AI如何在工业落地？工业AI发展到哪一步了？2026首届工业人工智能大会观察

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大会在信通院工创中心数字工业事业部总工何俊的精彩分享中拉开序幕。面对企业“高可靠、高复杂”的核心业务难题，何俊提出了全域数据治理的工程化方法，即通过构建语义本体、动能本体和动态本体三层架构，将非结构化数据逐级加工为机器可解释、可执行乃至可自演化的知识资产；同时，他还引入了XBS多维分解结构，为企业复杂系统的知识建模提供了严谨、可追溯的框架。

何俊 信通院工创中心数字工业事业部总工

PTC大中华区CTO施战备博士指出，当前中国制造业拥抱AI的速度已经领跑全球。PTC提出的智能产品生命周期解决方案，可以通过数据图谱化和本体模型化，为一系列端到端的高级AI应用提供支撑。基于这一基础，PTC在CAD端已经推出了基于机器学习的生成式设计、AI设计助手以及批量特征自动化修改等智能功能；在PLM端实现了三维模型查重、AI聊天问答以及跨PLM/ERP的智能变更影响分析，显著提升了研发效率与协同水平。

施战备博士展望道：“畅想未来，传统工业软件的使用模式将被彻底颠覆，我们将拥抱一个跨越产品全生命周期的智能体世界。用户可以通过跨域、智能互联的智能体加速实现业务价值，并通过反馈闭环赋能AI实现持续学习和自我完善。”

施战备 PTC大中华区CTO

宝信软件数字工业研究院、中国宝武工程科学家肖硌介绍了专为工业自动化领域设计的AI智能体——“天行者”。他指出，尽管工业AI项目层出不穷，但工程团队自身的作业模式仍处于“1.0阶段”，“天行者”正是为解决这一痛点而生。在“天行者”的辅助下，工程师可以快速自动生成技术方案；而后，“天行者”还可以基于行业知识沉淀，自动生成PLC代码并完成自动化测试；在现场调试与生产阶段，它通过模型库提供参数优化建议，并利用“云侧训练、边缘推理、端侧控制”的架构，将AI能力下沉到设备，实现真正的实时智能控制。

肖硌谈道：“大语言模型提供了推理能力，但真正让AI在钢铁这样复杂的行业落地，靠的是深耕数十年的行业知识模型。而‘天行者’则可以在此基础上大大提升团队的工程能力和效率，让AI赋能工程的每一个环节。”

肖硌 上海宝信软件资深技术总监

南京菲尼克斯电气有限公司PLCnext软件生态与业务产品经理方毅然指出，AI技术的快速迭代对工业控制架构提出了全新挑战。而菲尼克斯推出的vPLCnext虚拟控制平台可以基于Linux容器技术，既兼容传统的IEC 61131-3编程，又开放了对C++、Python、Matlab等高级语言的支持，并提供了IT化通信接口，使AI推理模型能与实时控制任务在同一硬件上融合运行。此外，vPLCnext内置了AI助手，可通过自然语言自动生成工程代码，并支持从数据采集、模型训练到边缘推理的全链条预测性维护。

方毅然强调：“AI的变化一日千里，最大的挑战是设计一个既能融合当前技术、又能拥抱未来3-5年新变化的架构。vPLCnext通过开放式平台实现IT与OT的无缝融合，让高级语言编程和AI智能体真正落地到工业控制中，开启软件定义自动化的新范式。”

方毅然 菲尼克斯电气PLCnext 软件生态与业务产品经理

台达-中达电通工厂自动化方案总监代鸿春分享了台达自身55年制造经验与AI技术深度融合的实践。他强调，智能工厂的建设宜遵循“以价值驱动改善”的理念，沿着“精益化、自动化、数字化、智能化”的路径循序渐进，切忌盲目跟风。在具体落地上，台达构建了从智能装备、智能产线到智能工厂的全栈架构，融合大数据AI与数字孪生技术，在虚拟车间、工艺参数寻优、训练检测模型、人员作业行为监测等一系列应用场景中均取得了良好的效果。

代鸿春强调：“我们倡导用未来的价值来定义今天的自动化，通过精益流程梳理，让AI赋能每一个工艺难点，最终在智能工厂内让设备拥有自我监控、自我调节、自我学习的能力，实现从‘自动’到‘智动’的跨越。”

代鸿春 台达集团 中达电通工厂自动化方案总监

OCTAVE（鹰图软件）新质智造事业部商务拓展总监赵茂林从数据价值链的角度探讨了如何让车间“智慧”起来。他认为，当前AI在工业中的应用多是嵌入式的单点场景，未来方向是控制工作流的智能化。实现这一目标的关键在于打通从设计（CAD）、工艺（CAPP）到制造执行（MES）的结构化数据链。通过建立车间级的决策管理平台，将工艺路线、产能负荷等模型化，最终实现动态调度和智能决策。

赵茂林 OCTAVE（鹰图软件）新质智造事业部商务拓展总监

创升益世智能自控研发工程师陈康平介绍了其核心产品“灵犀矢行（SynexiaAI™）产业AI本体原生操作系统”。该系统基于公司自研的、遵循IEC61499标准的“Flash Control”控制系统，历经7年研发而成。其核心理念是“本体原生”，主张通过构建五个维度、14个语义根元素的语义内核，让AI从底层理解业务，而非依赖海量数据训练。该系统能自动生成组织专属的本体模型和智能体，为解决产业AI落地难、不可解释、幻觉严重等根本问题提供了全新思路。

陈康平总结道：“产业AI的落地需要以普适本体模型为底座，构建产业组织专属本体模型，从根源填平语义鸿沟、打通执行闭环。灵犀矢行 SynexiaAI™作为产业AI本体原生基础设施，真正成为了可落地、可执行、可规模化的产业 AI。”

陈康平 创升益世研发的开发工程师

西门子AI应用软件产品管理团队主管罗子涵系统介绍了西门子在工业AI领域超过50年的深耕与布局。他围绕技能型劳动力短缺、生产问题定位、质量效率瓶颈和工程开发提效四大工业痛点，展示了西门子全面的AI解决方案矩阵。其中，分析型AI的代表——Flamingo数据分析与参数优化平台能通过拖拽式操作实现工艺参数的自适应控制；生成式AI的“AI Engineering Agent”则能与博途软件无缝集成，通过自然语言自动生成PLC代码和HMI界面；此外，西门子还在打造专用的工业基础模型，以应对软测量等复杂场景。

罗子涵 西门子（中国）AI应用软件产品管理团队主管

中控技术工业AI部资深解决方案经理陈永纯提出，流程工业的下一站是“自主运行工厂”，并类比自动驾驶描绘了这一愿景。他介绍了中控的核心创新——时间序列大模型（TPT）。不同于通用大语言模型，TPT基于混合专家（MoE）架构，从海量工业时序数据（设备曲线、质量波动等）中学习运行规律，并结合装置机理知识，能够实现工艺异常预警、设备健康评估、控制参数寻优及软测量（如煤质反推）等能力，并已在一系列实际运行场景中取得了优异的应用效果。

陈永纯表示：“我们希望将工厂变成一个自主运行的系统，就像自动驾驶一样。TPT不仅是预测工具，更能直接生成智能体去控制装置。我们的目标是从减少人工操作，最终走向基于数据和模型的完全自主决策，甚至在研发环节就通过模型反演优化新配方。”

陈永纯 中控技术工业AI部资深解决方案经理

艾默生过程控制有限公司控制系统与软件总监黄雪锋为火热的AI讨论带来了一次“冷思考”。他强调，工业AI不同于通用AI，它必须有明确的边界、定义和“可传承性”，即面对相同输入必须产生确定输出，否则会产生致命的幻觉。他率先在行业定义了“自主运营”的概念，并指出当前技术仅能实现工厂内部的“自主运行”，而跨企业的“自主经营”仍是愿景。他呼吁业界理性看待“黑屏”、“无人工厂”等概念，工业AI的核心是建立“感知-决策-控制”的自主闭环，而非追求完全无人。

黄雪锋 艾默生过程控制有限公司控制系统与软件总监

和利时智能工厂事业部解决方案经理马骏分享了和利时XMagital平台在赋能智能工厂方面的案例。他认为，AI破局的关键在于实现IT、OT的深度融合，构建管控一体化的统一平台。在其自身的电子装联工厂实践中，和利时已实现部分产线的“黑灯生产”，并正向更高阶的“自主运行”迈进。例如，通过AI融合管理数据与工艺机理模型，实现了物料的动态成本优化；利用自然语言对话，实现了喷涂设备的AI自动编程，将原本1-2天的工作缩短至10分钟。

马骏 和利时智能工厂事业部解决方案经理

杭州灵核数智科技有限公司销售总经理肖铭洋带来了非常务实的分享，聚焦AI如何解决离散制造业的“断点”问题。他指出，企业不缺ERP、MES等系统，但大量关键动作（如订单录入、设计变更传递、供应商比价）仍依赖人工，形成效率黑洞。灵核数智的“数字员工”并非聊天工具，而是能直接操作业务系统的执行型AI Agent。通过实际案例，他展示了数字员工如何自动处理邮件订单、同步设计变更、智能排班，将错单率、漏参数率和回款周期显著降低，从而真正成为能够让用户看到实效的应用利器。

肖铭洋 杭州灵核数智科技有限公司销售总经理

苏州诺达佳自动化技术有限公司市场营销总监刘涛从硬件底座的角度，探讨了如何支撑工业AI的端侧落地。作为工控机提供商，诺达佳深刻感受到从IT到OT的AI部署需求。他介绍了公司基于英特尔酷睿Ultra处理器和国产瑞芯微方案的AI工控硬件平台，这些平台具备强大的实时性、工业协议兼容性及丰富的接口，能够支撑大模型在边缘端的本地化推理。特别是在产线视觉检测和知识库应用方面，端侧部署能显著降低延迟并保障数据安全。

刘涛 诺达佳自动化市场营销总监

中工互联（北京）科技集团有限公司副总裁刘青带来了大会的最后一个分享环节，主题为“工业智能体操作系统”。他认为，工业AI已从单点工具走向系统智能，核心是实现“人机共生”。中工互联发布的工业智能体操作系统，旨在整合全要素，打通从边缘PLC到云端ERP的全链路数据，并支持大小模型混合调度。基于该系统，公司开发了智设、智管、智控、智协、智策五大智能体，覆盖研发、生产、供应链、售后等全场景，例如通过“智设”智能体，可将新品设计周期从数周缩短至分钟级。

刘青 中工互联（北京）科技集团有限公司副总裁

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