在全球制造业加速向智能化、绿色化转型的背景下，机器人化智能制造成为推动产业升级的核心驱动力。由中德联合打造的先进制造技术中心（AMTC）和同济大学机器人化智能制造实验室，通过国际合作与技术创新，不仅为智能制造提供了前沿的解决方案和实践案例，更在全球范围内树立了产学研合作的典范。本文详细介绍了中德在智能制造领域的合作成果、关键技术突破以及典型应用案例。

张为民教授  同济大学机械与能源工程学院现代制造技术研究所所长

CDZM与AMTC的协同创新

中德机械工程中心（CDZM）是中德两国在智能制造领域合作的重要平台，整合了智能机器人中心（IRC）、先进制造技术中心（AMTC）和绿色能源工程中心（GEEC）等多个研究机构。这一合作框架充分体现了双方在技术研发、人才培养和产业应用上的深度融合。AMTC作为其中的关键组成部分，由同济大学与德国卡尔斯鲁厄理工学院（KIT）联合运营。 

值得注意的是，AMTC与德国卡尔斯鲁厄研究工厂形成了独特的"双中心"模式。这种国际联动机制使得双方能够在数字孪生、轻量化生产以及绿色制造等领域实现资源共享和优势互补。例如，在数字孪生技术研发中，德方提供先进的虚拟仿真技术，而中方则可以提供丰富的工业应用场景，这种合作模式大幅加速了技术从实验室走向产业化的进程。

机器人化智能制造的发展路径

机器人化智能制造为制造业智能化转型提供一条新型路径。其中包括：

辅助自动化（A1级）：机器人完成单项任务，如简单装配或搬运，人类主导大部分工作流程。典型应用包括传统生产线中的机械臂操作。

部分自动化（A2级）：机器人可以执行多个连续工艺步骤，如焊接、喷涂的连续作业，人类主要负责系统设置和质量监督。

条件自动化（A3级）：机器人能够管理完整生产流程，仅在设备异常或工艺参数超标时需要人工干预。现代汽车焊装线已普遍达到这一水平。

高度自动化（A4级）：系统具备自主决策能力，不仅能完成常规生产，还能自动调整工艺参数应对来料波动等异常情况。目前少数领先企业的示范线已达到此水平。

完全自动化（A5级）：实现全自主运行，包括自我诊断、预测性维护和安全管理。这是未来工厂的终极形态，需要AI、物联网和机器人技术的深度融合。

与自动化级别相对应的是系统的通用性水平（G1~G5），从单一工序支持到跨领域全能型制造系统。这种二维评价体系为制造企业评估自身智能化水平提供了科学依据。

同济大学机器人化智能制造实验室的创新实践

同济大学机器人化智能制造实验室围绕人形机器人的制造需求，构建了五大核心单元，形成了完整的研发体系。

（1）人机共融智能装配单元：通过多模态传感技术和大型语言模型（LLM），实现了人类装配意图的实时识别与理解。实验数据显示，该单元将装配效率提升了40%，同时降低了50%的培训成本。

（2）智能增减材制造单元：创新性地将3D打印与数控加工集成在同一机器人平台上，解决了传统工艺中需要多次装夹导致的精度损失问题。在航空航天复杂结构件制造中，加工周期缩短了35%。

（3）智能无模成形单元：采用多机器人协同控制技术，结合实时力反馈系统，实现了金属板材的高精度自由成形。与传统模具成形相比，新产品开发周期从数周缩短至数天。

（4）智能制造生产系统：基于数字孪生技术构建的虚拟调试系统，可将产线调试时间从传统的1~2个月压缩到1周以内。异构机器人（工业机器人、协作机器人、AGV）的智能调度算法使设备利用率提升了25%。

（5）学研工厂：每年培养超过200名本科生和研究生，学生参与的实际项目包括新能源汽车电池包装配、航天器部件制造等真实工业场景。

这些创新单元不仅服务于国家重大需求，如大飞机、航天器等高端装备制造，也为行业提供了可复制的智能化改造方案。

典型案例：技术落地与行业应用

轻量化制造：通过碳纤维（CFRP）层压、切割和3D打印技术，实现汽车与航空领域的材料革新。

燃料电池堆装配：机器人完成双极板（BPP）与膜电极（MEA）的精密装配，提升氢能源设备效率。

电单车敏捷生产：模块化产线通过机器人集群实现快速换产，适应小批量定制需求。

新能源电池装配：人机协作解决狭小空间内的复杂工序，结合实时质量控制模型提升良品率。此外，实验室还探索了机器人集群制造和AR编程等创新技术，为船舶、航空等领域的大型构件加工提供了新思路。未来方向

AMTC提出“机器人全实时控制系统”，打破了传统自动化金字塔架构，将仿真、控制与通信集成于单一平台。该系统通过动态模型实现生产资源的优化配置，并显著降低能耗。例如，在氢燃料电池研发中，集成传感器的末端执行器实现了钛合金双极板的高精度堆叠，助推兆瓦级氢能设备的产业化进程。

机器人化智能制造不仅是技术革新，更是制造业范式的转变。中德合作通过AMTC和同济大学机器人化智能制造实验室，将理论研究与产业需求紧密结合，为全球制造业的智能化、绿色化转型树立了标杆。未来，随着数字孪生、AI和机器人集群技术的深度融合，智能制造将迈向更高水平的自主化与柔性化，最终实现“制造强国”的愿景。