大模型之家讯 7月18日，WAIC 2026期间，ABB机器人正式发布《工业级物理AI赋能高精密制造》白皮书，联合NVIDIA、亚信科技、德勤中国及SKAI Intelligence五家生态伙伴共同参编。
在白皮书中文版发布仪式上，ABB机器人、Deloitte、AsiaInfo 与 SKAI Intelligence 各方代表共同上台，启动《工业级物理AI赋能高精密制造》白皮书中文版发布。该仪式标志着白皮书所提出的高精密制造物理 AI 方法论，进一步进入中文产业语境，为中国制造企业、自动化生态伙伴与 AI 技术企业理解和评估工业物理 AI 落地路径提供参考。
白皮书聚焦高精密制造业中的物理 AI（Physical AI）落地，提出制造业正在从固定自动化转向以机器人视觉为基础、由数字工程支撑的物理 AI 阶段。白皮书强调，工业物理 AI 的落地并不依赖单一模型或单一机器人技术，而需要将机器人系统、AI 计算、仿真、数字孪生、合成数据、数据治理、机器人视觉与现场反馈连接为一套可验证、可部署、可规模化的工程体系。
白皮书输出的核心判断之一是：物理AI不应被视为适用于所有制造环境的通用方案，制造企业需从业务价值、任务边界、视觉挑战与数据资产可用性等维度审慎选择验证场景。物理AI的部署不是孤立工具堆叠，而是一套完整的数字工程闭环：制造任务定义问题边界，数字孪生与合成数据拓展验证覆盖，AI模型校验视觉能力，机器人数字工程核验执行可行性，真实数据反馈持续校准全链路。
SKAI Intelligence 联合创始人兼 CEO 李在哲（Jay Lee）指出：“高精密制造中的机器人视觉 AI，真正进入产线之前，需要的不只是模型能力，而是数字孪生、合成数据、仿真验证与现场反馈组成的数据闭环。通过与 ABB机器人的合作，SKAI Intelligence 希望将高精度合成数据生成能力与工业机器人数字工程环境更紧密地连接起来，帮助制造企业在真实产线导入之前，更早识别风险、验证模型并提升部署就绪度。”
白皮书指出，合成数据的价值并不在于生成更多图像，而在于系统化还原那些在真实环境中前期难以采集的长尾变量——反光、眩光、低对比度、位姿偏移、局部遮挡、批次差异以及小概率失效样本。一套有效的合成数据体系需记录变量来源、版本变更、验证结果及失效样本，使其成为可追溯、可核查、可复用的数据资产，而非仅供模型训练的单次消费品。这正是Real2Sim2Real闭环理念的核心：真实场景划定问题边界，数字环境拓展验证范围，真实数据反馈持续校准整套工程回路。
在投产决策层面，白皮书以务实的立场，指出数字验证的局限性——两个案例验证（3D位姿定位和6D位姿估算）在合成数据条件下表现良好，但白皮书明确标注”不等同于产线投产能力”，进入试点验证前须完成真实工站变量、传感器稳定性、标定漂移、生产节拍与机器人执行联动校验。白皮书提出了”推进部署/继续优化/终止部署”三选一的阶段放行机制，强调核心投产核查项未达标不得直接推进至下一阶段。
打造物理AI的数据基础设施
在五家参编方中，SKAI Intelligence的角色最为底层。白皮书的生态分工图显示：ABB提供工业机器人与数字工程环境，NVIDIA提供计算与仿真生态，亚信科技负责企业级AI平台与模型全生命周期管理，德勤提供ROI评估与规模化落地方法论——而SKAI承担的是整套闭环的”地基”：数字孪生资产、任务相关合成数据、自动标注，以及Real2Sim2Real配套基础设施。
无论哪个行业、哪种机器人、哪套AI模型，只要涉及物理AI落地，都绕不开一个核心问题：高质量、可追溯、能覆盖边界工况的工程数据从哪来。这正是SKAI的主战场。白皮书反复强调，合成数据不是随意图像增广，而是围绕制造任务、视觉风险与工程约束定向搭建的系统化数据资产。SKAI团队横跨物理AI数据管线、物理一致性神经材质、仿真感知材质系统、物理光照与传感器仿真及解决方案交付等方向，形成了从数字孪生资产到合成数据生成的完整技术栈——这是一家以”数据基础设施”为锚点的公司，而非又一家机器视觉算法公司。
ABB与SKAI签署战略合作协议
发布会现场，ABB机器人中国区总裁韩晨与SKAI Intelligence联合创始人兼CEO李在哲正式签署战略合作协议。双方将围绕 ABB RobotStudio 与 SKAI Intelligence 高精度合成数据生成管线展开，重点推进物理AI 技术在工业制造环境中的验证与导入。具体方向包括工业机器人仿真场景开发、合成数据生成流程评估、机器人视觉 AI 训练与验证，以及面向真实制造场景的部署准备与技术交流。
李在哲表示：“今天在 WAIC 现场进行的两项活动，分别代表了工业物理 AI 落地的两个层面：《工业级物理AI赋能高精密制造》白皮书中文版发布，是方法论和行业共识在中文产业语境中的传播；ABB机器人与SKAI Intelligence 的战略合作签约仪式，则是将这一方法论推进到工程化验证和产业应用的重要一步。”
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