机械工程学报

作者：刘庭煜, 翁陈熠, 王柏村, 郑湃, 赵强强, 王昊琪, 董元发, 庄存波, 冷杰武, 向峰, 陈成军, 周小舟, 李兴宇, 焦磊, 王晓宇, 倪中华

单位：1. 东南大学机械工程学院 南京 211189;2. 东南大学南通海洋高等研究院 南通 226010;3. 浙江大学机械工程学院 杭州 310058;4. 香港理工大学工业及系统工程学系 香港 999077;5. 西安交通大学机械工程学院 西安 710049;6. 郑州轻工业大学机电工程学院 郑州 450002;7. 三峡大学机械与动力学院 宜昌 443002;8. 北京理工大学机械与车辆学院 北京 100081;9. 广东工业大学省部关建精密电子制造技术与装备国家重点实验室 广州 510006;10. 武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室 武汉 430081;11. 青岛理工大学机械与汽车工程学院 青岛 266520;12. 普渡大学工程技术学院 西拉法叶市 47907 美国

关键词：人本智造,人体行为识别,多模态数据融合,空间智能,人机协作；

基金：国家自然科学基金(52475514); 碳达峰碳中和科技创新专项(BE2023853); 国家重点研发计划(2020YFB1708403); 国防基础科研重点(JCKY2017204B053)资助项目。

随着新一代信息技术与制造技术的持续深度融合，以人为中心的智能制造范式正在重塑传统工业生产模式，人体行为识别技术作为实现人本智造的关键使能技术，主要研究人体行为语义的智能识别与理解，展现出广阔应用前景。对工业场景中人体行为识别技术的发展现状、关键挑战与应用前景进行系统探讨，有助于推动人本智造的理论发展与创新实践。首先，以人体行为识别技术的发展脉络为基础，深入分析人体感知、行为建模和行为识别等核心技术的演进过程，为人体行为识别技术的工业化应用奠定技术基础；其次，针对工业场景的特殊需求，重点讨论多模态鲁棒感知系统、多尺度行为理解框架、融合意图理解的人机协同及工业场景的优化部署等关键技术的研究现状；在此基础上，对工业场景人体行为数据集进行系统化分析和质量评估，并重点阐述人体行为识别技术在生产安全管控、生产调度优化、工艺改进和行为改善等典型应用场景的实践进展；最后，结合空间智能、生理认知融合、多模态大语言模型等新兴技术，展望工业人体行为识别技术的未来发展方向。

来源：2025年第15期

《机械工程学报》期刊编辑部

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