要点

• 日本发那科宣布开发出"AI Welding Agent"，可从图纸自动生成焊接条件与机器人动作（2026年9月11日），省去以往必不可少的示教与编程工序。

• 系统基于美国谷歌云的企业级生成式AI"Gemini Enterprise"。图纸读取由协作机器人"CRX"示教器内置的摄像头完成，无需额外硬件。

• 2026年9月16日起在东京Big Sight的国际焊接展上演示；发那科计划最迟2026年12月底开始出货，量产现场的验证尚待展开。

• 该系统把2026年5月发布的、与谷歌的具身智能（physical AI）合作，落到了焊接这一个具体工序上。

图纸进去，焊缝出来——不用示教

据发那科介绍，AI Welding Agent读取电弧焊零件的图纸，理解材料与最终形状，再自动生成并执行焊接参数（电流、电压、速度等条件）与机器人动作程序。图纸读取使用协作机器人"CRX"平板式示教器内置的摄像头，不需要专用扫描仪等额外设备。该公司称之为"零设置、零示教"焊接。

底层依托的是谷歌云的生成式AI"Gemini Enterprise"。不过，在识别图纸、确定焊接条件、生成轨迹、执行焊接这一整条链条中，生成式AI究竟承担到哪一步、哪些环节由发那科既有的机器人控制与焊接积累来完成，目前尚未详细披露。这一分工，正是判断该系统究竟有多"免示教"的关键。

为什么"示教"一直挡着自动化

工业机器人焊接在汽车车身组装等大批量生产现场早已普及。反过来说，它在那里划算，恰恰是因为同一条轨迹可以反复使用。而在工程机械、产业机械的框架、钢结构以及多品种小批量零件上，每换一种型号就要重新示教轨迹，工时沉重；换产的时间与成本会拖垮自动化的账。正因如此，这些领域至今仍大量依赖人工焊接。

一直支撑示教的，是熟练焊工与系统集成商（SI）。但熟练焊工老龄化与人手短缺严重，技能传承也跟不上。焊接姿势别扭、视野受限，从劳动环境角度看同样面临强烈的省人化压力。如果机器人只凭一张图纸就能自定条件、开始焊接，自动化就有望延伸到此前够不着的中小加工现场和多品种、变批量产线。AI Welding Agent要挑战的，正是这道"示教之墙"。

与谷歌的合作，在一个工序上落了地

这次发布，处在发那科所推进的具身智能（能在现实世界中判断并行动的AI）战略延长线上。

该公司曾于2026年5月13日公布与谷歌的合作：在演示中，Gemini Enterprise理解人的指令、识别物体，并让协作机器人与标准工业机器人协同、自主完成作业。发那科还加入谷歌DeepMind的"Gemini Robotics Trusted Tester"计划，推进面向机器人的基础模型研究。如果说5月是以自然语言驱动的通用演示，AI Welding Agent则把它落到了一个具体工序——电弧焊的图纸读取与自动编程。通用演示，降到了面向具体任务的产品。

由此可见的，是一种整合外部长处的采购结构。生成式AI与云来自谷歌，仿真基础来自美国英伟达（发那科也与其合作，构建虚拟工厂的数字孪生）；而机器人本体的控制、焊接工艺本身的积累，以及面向全球机器人用户的销售网络，则握在发那科手里。即便把"大脑"交给外部，能否把在现实世界中熔化金属的控制技术与客户关系留在自己手中，将左右发那科在具身智能竞争中的位置。该公司称，自2025年12月的机器人展以来，已出货逾1000台具身智能相关机器人，也透露出这一领域的需求开始启动的迹象——不过这并非AI Welding Agent自身的业绩。

焊接集成商的活不会消失，而是换了内容

一旦免示教普及，焊接自动化的商业结构也会受到影响。

以往，焊接机器人导入的成本与工期，相当一部分花在SI的示教与焊接条件调试上。若程序能从图纸自动生成，这部分工时就被压缩。但工作不会整体消失。确认AI给出的条件是否妥当、应对意料之外的接头与缺陷、以及在现场与实物配合等工作，反而会留下来。SI的重心，会从单纯示教转向工艺设计、质量保证和高难度焊接。对机器人厂商而言，差异化的重心也将更多落在包含AI软件的整体方案上，而非单卖硬件。

在账面上真正见效的，是多品种小批量以及接近单件的焊接。无需额外设备、每次换产的示教时间又能缩短，那些此前一直观望的中坚和中小现场，导入的盈亏也更容易算得过来。不过，若AI生成的条件频繁需要返修，省下的工时又会耗在焊后修补上。成效不仅取决于"能省多少示教"，更取决于"能少返多少工"。

焦点：能把人手减到什么程度

AI Welding Agent目前处于"开发"发布阶段。经9月16日起的国际焊接展演示后，出货计划最迟12月底开始，量产现场的验证尚在前头。

有三点将是关键。其一，面对实际零件——板厚不均、受热变形、需要现场配合的接头——AI生成的条件能保持多稳定的质量。其二，可适应的焊接种类、材料与接头形状，能扩展到多大范围。其三，既然打的是"零示教"的招牌，对生成结果的确认与修正究竟还要人介入多少；若例外情形下的干预不断累积，免示教的招牌就名不副实。