近年来，在AI技术的推动下，人类技术创新的进程明显呈现出加速进化的态势。AI技术的发展，迅速带来各行业颠覆性的变革，甚至出现了2024年诺贝尔物理学奖和化学奖均授予AI直接相关成果的奇观。
工业领域也正经历一场由人工智能驱动的深刻变革。过去十年间，AI技术虽屡屡引发热议，但其在工业场景的规模化落地面临众多挑战。然而，随着算法突破、算力升级与数据生态的完善，尤其是具备强推理能力的DeepSeek大模型等技术突破，工业AI的规模化应用终于迎来拐点。
作为中国工业自动化与数字化领域的领军企业，和利时集团凭借深厚的技术积淀与行业经验，正以自主可控的技术体系和开放协同的生态战略，推动我国工业智能化迈向新高度。
AI在工业领域落地的拐点已经到来
由于工业生产危险性高，要求万无一失，加之高质量数据样本的稀缺性和工业数据的私有性，目前基于深度学习的各种大小模型尚无法达到工业实时控制所需的10-5-10-6/小时的失效率要求。工业细分领域之间的产品、工艺、管理、组织等方面差异巨大，动辄千万级别的训练成本和高昂的本地部署成本制约了大模型在工业上的落地，这些矛盾导致AI在工业领域的应用长期停留在局部试点阶段，难以形成规模化价值闭环。工业过程控制的智能化需要借助时序大模型，其本质是对物理世界运行规律的学习，是所谓的AGI（Artificial General Intelligence）的重要组成部分，技术尚处于发展阶段，当前建立工业时序模型的主要方法之一就是使用 GPT 等语言大模型进行序列预测，通过语言建模思想捕捉时序特征建立预测模型，模型泛化难度较大。
DCS、PLC、SCADA等工业自动化系统采用的“基础平台+行业应用+组态数据”工程应用模式已经出现了超过五十年，获得了巨大的成功。面对迅速变化的市场需求和内外部环境，无论是流程工业还是离散制造业，对工业自动化系统都提出了感知建模、智能操控、主动适应、精准预测、全局寻优和专家指导等智能化要求，工业自动化系统的AI应用分为供给侧和应用侧两个方向。应用侧是指提供给最终的工业自动化系统用户企业的AI应用，主要包括确定性和安全性要求较低，算力资源较为充裕的人机交互、状态监控、预测优化、设备诊断等功能子系统，实现自然语言驱动的人机交互、兼具强适应性和鲁棒性的智能优化控制、客户定制化的专家知识库等智能解决方案，增强制造装备柔性，提高全局生产效率，降低生产成本；供给侧是指提供给工业自动化系统供应商或集成商的AI应用，主要包括控制工程组态生成、客户定制化业务功能代码生成、人机交互界面生成等，其目的是降低自动化工程实施成本，提高工程实施效率。
ChatGPT、LLaMA、通义千问等语言和多模态大模型的出现，为工业自动化系统提供了功能强大的专家级辅助工具，但工业生产网络的安全性要求与需要互联网连接的公有云大模型应用造成了不小障碍。
DeepSeek的横空出世为解决工业AI应用的低成本私有化部署问题提供了一条可行之路，DeepSeek的小尺寸专业化模型训练方法也更适合于工业专业化分工的要求。
同时，以DeepSeek为代表的强推理AI技术为工业智能化提供了全新范式，例如：CoT思维链（Chain-of-Thought），通过显式逻辑链输出，实现决策过程的可解释性和高确定性，工程师可介入关键节点进行人工校准，确保质量与交付可控；MoE（Mixture-of-Experts）架构：将行业专家规则与数据驱动模型结合，降低对海量标注数据的依赖，快速适配细分场景；成本与能效优化，模型压缩、分布式训练等技术使训练推理成本下降80%以上，工业客户可低成本引入AI能力，可以得出结论，AI在工业生产技术成熟度、成本曲线与供应链安全的共振，标志着工业AI正式进入规模化落地周期。
毫无疑问，AI在工业领域的应用已经来到引爆点。随着算法突破、算力升级与数据生态的完善，尤其是具备强推理和边缘部署能力的DeepSeek等大模型新技术的突破，工业AI的规模化应用终于迎来拐点。工业领域将加速迎来50年来最大的技术变革，并改变全球制造业的竞争格局。
和利时工业AI应用准备就绪
和利时深耕工业领域30余年，已构建覆盖“工业操作系统-智能管控一体化平台-智能AI套件-工业软件套件”的完整产品矩阵：
工业操作系统：DCS（分布式控制系统）、OCS（光总线控制系统）、基础设施大型PLC、高精度运动控制PLC、5G+云工业控制器、SCADA、工业仪表及信息安全系统，为AI提供实时数据采集与控制执行能力；
智能管控一体化平台：新一代工业和基础设施智能化平台XMagital，实现了能够接入AI技术应用的全新工业系统架构，彻底解构DCS、PLC、SCADA等传统自动化系统，重构传统ISA95模型，实现了从L0到L3层的“原生融合”“全面智能”“开放生态”；
智能AI套件：集成智能算法编排、时序分析建模、专家规则引擎、行业知识图谱、大模型集成框架等应用，无缝对接最新AI技术成果，形成“感知-决策-优化”闭环；
工业软件：智能控制应用软件（RTO、APC、AAS、OPAS、Batch、AMS、ICMS等）、智慧管理应用软件（生产、设备、安全、质量、环保、能源、供应链、决策等）、数字孪生产品体系（OTS、流程模拟、三维数字孪生等），实现工业全流程数智化转型升级。
和利时已积累较多的工业AI应用业绩，包括：
多模态融合混合大模型视觉应用：DCS智能视觉联动系统利用先进智能视觉算法无需现场大量数据采集及标注，实现工程化定制，并将智能识别结果与DCS无缝数据及报警集成，DCS页面交互显示。（典型案例：中煤板集、国药威奇达、榆能化学、大唐三门峡等）；
专家规则+时序大模型应用：设备规则诊断、异常工况诊断、参数预警、全流程全工况最优运行（典型案例：陕投北三、国能锦界、中煤板集、国药威奇达、青岛永泰源、甘电投常乐等）；
知识语言+问数大模型人机交互应用：多模态知识库精准问答、跨系统关联分析、经营指标关联分析、运行操作指导、故障溯源、运行决策等（典型案例：陕投北三、国药威奇达等）。
和利时具备高效的研发体系与强大的内循环供应链体系。
成熟开发体系：基于CMMI-5级认证的软件工程能力和软件敏捷开发DevOps流水线，确保产品快速迭代；专家智库：千余名行业专家及一线工程师积累的工艺知识库，覆盖电力、石化、轨道交通等关键领域；
复合型技术团队：产品软硬件开发团队、AI算法团队与工艺团队协同作战，确保技术方案与业务需求精准匹配；
自主可控的供应链生态：与华为、龙芯、麒麟软件等国产供应商深度合作，实现从芯片到操作系统的完整内循环。
作为中国工业自动化与数字化领域的领军企业，和利时已具备“技术-产品-生态”三位一体的AI落地能力，凭借深厚的技术积淀与行业经验，正以自主可控的技术体系和开放协同的生态战略，推动我国工业智能化迈向新高度。
和利时推动工业AI应用战略思考
以DeepSeek为代表的AI技术，如何在工业领域落地？
首先要思考的问题是：传统的工业系统架构，并未考虑接入AI技术应用，其架构设计并不具备全面拥抱日新月异的AI技术的要求。和利时研发的新一代工业和基础设施智能化平台XMagital，就充分考虑到了拥抱AI的前瞻性要求。XMagital彻底解构了DCS、PLC、SCADA等传统自动化系统，重构传统的ISA95模型，实现了从L0到L3层的“原生融合”，而非市场上常见的OT和IT双平台二次再集成进行所谓的“深度融合”。
XMagital系统采用开放、标准的数据模型、数据底座、应用框架和服务接口，向用户和第三方开发者提供丰富的开发工具链，采用松耦合的架构实现紧耦合的生产管控业务。可以说，XMagtial的推出，率先为我国在工业领域全面对接AI技术提供了行业化的技术准备，将有助于加速普及AI技术在工业领域的实质性落地。
做好了传统工业系统架构的AI适应性重构，再来谈AI的工业应用落地战略。
在1月份的公司年会上，我谈到了对AI战略的理解。我们战略上要绝对重视，同时心态上要祛魅，需要以第一性原理的思维回归行业应用的本质和价值。和利时不是要去创新通用AI技术和模型，而是要博采众长，无缝集成，为工业行业所用。AI在工业领域的应用大致会分为两个阶段。
第一阶段，AI渗透的初级阶段，就是人机界面的变革，即工业人机智能交互。传统的人机交互是通过硬编码或者低代码组态定制化实现不同客户的个性化需求，导致工业软件的开发、实施和维护成本高昂，工业AI必须首先解决这个问题。AI智能体成为最强大的六边形HMI，智能体之下的依然是我们经过几代人几万个现场积累的成熟经典理论的算法和产品。通过物化生三大过程制造万物的原理长期不变，物理世界的流体控制阀也永不消失，PID控制百年来仍是基本控制策略，创造工业知识的主体依然是行业专家，但物理对象将会嵌入AI智能体。
第二阶段，AI继续向下渗透，深入到APC、工艺优化等环节，本质就是工业智能建模，辅助行业专家生成知识。战略不仅是方向判断，节奏和时机（Timing）也是战略思考的关键。我们认为，上述第一阶段的实现将会在短期内实用化落地，而第二阶段将是一个比较漫长的过程，AI-in-all，All-in-AI，这个漂亮工整的营销口号，值得深思。我们需要独立不受干扰的思考和探索。为此，和利时成立了工业AI蓝军，来提供独立于业务部门的思考和探索，寻找AI赋能工业的新路径。
我们正站在历史的拐点，并已经在工业系统架构上做好了全面拥抱AI的技术准备，接下来的战略优先聚焦实现工业智能人机交互，并持续投入资源探索工业智能建模应用。在工业智能人机交互方面，通过引入基于大模型的对话式人机交互技术，支持用户通过自然语言方式与生产管控应用AI智能体交互，并以文字、图形、报表等多种形式反馈结果，改变传统工业应用的图形界面和点选操作，降低工业HMI的学习成本和操作复杂性；在工业智能建模方面，通过模型的智能化动态创建、模型泛化能力增强等技术，实现时序数据、生产管理数据、图形图像、表单报表等多模态信息之间的内在关联，提升模型的建模效率及应用范围。
工业智能化的浪潮已势不可挡。和利时集团将秉持“自主创新、生态共赢”的理念，以AI技术重构工业价值链条——让生产更高效、让系统更可靠、让决策更智能。我们期待与合作伙伴携手，共同书写中国工业的智能化未来！
