“人形机器人产业的快速崛起，正带动博世零部件与系统解决方案需求的持续走高。”在近日于柏林举办的博世互联世界大会(BCW)上，博世集团董事会主席史蒂凡・哈通如此表示。
这家工业巨头同时明确，自己不定位为人形机器人的整机制造商，而是作为技术供应商和合作伙伴，为现代自动化与机器人提供领先的“智能大脑”和“神经系统”技术，并加速在这一领域的布局。
史蒂凡・哈通指出，精密的传感器技术、软件以及高效电驱动等核心技术，不仅支撑自动驾驶的发展，也构成了现代机器人技术的重要基石。
据博世预计，其有望在机器人领域拓展规模达数十亿欧元的业务空间。博世正将不同业务领域的成熟技术与前沿创新深度融合，全面推动机器人技术实现规模化工业应用，并逐步拓展至人形机器人领域。
主攻“智能大脑”与“神经系统”，博世卡位核心技术
博世加速布局机器人领域的核心载体，是开放的ctrlX AUTOMATION平台。据悉，该平台可使机器人技术变得模块化程度更高、集成速度更快、更易应用。
据博世集团董事会成员兼首席数字官Tanja Rueckert介绍，博世已借助该平台帮助企业将无人驾驶运输系统与高精度机械臂相结合，使其能够稳定接管现有生产流程中的各项任务。
目前，博世力士乐正与该领域的多个客户持续推进相关的合作项目。该平台彻底重构了机器人技术的落地逻辑，让机器人技术不再需要漫长的集成周期和高昂的开发成本。
构成机器人“神经系统”的，则是博世在全球市场处于领先地位的MEMS传感器。这些微型传感器是机器人实现精准物理交互的关键，决定了机械臂能否根据不同物体的特性调整握力，既能握住坚固的物体，也能轻轻拿起易碎品。
图片来源：博世
史蒂凡・哈通用一组数据说明了机器人市场对传感器的潜在需求：“人体拥有400万个触觉传感器，如果要制造出拥有同等数量传感器的机器人，全球4年的传感器总产量也仅够生产12,500台。”
据市场研究与战略咨询公司Yole Group数据，到2030年，MEMS传感器市场规模预计将超过192亿美元，年均增长率达4%。
除了机器人的“智能”领域，博世在赋予机器人物理性能的关键零部件上同样具备核心优势。
博世力士乐拥有现代机器人与工厂自动化的完整关键零部件产品组合，包括高精度电机与高性能伺服驱动器。博世还提供复杂组件与子系统，为机器人提供所需的动力、速度与精度。此外，博世也能为机器人制造提供工厂设备支持，例如力士乐的输送系统。
依托覆盖汽车、制造和家居场景的跨领域自动化专长，博世正将这一独特优势转化为开拓自动化与机器人市场的核心竞争力。
押注AI与数据，博世多方位加码
在硬件与平台之外，博世正在加速将人工智能与数据能力作为机器人战略的另一重要支柱。
Tanja Rueckert表示：“融合前沿电子、机械技术与人工智能，有望为自动化和机器人领域带来重大技术突破。人工智能可让机器人感知环境、读懂作业流程，并在实操过程中持续自主学习。”
博世已将人工智能深度融入企业战略，并从两个方向加速落地应用：第一，将云端AI模型直接部署到实体产品中，实现设备自动化；第二，在自有生产体系中全面运用人工智能，优化生产流程、开展预测性维护以及完成光学缺陷检测等工作。
支撑这些AI系统加速运行的关键资源，是博世全球230多家工厂积累的海量数据。
Tanja Rueckert指出：“我们的核心竞争力不只在于硬件设备，更源自全球生产网络积累的数据。这些数据正是我们研发未来智能自动化解决方案的关键所在。”
图片来源：博世
为加快自动化与机器人领域的技术发展，博世正采取定向内部创新与开放生态合作相结合的发展模式。
博世专门成立了罗伯特·博世机器人有限公司，专注于新型机器人解决方案的研发与商业化。
与此同时，博世还通过深化战略合作伙伴关系，持续推动技术的规模化落地。例如，博世正与纽鼐机器人(Neura Robotics)携手，共同开发认知机器人技术。博世已成为全球众多头部机器人初创企业的关键合作伙伴，包括英国Humanoid机器人公司及多家中、美合作伙伴等，助力各大企业将技术原型转化为量产产品。
值得一提的是，今年年初成立的博世中国机器人中心(BROC)已成为博世在华机器人生态合作的重要平台，统筹与本土伙伴的合作，推动具身智能技术创新及机器人解决方案的商业化应用。
此外，博世还在尝试将人类经验转化为机器可理解的数据。目前，博世正采用专门的数据采集服记录复杂动作轨迹，用于机器人训练，并将这项技术与经验应用在与纽鼐机器人的合作项目中，以加速认知机器人的研发。
从更宏观的视角看，博世加速布局机器人领域的战略与其整体技术方向保持一致。博世发布的《博世技术指南》调研覆盖全球7个国家、超1.1万名受访者，结果显示多数受访者认为人工智能将成为未来影响力最大、发展前景最积极的技术，70%的受访者认为这项技术对未来发展至关重要。
综合来看，博世的机器人战略呈现出清晰的加速路径：不追求整机品牌的终端可见性，而是致力于在“智能大脑”和“神经系统”等关键环节建立并扩大竞争力。通过整合传感器、软件、电驱动等核心技术，结合开放的自动化平台与人工智能能力，博世正试图在快速变化的人形机器人市场中占据关键位置。
不止博世，汽车供应链企业“涌向”机器人
博世的布局并非孤立事件。将视线从这家公司身上拉开，会发现一个更清晰的产业动向： 近两年来，中外汽车供应链企业正在向机器人领域集结。
外资方面，舍弗勒、法雷奥、安波福等名字频频出现在机器人产业链的相关布局中；中国方面，均胜电子已将战略定位升级为“汽车+机器人Tier1”，拓普集团设立了独立的机器人执行器事业部，超达装备、双林股份、新泉股份等也纷纷将机器人作为新的战略增长方向。
举例来说，舍弗勒提出了一个颇具雄心的目标：到2035年，其全球工厂计划内部署数千台人形机器人，并期望包含机器人在内的非汽车新业务贡献集团总收入的10%。为此，舍弗勒今年初在中国成立了具身智能机器人公司，主攻核心零部件与关键子系统，同时与乐聚机器人、珞石机器人建立了合作关系。
图片来源：舍弗勒
法雷奥同样将机器人列为未来的增长方向，目标是让非汽车业务营收占到集团总营收的10%左右。法雷奥中国CTO顾剑民的观点代表了行业内的普遍共识：“智能驾驶与机器人技术同源，其核心的感知、规划、控制技术可直接复用，这是巨大的机会。”基于这一逻辑，法雷奥正在将其车载传感器、执行器、热管理系统等能力向机器人领域迁移。
不仅仅是零部件供应商，芯片厂商同样有自己的判断。
高通技术公司副总裁兼ADAS和机器人业务总经理Anshuman Saxena近期在接受采访时指出，机器人与汽车之间既有共性，也存在显著差异。
具体而言，从当前各类具身智能在物理世界中的交互与应用来看，汽车无疑是最典型的用例之一。随着各类视觉-语言-动作(VLA)模型的引入，驾驶辅助技术被部署于汽车领域。可以说，打造一辆具备驾驶辅助功能汽车的技术路径，与机器人领域的构建逻辑高度相似。长期积累中形成的一系列核心资产，包括如何部署VLA模型和大语言模型、如何训练模型、如何进行数据采集与标注，以及AI飞轮，这些在机器人领域同样具有价值。
不过，他同时强调，这并不意味着涉足驾驶辅助领域的企业就能自然而然地跨入机器人赛道。两者的具体应用场景存在着显著差异：机器人的自由度远高于汽车，且其运行环境比汽车复杂得多。因此，尽管两者之间确实存在着诸多共性，但从汽车领域的具身智能向完整的机器人应用跨越，仍需克服巨大的技术挑战并开展大量的实质性工作。
尽管挑战不小，但汽车供应链企业并未止步。从落地场景来看，这些汽车供应链企业不约而同地将第一站选在了工业制造领域。与传统工业机器人不同，它们瞄准的是那些对柔性操作、复杂判断、非标件处理有更高要求的环节。
更深层的原因在于，这些企业拥有一种难以复制的资源——遍布全球的自有工厂。这些工厂不仅是应用场景，更是数据来源。真实生产环境中的光照变化、设备振动、物料公差等变量，是仿真系统无法完美模拟的，而这些恰恰是训练具身智能模型最宝贵的数据。
从这个视角看，汽车供应链企业集体涌向机器人配资软件哪个好，既是对新增长曲线的追逐，也是基于自身独特资产的一次战略卡位。
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