本文是一篇发表于期刊《Advanced Engineering Informatics》2026年第73卷的综述文章，标题为“A Review on Large Language Models for Industrial Embodied Intelligence”。作者团队来自多所国内外知名高校，包括北京理工大学、浙江大学、香港理工大学、西安交通大学、北京航空航天大学以及瑞典皇家理工学院等。该论文的主题是系统性地回顾和总结大语言模型（LLMs）在工业具身智能（Industrial Embodied Intelligence）领域的研究进展、现状与未来趋势。随着LLMs的爆炸式增长，它们为实现工业场景下的具身智能提供了关键路径，使得工业机器人能够执行日益复杂的任务，从而推动智能制造的发展。本文旨在为LLMs在工业具身智能领域的进一步研究提供有价值的参考。

论文主要观点阐述

1. 工业具身智能（EI）与LLMs融合的背景与意义 文章首先阐述了具身智能（Embodied Intelligence, EI）作为人工智能演进的最新范式，其核心在于智能体通过与环境的交互（感知、决策、行动、反馈的迭代）来产生智能行为。在工业场景中，EI是实现智能制造的关键使能技术。近年来，LLMs的突破性发展为EI的实现提供了前所未有的机遇。LLMs强大的推理与理解能力，以及模拟人类多感官感知世界的方式，使其能够赋能工业机器人，提升其在复杂环境中的感知、理解、人机交互及自主规划决策能力。因此，研究LLMs与工业EI的结合已成为全球学术界和工业界关注的热点。本文的写作目的正是为了梳理这一交叉领域的研究现状，从单模态LLMs的能力突破、多模态大语言模型（MLLMs）的融合增强以及LLMs的具身化实现三个视角进行综述。

2. 单模态LLMs在工业场景中的研究现状 文章指出，当前工业场景中对单模态LLMs的研究主要集中在文本、视觉和听觉三种感知模态。 * 大型文本模型：在工业故障诊断和人机交互中发挥核心作用。其关键挑战在于通用LLMs与高度专业化的工业知识（如术语、操作规范）之间存在语义鸿沟，直接应用可能导致“幻觉”和可解释性差。为此，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术成为关键解决方案，通过将LLMs的推理与外部工业知识库（如设备手册、维护日志）相结合，提升输出的准确性和可解释性。文中列举了多个应用实例：例如，Zhang等人提出基于LLMs的人机协同故障诊断框架，减少了对人工标注数据的依赖；Tao等人提出了基于LLM的轴承故障诊断框架，结合信号特征量化与微调技术；Fan等人和Gkournelos等人探索了LLMs在解析自然语言指令、实现工业机器人自主任务规划与控制方面的应用；Fakih等人则针对工业控制系统程序生成的安全性与可用性问题，提出了LLM4PLC模型。 * 大型视觉模型：专注于处理图像和视频数据，应用于产品质量检测、生产线监控、机器人操作等。尽管Vision Transformer（ViT）等模型在通用数据集上表现出色，但工业环境的复杂性（如杂乱背景、光照变化、遮挡）对模型的鲁棒性提出了挑战。因此，研究趋势是面向任务和系统级定制视觉模型，使其与机器人决策和执行紧密耦合。例如，PerAct模型利用语言目标与RGB-D体素观测的联合编码，实现精准的机器人操作；RoboLLM模型处理复杂的机器人视觉任务（如实例分割、缺陷检测）并部署到机器人上；Liu等人和Fan等人的工作则关注于零样本视觉定位、减少人机协作中的指令歧义等。 * 大型音频模型：用于机器噪声分析和语音人机交互。工业环境中的强背景噪声、混响等对通用音频模型构成挑战。研究通过噪声感知数据增强、多条件训练和特定任务微调进行定制。例如，GAMA模型作为一个通用大型音频语言模型，通过指令调优数据集增强了复杂音频推理能力，适用于环境噪声识别和设备故障诊断。Whisper和SpeechX等模型则被用于语音识别与控制，实现基于工人语音指令的快速任务执行。

3. 多模态大语言模型（MLLMs）的研究进展 文章强调，单模态LLMs难以应对复杂的工业挑战，而MLLMs通过融合文本、视觉、听觉乃至触觉等多模态信息，能实现更全面、精确的分析与决策。其动机主要包括：实现跨模态信息互补与语义增强；提升复杂决策与预测能力；增强系统的多任务学习能力；丰富人机交互方式与体验；以及显著提高工业系统的鲁棒性与抗干扰能力。 * 多模态数据融合方法：文章系统回顾了从传统方法到基于深度学习的方法演进。传统方法包括特征级融合、决策级融合和混合融合。基于深度学习的方法则利用神经网络自动学习跨模态关联特征，涵盖了卷积神经网络（CNN）、双流网络（Two-stream Network）、多分支网络（Multi-branch Network, MBN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和图神经网络（GNN）等多种架构。近年来，基于Transformer的架构因其强大的全局建模能力，在跨模态语义对齐和端到端建模方面展现出显著优势，催生了如VideoBERT、BLIP-2、RegionGPT等一系列大型预训练模型，主导了多模态数据融合任务。 * MLLMs的工业应用：根据融合的模态类型，文章分类介绍了相关应用。 * 文本-视觉模态：这是最常见的形式，应用于物体识别、异常检测等。例如，Wang等人通过视觉-语言指令微调实现晶圆缺陷类型的精准识别与描述；Chen等人提出的ECHO框架，集成了领域知识、多模态检索和结构化推理，提升了工业异常检测的准确性与可解释性；Palm-E模型则将视觉-语言知识迁移到具身推理中，辅助机器人进行实时任务规划与优化。 * 文本-视觉-听觉模态：融入听觉信息为LLMs提供了额外的感知维度。例如，CAT模型通过连接音频和视频流进行训练，并利用AI辅助的歧义感知优化策略，提升在工业视听场景中定位特定对象的能力；VALOR模型通过将视觉、语言和听觉信息投影到统一表示空间，建立跨模态对齐，为增强人机协作和设备监控提供了新途径；ImageBind模型学习共享嵌入空间，支持跨模态检索；AVL-Maps则构建了融合音频、视觉和语言信号的3D空间地图，用于机器人导航。 * 引入触觉模态：新兴研究开始探索将触觉信息整合到MLLMs中。例如，MATCHA Agent和Multiplexer模型通过整合触觉、视觉、听觉等信息，使机器人能够感知物体的物理属性（如硬度、纹理），并在多感官信息与动作之间建立关联，生成更丰富的环境交互指令。

4. LLMs的具身化研究进展 将庞大的LLMs嵌入资源受限的工业机器人系统是实现其智能感知、决策和控制的核心挑战。文章从模型范式、计算架构和硬件协同三个维度阐述了具身化处理方法。 * 模型轻量化：旨在减少模型大小和计算复杂度，包括知识蒸馏（Knowledge Distillation, KD，如TinyBERT）、网络剪枝（Network Pruning, NP，如WACTiGrad）和模型量化（Model Quantization, MQ，如GPT3.int8、Atom）等技术，使模型能在边缘设备上高效运行。 * 计算架构创新：超越单纯的参数削减，转向设计高效架构。包括动态神经网络（如SkipNet）、高效Transformer变体（如Linformer）以及混合专家模型（Mixture of Experts, MoE，如Switch Transformer）等。此外，分层模型（上层LLM负责语义理解与任务规划，中层小模型负责实时感知与动作映射，下层硬件负责执行）和端到端模型（直接将指令映射为机器人动作）也是重要的架构思路。 * 硬件-软件协同优化：算法与硬件的深度协作是关键。例如，使用专用芯片（如Google Edge TPU）、优化编译器（如TVM框架）以及采用“边缘预处理+云精炼”的分层计算架构，在降低延迟、保护数据隐私的同时提升能效。 * 基于LLMs的具身智能实践：文章列举了多个工业案例，展示了LLMs具身化技术已开始进入实际制造环境。例如，特斯拉的Optimus机器人、优必选的Walker S机器人应用于汽车制造装配；浙江中控的NaviAI仿人机器人用于石化实验室危险化学品操作；微亿智造的具身智能机器人用于高温环境金属分拣；Figure AI的Helix模型用于物流分拣；宇树科技的B2-W四足机器人用于工业巡检。这些案例证明了技术的可行性，但也揭示了当前面临的挑战：计算效率与实时性仍需提升；非结构化、安全关键环境下的鲁棒性与安全性保障不足；以及与现有工业系统集成和规模化部署的工程挑战。

5. 结论与未来展望 文章总结指出，LLMs在工业场景的应用已取得显著进展。单模态LLMs为工业智能化提供了关键支持，MLLMs能更好地理解和处理复杂工业任务，而LLMs的具身化研究正推动工业机器人向更高水平的自主与协作迈进。 基于当前研究，文章为未来工作指出了四个具体方向： 1. 工业知识对齐：需要解决LLMs与结构化、设施特定的工业知识（如标准作业程序、工艺参数）的对齐问题，发展结合知识图谱与嵌入的混合知识表示，并建立验证与人机协同校正流程。 2. 实时、资源感知的多模态融合：需开发自适应融合算法和感知延迟/能耗的处理流程，并建立端到端评估的标准化基准。 3. 多机器人协同具身智能：需探索集成语言指令与局部感知的分布式策略表示、通信高效的协调策略以及运行时安全机制。 4. 向未充分探索的工业场景拓展：针对极端环境（高低温、辐射）或小批量定制化生产等场景，设计特定任务模型、自适应控制策略和评估指标。

论文的价值与意义 本文是一篇全面、系统且及时的综述。其价值在于： * 系统性梳理：首次从单模态LLMs、多模态LLMs和具身化实现三个紧密关联的层面，构建了LLMs赋能工业EI的完整技术图谱，为读者清晰勾勒了该领域的研究全貌。 * 深度分析：不仅综述了各类方法与应用，还深入分析了其背后的动机、面临的挑战以及解决方案的技术原理（如RAG解决知识鸿沟、轻量化技术应对部署挑战），具有较高的技术洞察力。 * 前瞻性指引：基于详实的现状分析，提炼出未来研究的核心挑战与具体方向，为学术界和工业界的研究者与工程师提供了明确的技术发展路线图和重点攻关目标。 * 跨学科桥梁：论文有机融合了人工智能（自然语言处理、计算机视觉、多模态学习）、机器人学、控制理论、工业工程等多个学科的知识，促进了不同领域研究者之间的相互理解与合作。

这篇综述文章为快速发展的“LLMs for Industrial Embodied Intelligence”领域提供了重要的知识整理和方向指引，对于推动人工智能与智能制造深度融合具有重要的参考价值。