让机器人学会“看着做”，杭州AI闯进晋江鞋厂“上班”

6月的福建晋江，制鞋旺季如期而至。

华增鞋业生产车间里，一只机械臂正代替工人完成压底作业。面对不同鞋型、不同摆放方式，它无需重新编程便能自动识别并完成操作，在压底、涂胶等工序中，单工位效率最高达到人工的1.5倍。

压底机器人“ShadowPress”在工厂

对于鞋业这样的典型柔性制造行业而言，这并不容易。长期以来，鞋款频繁更迭、订单快速变化，让传统自动化陷入“换一次款、调一次程序”的困境。

而驱动这只机械臂“大脑”的，是来自800公里外杭州的影身智能。成立不到两年，这家年轻的人工智能企业已将4D世界模型技术应用于真实生产场景，并拿下数亿元规模订单。

从算法走向产线，从实验室走进车间，当人工智能加速融入实体经济，柔性制造这道困扰传统产业多年的难题，正在被重新求解。

为什么鞋厂自动化一直难以落地

在晋江，制鞋是一个年产数十亿双鞋的大产业。密集分布的工厂昼夜运转，大量鞋子从这里发往全球市场。但在许多关键工序上，自动化始终难以真正深入生产一线。

制鞋行业的智能化改造，长期被认为是制造业里最难的一类场景。原因不在于设备不够先进，而在于生产本身高度非标准化。

华增鞋业技术总监杜彦鸿直言：“鞋款是变化的，这个东西是最麻烦的点。”一双鞋从设计到生产，涉及材料、工艺和结构不断调整，换款几乎是常态。

这意味着，每换一款鞋，传统自动化系统都要重新标定视觉、调整参数、改写程序，不仅耗时，也长期依赖工程师团队。相比之下，涂胶工序的难题更为根本。胶水是流体，每次状态都不一样，人靠经验边刷边看边调整。

“你如果说让工厂靠编程把所有可能的胶水状态都写出来，这做不到。胶水这种流体，你很难用简单几个参数去描述。”杜彦鸿说。

与此同时，涂胶岗位长期接触有机溶剂，工人干满两年就必须换岗。晋江不少鞋厂门口常年贴着招工启事，却越来越难招到人。一边是持续流失的工人，一边是难以适应变化的自动化系统，中间横亘着柔性制造的鸿沟。这也是鞋服行业被称为“自动化最后一公里难题”的原因。

也正因为如此，当一家杭州AI公司带着机器人走进晋江鞋厂时，一场新的尝试开始了。

从“视觉编程”到“世界模型理解”

影身智能创始人闵伟盯上制鞋行业，并不是偶然。

在机器人行业摸爬滚打多年后，他发现，汽车、3C电子等标准化行业的自动化程度越来越高，而鞋服、家居等柔性制造行业却始终停留在自动化边缘。原因不是没有机器人，而是机器人还不够聪明。

第一次走进晋江一家鞋厂的涂胶车间时，闵伟只待了一分钟就想出来。40℃左右的高温、弥漫的胶水气味，工人们低着头重复同一个动作。“这不只是一个技术问题，也是一个越来越没人愿意干的问题。”

这成为影身智能创业的起点。

2024年，曾主导阿里配送机器人从0到1落地的闵伟离开阿里，在杭州创办影身智能，联合机器人控制与4D重建团队，选择了一条不同的路线——4D世界模型。

传统机器人更像按照预设程序工作的机器，环境稍有变化就需要重新编程。而影身智能希望让机器人理解一个“会动的世界”——不仅知道物体在哪里，还能理解它正在发生什么变化，并据此调整动作。

这种能力在涂胶工序里尤其重要。老师傅刷胶时会边刷边看边调整，胶水多了少了、鞋底偏了正了，都会即时修正。搭载4D世界模型的机器人也在学习这种能力，根据胶水状态、鞋子位置和实时反馈动态调整力度和路径。

杜彦鸿对此印象深刻：“它知道我们现在是在压底还是喷胶，鞋子正放、反放都能适应。对它来说，几乎不存在传统意义上的换款。”

为了实现这种“边看边干”的能力，影身智能开发了“影身360”数据采集系统，通过普通摄像头采集数据训练模型，并引入强化学习机制，让机器人从错误中学习。

影身智能“影身360”4D实时数采系统拍摄画面与重建图

“发现刷偏了，它会停下来重新补救，跟人的反应其实是一回事。”闵伟说。从实验室角度看，这意味着机器人正从“执行程序”走向“理解任务”。而对于长期受困于柔性制造难题的制鞋行业来说，真正的考验仍在产线上。

鞋厂里的真实落地与1.5倍效率

技术最终必须回到工厂。

华增鞋业是福建晋江一家轻奢代工制鞋企业，年产约2000万双、产值约20亿元。2025年，一次招商活动让华增鞋业与影身智能坐到同一张桌子上。前者寻找能够解决柔性制造难题的自动化方案，后者需要真实产线验证技术，两者一拍即合。

经过近一年的产线适配和工艺磨合，这套“世界模型+机器人”系统进入压底、涂胶等核心工序，并正式投入大货订单生产。“今年3月已经上线生产了，我们现在做的就是实际的大货订单。”杜彦鸿说。最直接的变化，是机器人开始替代工位工人。在压底和涂胶岗位，一台机器人对应一个工位。“我们直接代替了一个人。”

涂胶机器人“ShadowGlue”在工厂

更关键的是，这套系统没有推倒重来。机器人直接嵌入原有流水线，设备和工艺基本保持不变。

“该怎么做还是怎么做，我们没有改变现场工艺。”在杜彦鸿看来，这是此次改造与传统自动化方案最大的区别。在运行节拍上，机器人单工位效率比人工快1.2至1.5倍；在质量层面，胶量更均匀、工艺更稳定。“有时候人工情绪不好，可能随便刷一下。但机器不会，它完全按照标准作业。”

过去自动化改造常见的重新编程、长期调试和技术团队驻场也被大幅压缩。“现在不需要编程了，模型知道自己在做什么。”按照华增鞋业测算，这套系统的投资回收期约为一到两年。杜彦鸿认为，这一回报周期符合工厂预期。

“我们机器人生产的产品良品率接近99.9%。”闵伟告诉记者。目前，类似生产线已在晋江多个工厂复制，公司累计签约订单达到数亿元规模。“客户愿意买单，不是因为人工智能这个概念，而是因为它确实解决了问题。”

从杭州出发——破解柔性制造的产业路径

影身智能的成长速度，某种程度上也是杭州人工智能产业发展的一个缩影。从2024年成立到获得数亿元订单，这家年轻公司迅速完成了从技术验证到商业落地的跨越。

创业初期，团队在上海海边租下一间民房，靠几台自己搭建的样机做研发。西湖科创投得知后，专程赶到上海，在民房里看完演示后，当即决定向投委推荐，并在当月完成投资决策。“他们节奏快、决策快，最大程度缩短了我们的融资窗口，让我们能够迅速启动。”闵伟说。

选择杭州，也有更深层的产业原因。过去几年，阿里系机器人团队持续创业，人才、技术和产业资源不断集聚，逐渐形成具身智能创新生态。影身智能正是其中一员。

近年来，杭州也在持续加码具身智能产业布局。今年5月，全国首部具身智能机器人产业专项法规在杭州出台，国家人工智能应用中试基地（具身智能）同步揭牌，为技术验证和产业落地提供了更多支撑。

不过，与不少企业瞄准人形机器人不同，影身智能选择把技术投向制造业最难、最缺人的岗位。

“我们希望解决的，是那些人不愿意干、干了还会生病的岗位。”闵伟说。当机器人能够自主识别鞋型、自主完成换款、自主执行复杂工艺时，它改变的不仅是一道工序。从实验室里的世界模型，到晋江鞋厂里的真实订单，一条人工智能赋能传统制造业的新路径正在形成。

而杭州，正试图成为这条路径的重要起点。那张晋江鞋厂门口的招工启事，还在贴着。只是贴出来的理由，可能正在慢慢改变。