k8凯发天生赢家一触即发★◈◈ღ，家用机器人★◈◈ღ，凯发,凯发k8,K8★◈◈ღ！凯发K8国际首页★◈◈ღ。加速进入工业生产现场★◈◈ღ，工业数智化转型正从过去的单点技术应用★◈◈ღ，转向数据★◈◈ღ、控制★◈◈ღ、能源与运营的系统性融合★◈◈ღ。对于制造企业而言★◈◈ღ，如何打破长期存在的数据孤岛★◈◈ღ，推动工业AI从试点示范走向规模化应用★◈◈ღ，并在保障生产安全的前提下实现可量化的投资回报★◈◈ღ，正成为新一轮产业升级的重要课题★◈◈ღ。

　　这一趋势★◈◈ღ，在日前上海举行的第26届中国国际工业博览会上得到进一步体现★◈◈ღ。相较于单一设备的智能化升级★◈◈ღ，如何实现工业生产各环节的互联互通★◈◈ღ，以及AI与工业自动化技术的深度融合★◈◈ღ，成为本届展会的重要看点★◈◈ღ。作为参展企业之一★◈◈ღ，施耐德电气集中展示了开放自动化★◈◈ღ、工业AI及能源管理领域的创新成果★◈◈ღ，并围绕流程与混合行业★◈◈ღ、市政★◈◈ღ、数据中心和离散制造四大场景★◈◈ღ，呈现工业智能技术从设备接入★◈◈ღ、生产控制到运营优化的应用路径★◈◈ღ。

　　展会期间★◈◈ღ，施耐德电气集团董事★◈◈ღ、高级副总裁★◈◈ღ、工业自动化业务中国区负责人丁晓红向《中国经营报》记者表示★◈◈ღ，工业智能不应停留在单点★◈◈ღ、单层面的智能化★◈◈ღ，而是需要融入不同应用场景★◈◈ღ、不同层级和不同架构之间★◈◈ღ，系统性地释放数据价值★◈◈ღ。

　　这一判断★◈◈ღ，也折射出工业AI发展的新变化★◈◈ღ：随着技术应用逐步深入★◈◈ღ，行业竞争的重点已不是单一算法或产品能力★◈◈ღ，而是能否将数据治理★◈◈ღ、行业知识★◈◈ღ、开放架构与场景应用相结合★◈◈ღ，形成可持续★◈◈ღ、可复制的商业价值★◈◈ღ。

　　近年来★◈◈ღ，生成式★◈◈ღ、大模型与智能体技术快速演进★◈◈ღ，为工业生产★◈◈ღ、设备运维和能源管理带来了新的技术手段★◈◈ღ。然而★◈◈ღ，相较于通用场景★◈◈ღ，工业AI的落地往往受到数据基础★◈◈ღ、生产流程复杂性以及系统安全可靠性等多重因素制约★◈◈ღ。

　　对此★◈◈ღ，丁晓红指出★◈◈ღ，当前工业AI面临的很多挑战★◈◈ღ，与过去工业数字化转型过程中反复讨论的问题并没有本质区别★◈◈ღ，其中最根本的仍然是数据治理凯发在线★◈◈ღ。

　　在她看来★◈◈ღ，制造企业通常经历了较长的发展周期★◈◈ღ，不同阶段建设的生产设备★◈◈ღ、控制系统及信息化平台容易形成相互独立的数据孤岛★◈◈ღ。进入工业AI阶段后★◈◈ღ，企业不仅需要处理结构化数据★◈◈ღ，还需要整合大量非结构化信息★◈◈ღ，进一步增加了数据治理的复杂性★◈◈ღ。

　　“未来还有一个很重要的概念★◈◈ღ，就是‘Context’★◈◈ღ，也就是数据的‘业务上下文’★◈◈ღ。要把一个设备★◈◈ღ、一座工厂的‘前世今生’联系起来★◈◈ღ，才能更好地理解现状并预测未来★◈◈ღ。”丁晓红表示★◈◈ღ。

　　这意味着★◈◈ღ，工业AI要真正发挥价值★◈◈ღ，不能仅依赖模型对海量数据进行分析★◈◈ღ，还需要结合设备运行记录★◈◈ღ、工艺流程和行业经验★◈◈ღ，使数据具备可供理解和决策的业务含义★◈◈ღ。

　　针对这一趋势★◈◈ღ，施耐德电气正在持续完善EcoStruxure三层架构★◈◈ღ，以开放互联为基础★◈◈ღ，在设备接入★◈◈ღ、运营控制和管理优化等环节融合工业AI能力★◈◈ღ，推动生产数据向运营决策转化★◈◈ღ。

　　其中凯发在线★◈◈ღ，能源优化涉及企业普遍面临的电力★◈◈ღ、水★◈◈ღ、气等资源消耗问题★◈◈ღ。通过采集相关设备和仪表数据★◈◈ღ，企业能够开展跨车间★◈◈ღ、跨工厂的能源分析★◈◈ღ，识别节能空间★◈◈ღ。而预测性维护则可以结合设备运行数据与AI算法★◈◈ღ，提前发现潜在故障★◈◈ღ，减少非计划停机★◈◈ღ。

　　在施耐德电气自身工厂中★◈◈ღ，相关技术已经形成具体应用凯发在线★◈◈ღ。例如★◈◈ღ，上海普陀工厂引入了“智能领班”★◈◈ღ，现场负责人可以通过系统仪表盘了解异常情况★◈◈ღ，再有针对性地开展巡检★◈◈ღ；无锡工厂则利用AI视觉技术识别HMI组装过程中零部件是否齐全★◈◈ღ、操作是否正确凯发在线★◈◈ღ。

　　丁晓红将此类应用概括为“小而美”的实践★◈◈ღ，即投入不一定很大★◈◈ღ，但能够直接解决现场工作中的具体问题★◈◈ღ。

　　丁晓红指出★◈◈ღ，未来随着数据孤岛逐步打通★◈◈ღ，以及多智能体和通信协议等技术发展★◈◈ღ，AI有望实现跨设备★◈◈ღ、跨工艺段★◈◈ღ、跨软件系统的协同优化★◈◈ღ。但与局部场景不同★◈◈ღ，全局优化涉及整个生产运营体系★◈◈ღ，对安全★◈◈ღ、合规★◈◈ღ、部署方式和效果验证都有更高要求★◈◈ღ。

　　尤其当AI进一步进入机器人★◈◈ღ、自动驾驶及工业生产控制等物理场景时★◈◈ღ，算法的可靠性将直接关系到人员与生产安全★◈◈ღ。

　　因此★◈◈ღ，从产业发展阶段来看★◈◈ღ，工业AI短期内更可能沿着能源管理★◈◈ღ、预测性维护等成熟场景持续渗透★◈◈ღ，而跨系统自主决策和物理世界应用★◈◈ღ，则仍需要技术能力与工业安全体系同步完善★◈◈ღ。

　　如果说数据治理是工业AI落地的基础★◈◈ღ，那么开放自动化和软件定义自动化★◈◈ღ，则正在成为打通工业系统★◈◈ღ、降低应用部署成本的重要技术路径★◈◈ღ。

　　传统工业自动化系统往往与特定硬件设备深度绑定★◈◈ღ，不同品牌★◈◈ღ、不同年代的控制系统之间缺乏统一接口★◈◈ღ。当企业需要新增功能或升级产线时★◈◈ღ，容易面临兼容性不足★◈◈ღ、重复开发以及改造成本较高等问题★◈◈ღ。

　　软件定义自动化试图通过软硬件解耦★◈◈ღ，降低工业控制软件对特定硬件的依赖★◈◈ღ，使控制功能能够以更加灵活★◈◈ღ、模块化的方式开发和部署★◈◈ღ。

　　2020年★◈◈ღ，施耐德电气推出EcoStruxure开放自动化平台（EAE）hg0088现金★◈◈ღ。经过六年发展★◈◈ღ，该平台的应用已经从早期的水务★◈◈ღ、市政等领域★◈◈ღ，逐步拓展至★◈◈ღ、物流及其他工业场景★◈◈ღ。本届工博会上★◈◈ღ，施耐德电气集中展示了基于EAE的EcoStruxure Foxboro SDA软件定义自动化系统★◈◈ღ、Modicon M590 dPAC数智控制器★◈◈ღ，以及多款联合生态伙伴开发的应用方案★◈◈ღ。

　　据施耐德电气工业自动化技术架构和流程行业负责人刘文介绍★◈◈ღ，随着开放自动化生态不断扩大★◈◈ღ，越来越多的行业企业★◈◈ღ、高校及技术伙伴参与其中★◈◈ღ，软件定义自动化的应用范围也在持续延伸★◈◈ღ。

　　这一变化的产业价值★◈◈ღ，不仅在于提升系统兼容性★◈◈ღ，还将过去依赖单个项目和工程师经验的工业能力★◈◈ღ，转化为可以封装★◈◈ღ、复制和复用的软件模块★◈◈ღ。

　　据施耐德电气工业自动化业务通用行业负责人金石透露★◈◈ღ，在部分离散制造项目中★◈◈ღ，施耐德电气与合作伙伴利用EAE开展模块化开发和能力复用★◈◈ღ，节省了60%以上的开发时间★◈◈ღ。在施耐德电气北京中心★◈◈ღ，EAE的应用使部署周期缩短了20%★◈◈ღ。

　　金石表示★◈◈ღ，存量工厂升级既要引入新的智能化能力★◈◈ღ，也要尽可能保留已有设备★◈◈ღ、控制程序及长期积累的行业知识★◈◈ღ。通过开放自动化平台★◈◈ღ，企业能够在减少原有设备改动的情况下整合数据★◈◈ღ，降低重复投资★◈◈ღ。

　　丁晓红进一步指出★◈◈ღ，中国工业已进入更加注重高质量发展的阶段★◈◈ღ，未来存量市场的重要性将进一步提升★◈◈ღ。施耐德电气已设立专门服务存量市场的团队hg0088现金★◈◈ღ，研究如何通过自动化升级和AI应用提升既有工业资产的运营价值★◈◈ღ。

　　与此同时凯发在线★◈◈ღ，工业AI能否大规模推广★◈◈ღ，还取决于技术供应商是否具备将行业经验转化为标准化产品的能力hg0088现金★◈◈ღ。

　　“标准化是规模化的基础★◈◈ღ。”丁晓红表示★◈◈ღ，施耐德电气正尝试将能源优化★◈◈ღ、预测性维护及流程控制等领域的成熟能力进行标准化封装★◈◈ღ，使更多开发者和中小型系统集成商能够快速调用★◈◈ღ。

　　但她也强调★◈◈ღ，工业应用场景高度复杂★◈◈ღ，标准化不可能满足所有客户需求★◈◈ღ，仍需要生态伙伴结合具体场景完成个性化开发★◈◈ღ。

　　由此来看★◈◈ღ，开放自动化的竞争正在从单一产品性能★◈◈ღ，延伸至行业模块积累★◈◈ღ、开发者生态以及跨场景复制能力★◈◈ღ。谁能够降低系统集成和应用开发成本★◈◈ღ，谁就更有机会推动工业AI形成规模化商业应用★◈◈ღ。

　　过去★◈◈ღ，部分工业自动化需求主要来自新工厂建设和产能扩张★◈◈ღ。如今★◈◈ღ，随着产业发展向高质量hg0088现金★◈◈ღ、精细化运营转变★◈◈ღ，企业对既有产线改造★◈◈ღ、能效提升★◈◈ღ、生产安全以及投资回报的关注度正在提高★◈◈ღ。据刘文介绍★◈◈ღ，其在近期走访山东工业客户时发现★◈◈ღ，部分传统炼化企业正从追求规模和产能★◈◈ღ，转向精细化工及高附加值产品领域★◈◈ღ，对工艺控制★◈◈ღ、安全管理和运营效率提出了更高要求★◈◈ღ。

　　与此同时★◈◈ღ，有色金属★◈◈ღ、装备制造等领域的中国企业正加快海外布局★◈◈ღ，带动自动化设备★◈◈ღ、工业软件和本地化运营服务需求增长★◈◈ღ。

　　丁晓红表示★◈◈ღ，面对产业结构变化★◈◈ღ，施耐德电气一方面将继续关注新兴项目★◈◈ღ，另一方面也在加大存量市场的资源投入★◈◈ღ，同时依托全球服务网络支持中国企业出海★◈◈ღ。

　　“是算力的基础★◈◈ღ，自动化则是实现算力与能源协同优化的基础★◈◈ღ。”丁晓红指出★◈◈ღ，算力★◈◈ღ、能源和自动化本身就是相互联系的整体★◈◈ღ，需要通过融合释放更大的系统价值★◈◈ღ。

　　在本届工博会上★◈◈ღ，施耐德电气针对展示了覆盖供配电★◈◈ღ、冷源群控★◈◈ღ、液冷及智能运营的解决方案★◈◈ღ；同时推出变频器★◈◈ღ、智能电动机管理系统等产品★◈◈ღ。这些产品和方案覆盖流程工业★◈◈ღ、市政基础设施★◈◈ღ、数据中心以及离散制造等领域★◈◈ღ，反映出工业自动化企业正在围绕不同产业需求★◈◈ღ，推动控制★◈◈ღ、驱动★◈◈ღ、软件及能源管理能力的协同发展★◈◈ღ。

　　从更长期的产业竞争看★◈◈ღ，工业AI的商业化并非简单地将大模型嵌入现有生产系统★◈◈ღ，而是需要工业企业★◈◈ღ、自动化厂商和软件开发者共同完成数据整合★◈◈ღ、工程能力封装及业务流程改造★◈◈ღ。

　　丁晓红表示★◈◈ღ，施耐德电气不会将自己定位为一家大模型公司★◈◈ღ，而是更关注结合长期积累的行业经验★◈◈ღ、软硬件及数据基础★◈◈ღ，围绕具体场景开发AI智能体★◈◈ღ，并探索多智能体协同优化及AI与融合的可能性★◈◈ღ。

　　随着工业AI逐步从技术验证走向实际生产★◈◈ღ，自动化产业的价值创造方式也在发生变化★◈◈ღ：从提供单一设备和控制系统★◈◈ღ，转向提供覆盖生产★◈◈ღ、能源★◈◈ღ、运营和维护全生命周期的综合解决方案★◈◈ღ。而能否在确保安全可靠的基础上★◈◈ღ，形成可量化hg0088现金★◈◈ღ、可复制的应用价值★◈◈ღ，将成为工业智能化下一阶段发展的关键★◈◈ღ。