中文
English2026年9月，工业和信息化部办公厅、国务院国资委办公厅联合印发的《关于联合开展2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动的通知》进入申报落地收尾阶段。按照专项行动设计，8月完成申报收尾，11月进行场景验证，年底要形成百个以上高价值应用场景、万台级规模落地能力。
这意味着，人形机器人、四足机器人正在从实验室和展台走向高压开关柜巡检、杆塔核查、矿山危岩监测等真实工业工位。当机器人真正成为工业现场的“同事”，一个新的问题随之浮出水面：这些高度复杂的机电系统，自身也需要被“健康管理”。
这正是PHM（故障预测与健康管理）系统在机器人领域打开的全新应用空间。
一、机器人PHM：一个正在爆发的百亿级市场
机器人正广泛应用于高端制造、医疗健康、航空航天和仓储物流等场景，其关键部件失效或性能退化可能导致系统故障停机甚至重大安全事故。非计划停机造成的单次损失平均达12万至45万美元，预测性维护与健康管理服务正从“可选配套”转向刚性需求。
市场规模印证了这一判断。据行业研究机构数据，2026年全球机器人PHM服务产业规模预计达到87.3亿美元，至2030年将攀升至214.6亿美元，五年复合增长率为19.8%。其中，基于云端AI的远程健康监测服务贡献了46.2% 的增量份额，边缘计算型嵌入式诊断模块的年增速达24.7%。
从区域分布看，亚太地区以34.5% 的市场占比保持领先，北美与欧盟分别占据28.1% 和23.7%。汽车及零部件制造、3C电子、半导体三大行业合计贡献了57.3% 的工业机器人PHM服务需求。
二、标准先行：机器人预测性维护已有“国标可依”
值得关注的是，机器人预测性维护并非“无标可依”。国家标准GB/T 42983.4-2023《工业机器人运行维护第4部分：预测性维护》 已经发布实施，为工业机器人的预测性维护提供了统一的技术规范。
该标准要求搭建振动、温度、电流、力矩等多维度在线监测体系，匹配设备健康评估模型，实现核心部件退化趋势实时追踪和维护计划自动生成。这意味着设备状态监测和AI故障预测在机器人领域的应用，有了明确的国家标准参照。
与此同时，广东省标准化协会于2026年7月发布了《工业机器人产业链可靠性控制与质量提升指南》团体标准，填补了国内工业机器人全链条可靠性系统化管控标准的空白。从整机到核心零部件，从生产制造到运行维护，机器人可靠性管理的标准体系正在加速成型。
三、技术演进：从“阈值报警”到“具身群体智能运维”
机器人PHM的技术路径，正在经历从简单到复杂的快速演进。
一篇发表于国际学术期刊《Advanced Robotics Research》的综述论文，系统梳理了机器人故障诊断的技术演进脉络：阈值报警→模型残差→特征机器学习→多模态深度学习→具身群体智能运维。
当前，振动、声音、电流、转矩、位置、视觉、力触觉和润滑油信息等多模态数据正在被融合利用。振动与声音适合捕捉减速器、轴承和齿轮的早期冲击；控制器内部信号具备低成本、非侵入和实时采集优势；视觉与力触觉则从任务执行质量和交互安全角度补充观测。
论文同时指出了机器人智能运维走向工程应用需要重点解决的问题：真实故障样本稀缺、跨平台泛化困难、诊断模型可解释性不足和边缘实时部署受限。这也恰恰是PHM系统在机器人场景中需要攻克的技术难点。
四、行业实践：机器人PHM正在车间里“干活”
首钢京唐的实践提供了一个生动的注脚。工业机器人出现故障时，设备单台“出诊费”达1.5万元，其中三分之二是人工成本，且响应周期长，设备故障时现场人员不敢动，只能等着厂家“救场”。更关键的是，厂家维护包中不包含高频电气元件的更换——而这恰恰是导致停机的隐患之一。首钢京唐团队正是通过自主研发的运维体系，做起了工业机器人的“保健医”。
IVECO在西班牙Valladolid工厂部署了COMAU的in.Grid机器人监控平台，持续监控Door Ring和Mascherone装配线上的COMAU机器人。该系统能够自主捕获生产和过程数据，识别性能偏差，发出异常信号，帮助工程团队优化机器人利用率、减少非计划停机。
ABB IRB 1100工业机器人的预测性维护研究则展示了AI算法的潜力。研究者提出了一种合成数据生成方法，专门用于检测ABB IRB 1100的故障，数据集中包含了机器人六个轴以及电气、机械、热学和振动参数的监测数据。结果显示，算法对过热和不对中缺陷的识别能力达到F1值0.97至1.00。
五、元硕科技的布局：让机器人也拥有“健康档案”
当机器人从“设备”变成“同事”，其健康管理的重要性正在从“可选项”变为“必选项”。
元硕科技自主研发的RIIWORX®智能设备运维管理系统，在数据采集、智能诊断、闭环执行三个层面已形成完整能力，这些能力同样适用于机器人场景。RIILinX工业智能网关支持振动、温度、电流、力矩等多信号同步采集与边缘计算，与GB/T 42983.4-2023标准要求的“振动、温度、电流、力矩多维度在线监测体系”高度契合。RIIWORX®PHM系统涵盖轴承损伤、齿轮故障、不对中等典型故障模式的知识库，实现从设备状态监测到AI故障预测的跃升。
系统已形成的“监测—诊断—处置—验证”全流程闭环，同样可以移植到机器人运维场景——当系统识别到机器人关节减速器的振动异常时，自动生成工单、推送至维护人员、记录处置结果，形成完整的健康档案。
元硕科技——以数据驱动设备健康，用AI预见工业未来。
