工业具身智能进厂：焊工缺口300万，际銮大模型将工艺开发周期缩短60%

具身智能通过焊接垂域大模型，正在填补中国制造业焊工老龄化与需求暴增之间的巨大缺口，但实验室到工厂的鸿沟仍需跨过。
⚠️ 焊工缺口 300万+ 高危环境与人才断层
60/70后
61%
80后
26%
90后
13%
35岁以下
<15%
焊工缺口超300万，35岁以下焊工占比不足15%，建造业技术工人平均年龄55岁。
环境描述：60°C船舱 / 锰蒸汽 / 高空
焊接作业环境极端恶劣：船厂船舱60°C、工件表面加热至180-200°C、电弧光致眼疾、锰蒸汽中毒、高空坠落风险，导致年轻人宁愿送外卖也不进车间。
00后焊工几乎消失

需求暴涨与市场空间

造船订单增长
195.2%
2026年一季度数据
市场规模
万亿级
业内估算
"我们合作的某个船厂，手头接的LNG船订单就超过2000亿。全凭人工去焊，产能根本跟不上。"
—— 韩冬，博清科技副总经理兼CTO

传统焊接机器人的局限

传统工业焊接机器人本质是示教再现设备：需工程师逐点编程，工件偏移或换款后程序失效，重新示教耗时耗力。
"现在最难的已经不是买机器人，而是让机器人真正干好活。"
—— 某大型钢构企业负责人，公开发言
人才稀缺 更甚于焊工 韩冬访谈

具身智能的解决方案：际銮大模型

博清科技推出际銮大模型，将百万级焊接知识图谱、千万级元数据、3000万组真实作业数据注入模型，构建"感知-理解-决策-执行-反馈"闭环。
模型覆盖
95%+金属材料
博清科技
效能提升
周期缩短60%，成本降低40%+
韩冬介绍

传统工艺研发需尝试上百次找到最优解，大模型推荐方案后仅需微调验证。

  • 传统：从零间隙开始试，1mm、2mm...上百次
  • 大模型：输入基础信息，推荐方案，微调验证
"大模型的价值在于把隐性的、经验性的东西变成可以被采集、被表达、被训练的数据。"
—— 韩冬，博清科技副总经理兼CTO

智能化等级与落地现状

博清科技将焊接智能化分为L1-L5共5级，当前在典型工业场景实现L3级有条件智能焊接，实验室接近L4级。
"就像自动驾驶在高速公路上比在城市小巷里开得好。焊接前面有组对、装配，工件精度越高，自动化越容易发挥。"
—— 韩冬，博清科技副总经理兼CTO
L5目标 自然语言指令自主作业 韩冬描述
"能用到可用，是从0.1到100的鸿沟。"
—— 姚卯青，智元合伙人
工业门槛 节拍≤6秒，准确率>99% 博世中国战略副总裁刘敏

挑战与护城河

焊接数据采集和标注门槛极高：需要超声波、磁粉、射线探伤检测结果，且需专业人员将缺陷回溯到焊接过程数据，过程缓慢。
"过去人工焊接，哪有什么熔池传感器数据、焊缝三维数据？博清科技从最底层开始设计数据采集系统。"
—— 韩冬，博清科技副总经理兼CTO
焊接数字化基础薄弱，许多历史工艺靠老师傅口传。博清科技采用"笨办法"：实验室自研工艺、售卖智能焊接分析系统、与客户合作采集数据。
潜在市场 140万台 行业测算
际銮大模型目前处于初级阶段，仅覆盖基础常用品类，但焊接品类极多，这构成数据护城河——短期难复制。

行业展望：分化与窄路

2026年被视为具身智能分化之年，工业与仓储场景成为商业化验证窗口。博清科技选择只做焊接，但焊接占制造业四分之一体量。
焊工每年减少10万人，焊接需求却加速膨胀，剪刀差中藏着博清科技的机会，也拷问中国制造业：老师傅退休后，谁来接过焊枪？
综合公开信息整理