越预设程序的自主适应能力和真实经验，已成为工厂机器人实际应用的重要发展方向。

确定性编程机器人面临瓶颈

这对行业决策者意味着什么？首先，趋势表明传统确定性编程机器人已接近能力极限。物理世界复杂、动态且充满不确定性，经典自动化系统很快会触及性能天花板。获取物理交互产生的数据——例如多变条件下的抓取操作、力与接触信息或自适应导航——已成为关键竞争优势。缺乏这些真实经验，人工智能模型难免训练流于表面，难以应对生产环境的多变性。

模拟训练与真实世界经验相结合

此外，工业领域从业者深知仅靠模拟训练远远不够。虚拟环境虽能生成海量数据并加速初期学习阶段，却无法替代现实世界的细微差别与不可预测性。将模拟训练与通过主动行动学习的机器人系统采集的真实世界经验相结合，已成为构建稳健工业人工智能的有效范式。

物理经验成为核心资产

这对行业决策者意味着战略方向的调整：集成可学习机器人不仅是技术问题，更是数据战略。企业需建立以物理经验为核心资产的平台与流程，持续优化人工智能模型。这包括对传感技术、数据基础设施、安全合规流程的投资，以及从真实交互中系统化提取知识的组织能力建设。

构建灵活、强韧、可扩展的学习型生产系统

短期来看，效益体现在通过更自适应的自动化实现效率提升与生产力增长。长期而言，将机器人作为数据供给执行体的能力，将铺就通往灵活、强韧、可扩展的学习型生产系统之路——这正是在日益由人工智能主导的工业领域中获得核心竞争优势的关键。

本平台所刊载的资讯来源于外部公开信息及合作方提供，由“中欧世界展会网”进行翻译整理，旨在为用户提供便捷的展会信息参考。我们致力于打造一个汇集全球展会时间与地点信息的服务平台，并可提供展位预订、参观协助、设计搭建等第三方服务对接。

相关资讯仅供参考，不构成任何确定性承诺或要约，亦不对其准确性、完整性承担法律责任。用户基于本平台信息所做的任何决策与行为，均需自行核实并承担相应风险。

如需进一步服务或确认信息，敬请垂询：400-837-8606（24小时客服）。