宝维塔工博会两大发布，柔性制造与车载电子测试同步提速

10月12日，2026中国国际工业博览会在国家会展中心（上海）开幕。移远通信旗下工业智能品牌宝维塔（Provectron）带来两项发布：具身智能柔性制造解决方案，以及《宝维塔2026车载电子测试白皮书》。

图片来源：宝维塔（下同）

两项发布看似分属不同环节，落点却高度一致：当订单越来越碎、产品越来越复杂，自动化和智能化的价值，最终都要靠产线的实际效果来检验。柔性制造要回答的是产线如何快速换产，车载电子测试要回答的是如何兼顾效率、质量与追溯。

柔性制造，不拆产线让机器人进厂

先看柔性制造这条线。

制造业现场，一个矛盾正日益突出：多品种、小批量、短交期的订单越来越多，而大量产线仍是为大批量、标准化生产设计的。

由此带来的挑战集中在几个环节：换产换型时，设备调试、工装更换耗时费力；设备来自不同年代、不同厂商，协议各异，集成困难；机器人与人近距离协作，安全风险不容忽视；一旦出现质量问题，又往往因数据断点而难以追溯。

“单纯增加自动化设备，已经难以充分满足生产系统对柔性的要求。”宝维塔在发布会上这样总结。自动化程度高并不等于柔性好。一条为单一产品量身打造的无人产线，可能效率极高，却也可能在换产时变得异常“僵硬”。

宝维塔给出的解法，是以轮式双臂机器人与半自动化机台协同为核心，通过智能决策、柔性执行、设备协同和生产数据连接四项能力，把柔性作业“嵌入”现有生产体系，而不是另起炉灶。

“我们不是要客户推翻现有产线。”宝维塔具身产品经理冯恒顺解释，机器人主要负责柔性上下料、搬运和工位协同，组装、测试等对工艺精度要求更高的环节，继续交给半自动化机台。如此分工，客户无需大规模改造，就能更快响应多品种、小批量的生产任务。

值得注意的是，它选择的是轮式双臂，而非当下聚光灯下的人形机器人。在相对结构化的工厂环境里，轮式底盘在移动效率、负载、成本与可靠性上更容易算得过账，双臂则适配需要双手配合的操作。这代表了一种更务实的思路：不追求外形相似，而先解决具体工序。

把视野拉到整个行业，这种务实选择并非没有来由。

今年6月，工信部、国务院国资委联合启动年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动，提出到年底带动形成万台级规模落地能力，一批机器人已进入纺织、汽车、消费电子等真实场景。

但多位业内人士判断，2026年至2028年仍只是单工序能力的验证期，多工序协同的规模化要等到2028年以后；可靠性上，成熟工业机械臂的平均无故障时间已在万小时级别，而新兴具身机器人做到千小时级已属不错，距离工业级门槛仍有差距。

这也意味着，“不重建产线”在降低改造门槛的同时，也把机器人暂时限定在上下料、搬运等较为结构化的工序中。它适应新工件的速度、人机协同的安全边界、投资回报周期，最终都要靠产线上的长期运行数据来回答。

正如宝维塔总经理兰世桂所言：“制造业智能化升级不是简单地用机器替换人，而是让柔性能力真正融入生产体系。”而“真正融入”四个字，恰恰是整个行业需要用时间证明的部分。

车载电子测试，迈向分阶段自动化

如果说柔性制造回应的是生产端的变化，那么车载电子测试白皮书面对的，就是汽车产品本身的变革。

在软件定义汽车浪潮下，智能座舱DCU、ADAS域控制器、车载音频功放等部件复杂度持续攀升，测试用例随之快速膨胀，版本迭代不断加快，而测试环节仍大量依赖人工和半自动化设备，效率、质量、成本与追溯同时承压。

“车载电子测试的复杂度正在快速上升，靠人工和半自动化已经很难同时兼顾效率、质量和追溯。”宝维塔产品解决方案部经理曹晖直言。

行业实践中这样的感受并不鲜见：一轮版本迭代往往涉及数百项测试用例，靠人工逐条执行耗时费力，回归覆盖不全还可能让缺陷流出；数据散落各处、无法与产线MES打通，又会在追溯和合规时留下隐患。

《2026车载电子测试白皮书》正是针对这一困境的系统梳理。

白皮书围绕全流程自动化、AI融合、MES全链路追溯与平台化架构四条主线，探索AI视觉、装配、测试、检测与数据追溯的深度融合；针对智能座舱DCU、ADAS域控制器、车载音频功放等品类，给出全流程自动化方案，并提出从基础升级、进阶整合到全自动化的三阶渐进式路径。

“分阶段”是这份白皮书最值得关注的关键词。它没有要求企业一步到位建成“黑灯工厂”，而是承认不同规模厂商在预算、产线基础和人才储备上的差异。

按白皮书的说法，结合量产数据，自动化升级在降低人力成本、提升良率和设备综合效率（OEE）上已有成效，贯通AI视觉、检测与MES的追溯体系，则在产品序列号级追溯、防错和合规中扮演关键角色。

放在更宏观的背景下，这一升级方向有其必然性。随着ASPICE等流程标准和功能安全要求趋严，测试数据的可追溯性、一致性早已不是“可选项”，测试左移、虚拟仿真与自动化用例相结合，正成为行业共识。

在宝维塔的归纳中，两项发布分别对应制造业的两类共性需求：多品种小批量的柔性要求，以及车载电子对效率、良率与追溯的更高标准。

兰世桂强调，工业智能化离不开产业链各方的携手。这其实也指向一个现实：工厂最终的评价标准从来不是展台上的演示，而是良率、节拍、稳定性和实实在在的投资回报。