《JBT 15160-2025增材制造 柔性机器人安全评价规范》专题研究报告

《JB/T15160-2025增材制造

柔性机器人安全评价规范》专题研究报告目录一、迎接人机共生时代：从刚性防护迈向柔性智能安全新范式的剖析二、风险迷宫导航图：全面解码柔性机器人全生命周期潜在安全风险三、柔性之“柔

”，风险之源：专家视角解构材料与结构不确定性隐患四、智能“大脑

”的安全枷锁：解析控制系统与软件的可靠性防线五、动态交互下的安全博弈：人机协作与任务场景自适应安全策略六、数字孪生如何为安全赋能？虚拟仿真与测试认证新体系构建七、从实验室到车间：安全评价规范落地实施的路径与挑战八、合规仅仅是起点：超越规范，构建主动式安全文化与生态九、标准引领产业升级：安全要求如何塑造未来柔性机器人市场格局十、预见未来：下一代柔性机器人安全技术趋势与标准演进方向迎接人机共生时代：从刚性防护迈向柔性智能安全新范式的剖析范式转换：为何柔性机器人迫使我们必须抛弃传统安全逻辑？传统工业机器人的安全依赖刚性围栏、速度与力量限制，其运动轨迹确定且可预测。柔性机器人则因其材料柔顺、结构可变、工作空间开放且常需与人紧密协作，传统隔离式防护不仅难以实施，更会扼杀其核心优势。本标准标志着安全理念的根本性转变，从“物理隔离”转向“智能协同感知与风险动态抑制”，要求安全系统能够理解柔性体本身的动态行为、不确定的形变以及非结构化的环境，实现本质安全与功能安全的融合。核心挑战：柔性、智能与开放环境叠加催生了哪些全新安全课题？1柔性带来了运动学与动力学模型的极度复杂化，其形变和接触力难以精确预测。智能算法（特别是基于学习的控制）引入了新的不确定性。开放协作环境则意味着人员可能暴露于非预期的接触、缠绕或夹挤风险中。这三者叠加，构成了前所未有的安全挑战：如何量化“柔性”本身的风险？如何确保自适应算法在复杂工况下的决策安全？如何为动态变化的机器人形态和工作空间建立可靠的实时安全边界？本标准正是为了系统性地回应这些课题。2专家视角：新范式下的安全评价框架有何颠覆性创新？本标准构建的评价框架不再是静态的、条目式的检查表，而是一个动态的、基于风险迭代的系统工程过程。它强调“设计即安全”，要求从概念设计阶段就融入安全分析。创新之处在于，它将材料特性、结构可变性、控制策略、任务场景和人机交互模式作为一个整体进行风险评价，引入了基于性能（Performance-based）和基于目标（Goal-based）的评价路径，允许企业采用创新的安全解决方案，只要其能达到规范要求的安全目标，这为技术创新预留了空间。风险迷宫导航图：全面解码柔性机器人全生命周期潜在安全风险设计“原罪”：在图纸与仿真阶段，哪些潜在风险必须被“锁定”？设计阶段是植入安全基因的关键。风险识别需覆盖材料疲劳特性、关节与驱动单元的失效模式、柔性结构的屈曲与失稳临界点、传感器布局盲区、控制算法的稳定性边界等。例如，增材制造工艺可能引入材料各向异性，影响结构强度；仿生结构的复杂运动学可能产生设计者未预料的奇异点或碰撞路径。本规范要求采用系统化的方法，如STPA（系统理论过程分析）或传统的危害与可操作性分析，确保在设计源头就对功能故障、误用和系统交互引发的风险进行全面排查与记录。制造“偏差”：增材制造等工艺如何将不确定性带入安全方程？增材制造（3D打印）是实现柔性机器人复杂结构的核心手段，但其过程本身引入大量变异：层间结合强度、孔隙率、残余应力、尺寸精度等均可能偏离设计预期。这些制造偏差直接影响了机器人本体的机械强度、疲劳寿命、动态特性乃至传感器的校准。安全评价必须包含对制造工艺一致性的评估，要求建立从原材料、工艺参数到成品关键性能指标的追溯与检验体系，并对典型工艺缺陷（如未融合、翘曲）可能导致的安全失效模式进行分析和测试验证。运行“盲区”：在动态任务中，哪些实时风险最易被低估？运行阶段的风险具有高度动态性和情境依赖性。易被低估的风险包括：1）柔性体大变形导致的非刚性碰撞，其接触面积和能量吸收特性不同于刚性碰撞；2）与柔性物体（如电缆、织物）或非结构化环境的交互，可能导致缠绕、拉扯；3）多机器人柔性系统间的相互干扰；4）机器学习模型在遇到训练数据之外工况时的不可预测行为；5）人机协作中，人对柔性机器人缓慢或柔和运动的警惕性下降，可能无意中进入危险区域。标准强调需通过实时传感器融合与监控来应对这些盲区。0102柔性之“柔”，风险之源：专家视角解构材料与结构不确定性隐患材料记忆的“背叛”：超弹性与粘弹性材料的行为预测困境柔性机器人常用的硅橡胶、形状记忆聚合物、水凝胶等材料，其力学行为具有超弹性（大变形非线性）、粘弹性（时间依赖性、蠕变和应力松弛）和可能的环境敏感性（温湿度影响）。这种复杂的本构关系使得精确预测其在循环负载下的长期性能、瞬时冲击响应以及能量存储释放特性变得极其困难。安全评价需关注材料在极端工况和老化后的性能衰减，要求提供详尽的材料特性数据库，并在安全分析中采用保守的模型或进行充分的耐久性与可靠性测试，以应对材料行为的“不确定性”。0102结构变形的“蝴蝶效应”：轻微形变如何引发系统性失稳？柔性机器人往往通过结构的可控变形实现运动，但其多自由度、低刚度的特性使得系统可能对微小的扰动（如外部触碰、内部驱动误差）产生放大响应，导致非预期的、剧烈的形态突变或运动失稳，类似于“蝴蝶效应”。这种失稳可能表现为结构屈曲、颤振或运动轨迹的急剧偏离。安全评价需要分析系统的稳定性裕度，识别可能导致失稳的临界条件（如负载、速度、姿态的组合），并在控制系统中设计相应的抑制策略或安全约束，防止系统进入不稳定区域。专家解构：如何为“不确定”的机械系统建立“确定”的安全边界？01面对材料和结构的不确定性，建立确定的安全边界需要多管齐下。首先，采用基于概率的风险评估方法，将关键参数（如弹性模量、疲劳极限）视为分布而非定值。其次，通过大量的物理测试和数字孪生仿真，构建覆盖工作空间全域的安全操作包络线（SOE），该包络线定义了速度、力、形变、位置等参数的允许组合。02最后，实施严格的验证与确认（V&V）流程，确保在实际使用中，机器人的行为始终处于由测试和仿真共同确认的安全边界之内，即使其内部状态存在不确定性。03智能“大脑”的安全枷锁：解析控制系统与软件的可靠性防线算法黑箱的透明度挑战：如何评价学习型控制决策的安全性？基于学习、强化学习等算法的控制器具有强大的自适应能力，但其决策过程不透明，难以用传统逻辑进行验证。安全评价面临的核心挑战是：如何证明算法在所有可能（包括罕见）场景下都不会做出危险决策？规范要求采取多重措施：包括对训练数据的完备性和代表性进行审查；定义明确的算法安全操作域（OOD）并设置检测与处理机制；采用安全层架构（如安全屏障、监视器）将学习算法包裹其中；以及进行大量基于场景的仿真测试和实物测试，以暴露潜在的临界情况。软件生命周期管理：从需求到退役，如何嵌入不可撼动的安全？软件是柔性机器人的神经中枢，其安全性必须贯穿整个生命周期。规范要求遵循功能安全标准（如IEC61508的衍生标准）的理念，实施严格的软件开发流程。这包括：1）源自安全需求的软件安全需求规格；2）采用防错性设计（如模块化、信息隐藏）和安全的编程规范；3）进行全面的验证（单元测试、集成测试）和确认（系统测试）；4）对软件变更进行严格管理；5）考虑软件维护和升级的流程安全。重点在于确保软件在各种故障条件下，都能进入或维持一个安全状态。0102解析：感知-决策-执行回路的故障容错与安全冗余设计1柔性机器人的安全性高度依赖于“感知-决策-执行”回路的可靠性。标准强调必须对此回路进行故障模式与影响分析（FMEA）。解决方案包括：在感知层，采用多传感器冗余与融合，并对传感器失效进行诊断；在决策层，设计独立的安全控制器（监控层）与主控制器并行运行，实时检查指令是否违反安全约束；在执行层，考虑驱动冗余或被动安全机制（如机械限位、可变刚度调节）。整个系统需具备故障检测、隔离和系统重构或安全停机的能力，确保单一故障不会导致危险。2动态交互下的安全博弈：人机协作与任务场景自适应安全策略亲密接触的界限：如何量化人机物理交互中的“可接受风险”？人机协作中，物理接触有时是任务所需，有时是意外。安全评价的关键在于定义“可接受的接触”，这通常基于生物力学研究，例如ISO/TS15066中规定的身体各部位疼痛阈值。对于柔性机器人，挑战在于其接触可能面积更大、时间更长、力分布更复杂。规范要求结合机器人末端执行器的几何形状、材料特性、速度与力，评估其可能造成的具体伤害（如挤压、剪切、刺伤）。需要针对不同协作模式（如共存、协作、响应式停止、手动引导），制定差异化的安全参数限值。0102场景感知与意图理解：安全系统如何从“被动响应”升级为“主动预判”？未来安全系统的核心竞争力是场景理解与意图预测。这意味着安全系统不仅监控机器人自身状态，还需通过视觉、力觉、环境传感器等，实时理解人的位置、姿态、动作意图甚至注意力状态。例如，系统可预测工人下一步可能进入的区域，或识别工人正在执行精细操作需要更严格的安全距离。基于此，机器人可以动态调整其速度、运动轨迹或刚度，实现主动避让或柔顺交互。规范鼓励采用此类先进技术，并为其有效性评价提供指导框架。策略剖析：分级安全域与动态风险调节机制的实现路径为实现自适应安全，一种有效的策略是建立分级的安全域和动态风险调节机制。例如，将工作空间划分为“自由运动区”、“协作区”和“亲密协作区”，每个区域对应不同的最大允许速度和力。当人与机器人距离变化时，安全域和参数可动态调整。更进一步，风险调节可基于对任务关键性、操作员技能等级、实时疲劳监测等上下文信息的综合评估。规范要求这类自适应策略必须经过充分的验证，确保模式切换平滑、无风险，且在任何情况下都不会导致安全等级的意外降级。数字孪生如何为安全赋能？虚拟仿真与测试认证新体系构建虚拟试验场：如何利用高保真仿真覆盖海量危险工况？物理测试难以穷尽柔性机器人在复杂环境中的所有危险工况。高保真数字孪生技术为此提供了解决方案。通过构建融合精确材料模型、复杂动力学、控制算法和虚拟环境的仿真系统，可以在虚拟世界中高效、低成本地进行数百万次的测试，覆盖极端、罕见甚至物理测试难以实现的危险场景（如高速撞击、复杂地形失稳）。安全评价规范开始认可经过充分验证的仿真数据作为认证依据的一部分，但要求明确仿真模型的置信度，并通过物理测试对关键仿真结果进行标定与确认。测试用例的智能生成：如何让“最坏的意外”在虚拟中无处遁形？传统测试用例设计依赖专家经验，可能遗漏未知风险。结合数字孪生，可以采用基于搜索的测试（Search-BasedTesting）或对抗性测试（AdversarialTesting）等智能方法。这些方法将测试用例生成转化为优化问题，利用算法（如遗传算法、强化学习）自动搜索能触发系统失效或违反安全约束的输入序列、环境参数或故障注入组合。这相当于在虚拟世界中雇佣了一个“智能破坏者”，系统地挑战安全边界，从而发现设计盲点，让“最坏的意外”在开发早期暴露。新体系构建：从“测试通过”到“证据链完整”的认证哲学转变数字孪生与物理测试的结合，正推动安全认证哲学从单一的“测试通过”向构建完整的“安全证据链”转变。这份证据链包括：设计阶段的风险分析报告、仿真模型的V&V报告、基于仿真的测试覆盖度分析、物理测试对仿真模型的验证数据、以及最终的系统集成测试报告。认证机构将审查整个证据链的逻辑严密性、完整性和可信度。这种基于证据的认证方式，更能应对柔性机器人这类复杂系统的安全评价需求，也为持续的产品迭代和在线更新提供了合规基础。从实验室到车间：安全评价规范落地实施的路径与挑战企业实施路线图：研发、生产、运维各环节如何无缝衔接安全？规范落地需要企业将安全要求融入全业务流程。在研发环节，需建立安全设计规范，并配备相应的仿真与测试工具链。在生产环节，需建立关键部件（特别是增材制造件）的入厂检验与过程质量控制体系，确保产品与安全设计的一致性。在运维环节，需提供详细的安全使用手册、制定预防性维护计划，并建立故障报告与追溯系统。企业需要设立跨部门的安全团队，确保从研发到现场的信息畅通，并将安全文化渗透到每个岗位。成本与效益的平衡术：中小企业如何跨越安全合规的高门槛？1全面的安全评价涉及昂贵的仿真软件、测试设备、专业人才和认证费用，这对中小企业构成巨大挑战。可行的路径包括：1）利用云平台提供的仿真和认证服务，降低初始投入；2）参与行业联盟，共享测试数据和安全用例库；3）采用模块化设计，复用经过认证的安全功能模块；4）寻求政府对首台套安全认证的补贴或支持。从长远看，投资安全不仅是合规要求，更是提升产品可靠性、赢得客户信任、避免事故损失的战略投资，其效益将在品牌和市场准入上得到体现。2挑战透视：人才缺口、标准融合与监管认可的现实瓶颈主要挑战在于：1）复合型人才缺口，既懂机器人、增材制造，又精通功能安全和风险工程的专业人士稀缺。2）标准融合难题，本标准需与机械安全、电气安全、功能安全、信息安全等多个标准体系协调应用，企业执行时易产生困惑。3）监管认可滞后，创新性的安全解决方案（如基于AI的监控）可能需要较长时间才能获得监管机构和认证机构的广泛认可。解决这些瓶颈需要产、学、研、用、政协同努力，加强培训，推动标准间协调，并建立更灵活、高效的认证沟通机制。合规仅仅是起点：超越规范，构建主动式安全文化与生态从“符合性”到“卓越性”：企业安全文化建设的进阶之道1满足标准的最低要求（合规）是底线，但无法保证绝对安全。真正的安全源自于深入人心的安全文化。企业应追求安全“卓越性”，这意味着：管理层将安全置于商业利益之上；鼓励员工主动报告安全隐患和未遂事件；建立持续学习和改进的机制，不仅从自身事故中学习，也从行业事件中汲取教训；将安全绩效纳入考核。安全文化建设是一个长期过程，它能使安全要求从“外部强制”转变为“内在驱动”，这是应对复杂系统不确定性的根本保障。2生态协同：供应链、用户、保险机构如何共筑安全责任网络？柔性机器人的安全不是制造商一家的责任，而是一个生态系统的共同责任。供应链需提供符合安全要求的材料、元器件和数据。用户需按照手册正确使用和维护，并提供真实的现场反馈。保险机构可以通过差异化的保险费率，激励制造商和用户提升安全水平。规范的实施将促进这一责任网络的形成，要求制造商明确界定与供应链和用户的责任界面，并通过信息（如安全说明书、残留风险告知）的透明传递，实现风险的闭环管理。展望：基于区块链的安全数据共享与可信追溯生态构想未来，可以构想一个基于区块链技术的安全生态。每个柔性机器人的关键安全数据（设计认证、测试记录、运维日志、故障事件）可以加密上链，形成不可篡改的生命周期档案。这有助于实现：1）部件和系统的可信追溯；2）安全数据在授权范围内的共享，加速行业知识积累；3）为二手设备交易、租赁业务提供可靠的安全状态证明；4）为事故调查提供透明、可信的证据链。这样的生态将极大提升整个行业的安全透明度和协同治理能力。标准引领产业升级：安全要求如何塑造未来柔性机器人市场格局技术过滤器：高标准如何倒逼产业淘汰落后、聚焦创新？1严格的安全评价规范将成为一个高效的“技术过滤器”。无法满足基本安全要求、缺乏系统化安全设计能力的低端产品和企业将被逐步淘汰出主流市场。反之，那些在材料科学、智能控制、安全算法、测试认证等核心安全技术上持续投入和创新的企业将建立起坚实的竞争壁垒。市场资源（资本、人才、订单）将向这些头部企业集中，从而推动整个产业从低水平的价格竞争，转向以安全、可靠、高性能为核心价值的高质量发展轨道。2新赛道催生：哪些专注于安全解决方案的细分领域将崛起？本标准将催生一系列新的产业细分赛道和服务模式。包括：1）专业的第三方安全评价与认证服务机构；2）提供高保真安全仿真软件与模型库的供应商；3）开发专用安全传感器（如柔性电子皮肤、高动态力觉传感器）、安全控制器和监控系统的硬件企业；4）提供安全设计咨询、风险评估和人员培训的工程服务公司。这些细分领域的崛起，将使柔性机器人安全产业链更加完整和专业化，形成良性互动的产业生态。格局预测：安全合规能力将成为国际市场准入与竞争的制胜密钥1随着全球对机器人安全监管的趋严，安全合规能力不再仅仅是“成本项”，而是成为产品进入欧盟、北美等高价值市场的“通行证”和“竞争利器”。率先理解和应用本标准的企业，不仅能顺利进入国内市场，更能将其产品设计、测试和认证体系与国际接轨，抢占全球市场先机。未来，具备完整安全证据链和国际认证的产品，将在高端应用（如医疗康复、精密装配）