摘 要：在新一代人工智能取得突破性进展的驱动下，具身智能作为人工智能领域的重要分支，正加速向工业 制造场景渗透。工业场景因其制造环境半结构化、工况特征相对稳定、工艺流程相对标准，更易实现具身智能技术 的快速落地，很有可能成为具身智能的首个规模化应用领域。不过，随着“多品种、小批量”柔性制造模式成为现 代制造业主流趋势，产线多品类混流生产、产品迭代更新频繁和制造工艺无序非标已成为制造业新常态，对智能制 造系统的复杂工艺处理能力和制造精度保障能力提出了双重要求。因而，柔性制造场景中的具身智能面临三大核心 挑战：① 受限感知下的工艺精准建模监测难题；②柔性适配与高精操控的动态平衡难题；③通用技能与专用工艺的 协同融合难题。这些挑战也为具身智能本身的发展带来了新机遇。围绕上述机遇和挑战，本文从“工业之眼-工业之 手-工业之脑”三个维度对现有工作进行综述：在感知层（工业之眼）重点探讨复杂动态环境下的多模态数据融合与 实时建模方法；在控制层（工业之手）深入剖析复杂制造工艺的柔性自适应精准操控方法；在决策层（工业之脑） 系统总结工艺规划与产线调度的智能优化方法。通过多层级技术协同、多学科交叉融合的视角，揭示制造系统“感 知-决策-执行”闭环优化的具身智能关键技术路径，提出柔性制造场景下具身智能发展的“认知增强-技能跃迁-系 统进化”三阶段演进模型，探讨了未来发展趋势。期望为柔性制造趋势下的工业具身智能跨学科融合发展提供理论 框架和实践参考。