工业5.0——工业自主化

作者 | Kim Fenrich

无论规模大小、复杂程度高低，大多数自动化系统都有着相似的设计目标。它们的设计旨在实现效率提升，目标是提高良率和生产精度、降低能耗、减少浪费、提高安全性和降低运营成本。

支撑所有这些效益实现的，是各类自动化系统的更高层目标——减轻人类操作员的负担，让他们能够专注于更有价值的任务。如今，大多数工厂与生产流程已依赖自动化系统来监测和控制温度、压力、流速、酸碱度、储罐液位等数百种变量。自动化技术也几乎渗透到工厂运营的各个环节。

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工业5.0与自主系统

自动化系统本质上是基于规则和确定性的，具有一组特定的输入条件来保证一致的输出。因此，当情况意外变化时，它们无法偏离既定脚本。这种僵化的不灵活性，既可以被视为自动化系统的特性，也可以被视为缺陷。一个工业机器人可以不知疲倦地以毫米级精度，每小时执行数百次点焊操作。但是，如果该机器人遇到一个超出既定尺寸和公差范围的工件，它仍会盲目地执行相同的指令集，生产出注定被拒收的产品，直到人类监督员介入并停止生产。

相比之下，自主系统表现出一种机器驱动的目的性和意图。它们能够从所遇到的情况中学习，并动态地调整其行为以适应不断变化的环境。自动化可以被分解为“感知—分析—执行”的离散阶段，而自主性则将这些相互关联的动作重新定义为“感知—理解—解决”，并能够将来自不同操作和流程的信息整合起来，以理解更广泛的整体。

在智能生产和制造的背景下，自动化的日益普及既是驱动因素，也是工业 4.0 的副产品。这场“第四次工业革命”，描述了21世纪前25年数字化对制造业的广泛影响。它改变了产品和过程的设计与交付方式，而工业 4.0 的实现得益于信息技术和通信技术的融合。这些技术包括无处不在的连接性和工业物联网（IIoT）、无线系统、云计算、数据分析、机器人、人工智能（AI）以及机器学习。

工业时代的演进界限并非泾渭分明，工业 5.0 正是在工业 4.0 搭建的自动化与数字化基础上发展而来。它进一步借助AI/机器学习、智能系统、虚拟化、边缘计算、数字孪生等先进技术，构建出一个更具可持续性与供应链韧性的工业生态，以应对日益严峻的环境与社会经济挑战。

通过将决策与执行任务交由训练成熟的数字智能体完成，工业 5.0 所设想的自主系统重新定义了人类操作员的角色。这些系统无需人工干预，即可完成人类眼中枯燥或危险的任务；它们能够全天候持续运行，在提升制造精度与效率、优化产能的同时，降低运营成本与对高技能劳动力的依赖。

自主系统可以提高工厂安全性，减少将人类暴露在危险环境中的机会，并在事故发生前采取预防性措施。它们还支持远程和分布式操作，使资产在偏远、难以接近或恶劣的环境中，能够在几乎没有人类监督的情况下可靠运行。同时，自主智能体通过与周边环境交互所采集和生成的数据，能够为流程优化与业务决策提供极具价值的洞见。

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增强型操作员

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工业自主化的六个阶段

工业领域从全人工操作向全自主化运营的逐步转型，可划分为多个不同的阶段。尽管业内已提出多种分级标准，但所有标准的核心考量维度基本一致，即自动化覆盖的任务范围与人类在其中的角色定位。

ABB 研究人员提出的一种分类法，将“0级”定义为人类完全手动控制的系统，没有来自其它代理的输入或辅助。“1级”是辅助操作，对人类操作员的辅助来自决策支持或远程协助，例如，使用雷达或其它传感系统的软件为飞行员或车辆驾驶员提供信息。

“2级”引入了“偶发”自主性，在某些情况下自动化会在短时间内接管控制，并且始终是在运行人员的“邀请”下进行。“3级”则将这一范围扩大到“有限”自主运行，系统可在特定场景下自主接管操作，但其提出的解决方案需经操作人员实际验证或批准。该阶段下，人类操作员可随时接管控制权，也可对系统提出的解决方案进行确认。

“4 级”是情景自主，系统可在特定场景下实现完全自主控制，并能从过往操作中学习，以获得更优结果、自主解决问题。船舶的自主靠泊就是一个例子，此时船长的角色基本上是监督性的。最后，“5 级”代表系统可在所有场景下实现全自主化运营，全程无需人工输入或交互，甚至可在无人员值守的状态下运行。

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向自主化转型的挑战

工业自动化所带来的诸多效益，包括更安全的作业环境、更高的运行效率与更低的成本，必须置于更广阔的技术与社会背景下考量。诸多失败案例表明，阻碍部分或完全自主系统落地的核心障碍，是劳动力群体对就业稳定性的担忧。尽管自主系统有望将员工从危险、枯燥、繁重的工作中解放出来，但始终存在一种担忧——自主系统的应用会削弱人类劳动者的岗位价值。要打消这种顾虑，关键在于实施有效的变革管理：企业管理者必须让员工相信，机器的作用是增强或补充人类的技能，而非取代人类。

与员工对工作的担忧和不确定性相伴的，是公众对日益自主的系统更广泛的信任问题。虽然构建无人驾驶汽车的许多技术基础已经存在，但来自道路使用者、监管机构、安全组织和其它利益相关者的反对，必然会在一段时间内阻止其落地应用。作为更广泛工业数字化的一部分，关于自主性的其它担忧，还包括对网络安全攻击的潜在脆弱性。此外，在仍大量使用传统模拟设备的工业环境中，这类设备缺乏全数字化平台的互联性与智能功能，也让企业在落地自主化系统时面临诸多实际挑战。

工业 5.0 的核心要义是人机协同，AI、数据驱动分析等技术的价值，在于增强人类的能力与决策效率。长期以来，工业企业一直在期待对过程乃至整个工厂运营进行自主控制所带来的变革性收益。然而时至今日，全自主运行的大规模落地仍受限于一系列现实与社会层面的阻碍。

工业系统从自动化向自主化的转型将是一个渐进式的过程。最小化风险的需求意味着，企业必须战略性识别其运营中哪些领域可以自动化、自动化的程度以及时机。这反过来要求企业进行有效的监督，以应对引入自主化所带来的现实、法律和伦理问题，而这一切的基础是对工业未来转型中人类员工价值提升的真正理解。

▲本文来自于控制工程中文版杂志（CONTROL ENGINEERING China）2026年1-2月刊《技术文章》栏目：从自动化到自主化的渐进式转型