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導(dǎo)讀：當(dāng)前，全球工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)正處于以人工智能為代表的新一輪數(shù)字技術(shù)變革周期當(dāng)中，新興數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)工業(yè)體系的融合創(chuàng)新較以往更為活躍，越來(lái)越多的制造企業(yè)開(kāi)始全力擁抱數(shù)字化浪潮、持續(xù)加大數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投入力度。在技術(shù)與市場(chǎng)紅利的雙輪驅(qū)動(dòng)之下，新的產(chǎn)業(yè)空間正在被不斷地創(chuàng)生出來(lái)，推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)產(chǎn)業(yè)的邊界持續(xù)擴(kuò)展延伸，智能裝備、開(kāi)放自動(dòng)化、云原生工業(yè)軟件及工業(yè)智能等新興產(chǎn)業(yè)正在加速崛起，成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的新的動(dòng)力引擎。與此同時(shí)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)格局也有望迎來(lái)調(diào)整重塑，多元企業(yè)主體將在更為復(fù)雜的市場(chǎng)環(huán)境與機(jī)遇窗口期之下展開(kāi)角逐，既有老牌工業(yè)技術(shù)服務(wù)商全面轉(zhuǎn)型傳統(tǒng)產(chǎn)品與業(yè)務(wù)，利用已經(jīng)建立的市場(chǎng)基礎(chǔ)加快新產(chǎn)品的商業(yè)化，也有跨界數(shù)字技術(shù)服務(wù)商與初創(chuàng)企業(yè)充分利用技術(shù)優(yōu)勢(shì)，找準(zhǔn)利基市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的擴(kuò)張與滲透。

1　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)趨勢(shì)

1.1　硬件形態(tài)正發(fā)生根本性改變，功能集成和軟硬解耦是主要趨勢(shì)

新型硬件產(chǎn)品正加快整合計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等硬件能力，滿(mǎn)足復(fù)雜計(jì)算和空間集約需求。傳統(tǒng)硬件體系較為碎片，層級(jí)架構(gòu)明顯，管理、布線復(fù)雜，近幾年，邊緣計(jì)算、云邊協(xié)同、智能控制等新服務(wù)需求加劇了現(xiàn)場(chǎng)復(fù)雜度，多層級(jí)的碎片化架構(gòu)管理問(wèn)題更加突出，同時(shí)隨著集成計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等資源技術(shù)的IT超融合架構(gòu)趨于成熟，工廠車(chē)間層硬件也開(kāi)始走向整合集成。國(guó)外企業(yè)像倍福、西門(mén)子、霍尼韋爾等以及國(guó)內(nèi)企業(yè)東土科技、寄云等均推出智能邊緣一體機(jī)，可充當(dāng)網(wǎng)關(guān)、邊緣計(jì)算器、控制器、手提電腦等，有效減少設(shè)備數(shù)量提升空間利用效率，進(jìn)一步降低布線和管理的復(fù)雜性。

硬件軟硬解耦進(jìn)程加速，封閉嵌入式硬件體系向“通用硬件+開(kāi)放軟件”體系演進(jìn)，提升應(yīng)用移植復(fù)用水平。傳統(tǒng)工業(yè)硬件技術(shù)體系軟硬高度耦合，硬件設(shè)備的功能和性能受到軟件的限制，軟件也必須針對(duì)特定硬件設(shè)備開(kāi)發(fā)，軟硬件開(kāi)發(fā)、維護(hù)和升級(jí)難以協(xié)調(diào)。數(shù)控系統(tǒng)過(guò)去控制算法和硬件綁定，匯川開(kāi)放式數(shù)控系統(tǒng)已初步開(kāi)放解耦，用戶(hù)可以將自身積累經(jīng)驗(yàn)開(kāi)發(fā)成算法并封裝入數(shù)控系統(tǒng)，但解耦程度仍較低，開(kāi)發(fā)出的算法仍無(wú)法遷移到其他品牌設(shè)備中。西門(mén)子虛擬PLC已實(shí)現(xiàn)控制軟件和控制器解耦，軟件不再局限于西門(mén)子的特定設(shè)備，而是可在多類(lèi)品牌廠商、多種類(lèi)型設(shè)備（包括云平臺(tái)）上實(shí)現(xiàn)控制軟件靈活部署遷移，但應(yīng)用軟件和工控操作系統(tǒng)仍有耦合，無(wú)法跨操作系統(tǒng)遷移。菲尼克斯新一代HMI面板已原生融合HTML 5技術(shù)，應(yīng)用不再局限于任何設(shè)備或操作系統(tǒng)，應(yīng)用可以任意遷移復(fù)用，徹底實(shí)現(xiàn)軟硬解耦。

1.2　應(yīng)用開(kāi)發(fā)技術(shù)呈現(xiàn)多元化創(chuàng)新，走向深層次平民化和低門(mén)檻

低代碼開(kāi)發(fā)需求愈發(fā)強(qiáng)烈，IT、OT低代碼開(kāi)發(fā)兩條路徑并舉。近幾年企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)入深水區(qū)，低門(mén)檻、高敏捷開(kāi)發(fā)需求愈發(fā)強(qiáng)烈。在IT領(lǐng)域，低代碼開(kāi)發(fā)技術(shù)愈發(fā)成熟并向普及推廣邁進(jìn)，如SAP Build低代碼開(kāi)發(fā)解決方案，集成了上千個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的預(yù)構(gòu)建工作流，通過(guò)簡(jiǎn)單的拖拽方式快速實(shí)現(xiàn)開(kāi)發(fā)。微軟低代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái)Power Platform加入AI助手Copilot，通過(guò)自然語(yǔ)言輔助代碼開(kāi)發(fā)，大幅降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻。在OT領(lǐng)域，低代碼技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程加快，模塊類(lèi)型包（MTP）標(biāo)準(zhǔn)通過(guò)快速拖拉拽代碼包構(gòu)建控制應(yīng)用成為重要方向，羅克韋爾、西門(mén)子、倍福、ABB、施耐德電氣等OT廠商紛紛推出自動(dòng)化軟件，可創(chuàng)建符合MTP標(biāo)準(zhǔn)靈活復(fù)用的標(biāo)準(zhǔn)代碼包。

OT開(kāi)發(fā)加快IT化，通用統(tǒng)一的開(kāi)發(fā)環(huán)境大幅提升工控開(kāi)發(fā)效率。傳統(tǒng)OT開(kāi)發(fā)技術(shù)與IT開(kāi)發(fā)技術(shù)在架構(gòu)設(shè)計(jì)、編程方式等方面存在較大差異，OT開(kāi)發(fā)效率較低。隨著邊緣計(jì)算、智能控制等需求爆發(fā)，OT領(lǐng)域的IT開(kāi)發(fā)需求日益強(qiáng)烈。如羅克韋爾面向控制器設(shè)計(jì)推出新一代開(kāi)發(fā)平臺(tái)FactoryTalk Design Studio，可基于云端實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化軟件開(kāi)發(fā)和基于Github的版本管理和控制；西門(mén)子在傳統(tǒng)OT開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)上，推出以IT開(kāi)發(fā)為核心的新型開(kāi)發(fā)工具SimaticAX，支持面向?qū)ο蟮木幊獭it版本管理等，與傳統(tǒng)OT開(kāi)發(fā)工具博圖原生打通，OT開(kāi)發(fā)的IT化趨勢(shì)越加顯著。

大模型技術(shù)推動(dòng)自然語(yǔ)言開(kāi)發(fā)創(chuàng)新加速，變革開(kāi)發(fā)交互模式。大模型具備的復(fù)雜自然語(yǔ)言理解能力、高質(zhì)量代碼生成能力已經(jīng)在軟件開(kāi)發(fā)多個(gè)環(huán)節(jié)（如功能設(shè)計(jì)、代碼開(kāi)發(fā)、測(cè)試）中釋放出巨大潛力，新一輪軟件工程變革正在加速。通用IT開(kāi)發(fā)方面，SAP、Salesforce、百度等推出集成專(zhuān)用大語(yǔ)言模型的開(kāi)發(fā)助手，可使用AI聊天助手生成特定代碼；微軟軟件測(cè)試專(zhuān)業(yè)平臺(tái)Hydra Lab也接入大模型，實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)化的測(cè)試結(jié)果分析、探索性測(cè)試和測(cè)試用例生成。OT開(kāi)發(fā)方面，頭部自動(dòng)化廠商如倍福、羅克韋爾自動(dòng)化、西門(mén)子等開(kāi)發(fā)軟件均集成了大語(yǔ)言模型，通過(guò)自然語(yǔ)言完成OT代碼開(kāi)發(fā)已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)。

1.3　模型貫通和數(shù)據(jù)集成演進(jìn)升級(jí)，進(jìn)一步支撐專(zhuān)用智能深度應(yīng)用和通用智能技術(shù)變革

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)集成技術(shù)向更深層次的模型集成和更廣范圍的數(shù)據(jù)主線演進(jìn)，為數(shù)據(jù)和模型融合決策提供底座支撐。在模型貫通方面，MBSE應(yīng)用越發(fā)廣泛，更深層次的互聯(lián)互通互操作成為可能。達(dá)索、西門(mén)子等頭部企業(yè)廣泛應(yīng)用MBSE理論，通過(guò)模型間互聯(lián)互通提升貫通和協(xié)同效率，進(jìn)一步提升模型移植復(fù)用水平。在數(shù)據(jù)集成方面，數(shù)據(jù)集成范圍從工廠內(nèi)走向工廠外、從單點(diǎn)走向全環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全周期數(shù)據(jù)集成。PTC深化基于數(shù)據(jù)主線戰(zhàn)略，以14.6億美元收購(gòu)以現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)管理云軟件（FSM）領(lǐng)導(dǎo)者ServiceMax，通過(guò)集成產(chǎn)品監(jiān)控和服務(wù)數(shù)據(jù)，將產(chǎn)品數(shù)字主線貫通到下游現(xiàn)場(chǎng)售后層級(jí)。

傳統(tǒng)工業(yè)智能正在經(jīng)歷由簡(jiǎn)單感知識(shí)別向深度認(rèn)知演進(jìn)，應(yīng)用范圍從外圍環(huán)節(jié)向核心環(huán)節(jié)延伸。傳統(tǒng)工業(yè)智能應(yīng)用模式包括識(shí)別類(lèi)、數(shù)據(jù)建模優(yōu)化類(lèi)、知識(shí)推理決策類(lèi)以及組合類(lèi)四種，應(yīng)用認(rèn)知水平依次遞升，并加速由質(zhì)檢、巡檢等外圍環(huán)節(jié)向工藝優(yōu)化、設(shè)備運(yùn)維等核心制造環(huán)節(jié)演進(jìn)。識(shí)別類(lèi)應(yīng)用成熟度最高，占比47.5%，但其可解問(wèn)題有限，主要利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)賦能質(zhì)量檢測(cè)、安全巡檢、物體分揀等外圍生產(chǎn)環(huán)節(jié)，與工業(yè)機(jī)理相關(guān)性較弱。數(shù)據(jù)建模優(yōu)化類(lèi)探索最集中，占比42.9%，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)研發(fā)仿真、設(shè)備運(yùn)行、工藝參數(shù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行建模優(yōu)化，形成工藝參數(shù)優(yōu)化、能耗優(yōu)化、排程優(yōu)化等典型應(yīng)用。知識(shí)推理決策類(lèi)僅實(shí)現(xiàn)點(diǎn)狀探索應(yīng)用，占比4.7%，主要圍繞設(shè)備故障診斷、工藝知識(shí)問(wèn)答等強(qiáng)工業(yè)機(jī)理環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新應(yīng)用，提升決策的可解釋性與認(rèn)知水平。組合類(lèi)應(yīng)用價(jià)值潛力最大，通過(guò)數(shù)據(jù)與機(jī)理雙驅(qū)動(dòng)的模式在設(shè)備管理、經(jīng)營(yíng)管理等環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)局部應(yīng)用，占比4.9%，當(dāng)前仍處于科研院所為主的理論驗(yàn)證階段。

工業(yè)大模型發(fā)展遵循“嫁接基礎(chǔ)大模型-自研領(lǐng)域大模型-多模態(tài)多任務(wù)大模型”路徑，變革價(jià)值潛力巨大。相比傳統(tǒng)工業(yè)智能，工業(yè)大模型在推理決策能力、泛化能力上具有無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)，將會(huì)顯著降低企業(yè)應(yīng)用AI門(mén)檻，提升企業(yè)分析決策、可持續(xù)創(chuàng)新等能力。大模型技術(shù)與工業(yè)融合目前呈現(xiàn)兩種形態(tài)，一是各工業(yè)場(chǎng)景直接嫁接消費(fèi)領(lǐng)域基礎(chǔ)大模型，增加自然語(yǔ)言交互、代碼自動(dòng)生成等輔助性能。這類(lèi)應(yīng)用本質(zhì)均是調(diào)用基礎(chǔ)大模型已有功能，充分發(fā)揮基礎(chǔ)大模型在自然語(yǔ)言交互、代碼生成等領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，快速提升企業(yè)辦公效率和工廠操作效率。二是基于細(xì)分工業(yè)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，自建領(lǐng)域大模型，實(shí)現(xiàn)研發(fā)、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)的創(chuàng)新應(yīng)用。以結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、藥物研發(fā)等為代表的研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)應(yīng)用潛力較大，有望推動(dòng)人腦設(shè)計(jì)走向生成設(shè)計(jì)。三是面向多類(lèi)場(chǎng)景和多類(lèi)任務(wù)，構(gòu)建具備通用能力的多模態(tài)融合大模型。這類(lèi)模型在可靠性、可解釋性要求高的核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)價(jià)值潛力巨大，但距離產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用仍有一定距離。谷歌PALM-E機(jī)器人大模型是典型代表，具備自主通用智能，可執(zhí)行多種任務(wù)，已經(jīng)在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域探索應(yīng)用，但距離真實(shí)生產(chǎn)場(chǎng)景仍有較大差距。

1.4　工業(yè)應(yīng)用呈現(xiàn)“落地-升級(jí)-躍升”梯次推進(jìn)，垂直應(yīng)用加快普及、智能應(yīng)用逐漸涌現(xiàn)、一體化應(yīng)用原型凸顯

工業(yè)應(yīng)用在漫長(zhǎng)發(fā)展過(guò)程中迎來(lái)新一輪變革周期，遵循著“落地-升級(jí)-躍升”的發(fā)展路徑。在落地階段，打造垂直應(yīng)用成為廠商加快產(chǎn)品落地推廣關(guān)鍵。在升級(jí)階段，智能化成為多數(shù)廠商提升應(yīng)用能力關(guān)鍵。在躍升階段，一體化、全貫通工業(yè)應(yīng)用憑借快速部署、流程天然打通等優(yōu)勢(shì)成為頭部廠商競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)。當(dāng)前，少數(shù)廠商已完成落地推廣并布局智能應(yīng)用，極少數(shù)頭部廠商已推出一體化工業(yè)應(yīng)用原型。

多數(shù)廠商已開(kāi)始打造細(xì)分解決方案，推動(dòng)具有強(qiáng)行業(yè)特征的垂直類(lèi)應(yīng)用走向普及推廣。隨著云化解耦技術(shù)愈加成熟，應(yīng)用的快速靈活重構(gòu)成為可能，專(zhuān)精類(lèi)服務(wù)商進(jìn)而能夠以較少投入快速整合推出面向行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域賽道的產(chǎn)品，搶占細(xì)分賽道。霍尼韋爾面向醫(yī)藥行業(yè)，推出MXP制藥MES平臺(tái)，覆蓋從臨床試驗(yàn)到商業(yè)化產(chǎn)品開(kāi)發(fā)全環(huán)節(jié)應(yīng)用。西門(mén)子面向集成電路行業(yè)，在過(guò)去三年先后收購(gòu)電子先進(jìn)企業(yè)Supplyframe、電路仿真企業(yè)AveryDesignSystems，提升集成電路行業(yè)的工業(yè)應(yīng)用能力。

少數(shù)已經(jīng)完成細(xì)分行業(yè)產(chǎn)品化的企業(yè)，開(kāi)始推動(dòng)應(yīng)用智能化升級(jí)，超越傳統(tǒng)能力邊界的新型智能應(yīng)用加速涌現(xiàn)。經(jīng)營(yíng)管理智能應(yīng)用方面，Salesforce推出用于CRM的生成式Al Einstein GPT，能夠針對(duì)客戶(hù)查詢(xún)生成自然語(yǔ)言響應(yīng)、創(chuàng)建個(gè)性化內(nèi)容，甚至代表銷(xiāo)售人員起草整封電子郵件，極大提升客戶(hù)管理效率。研發(fā)設(shè)計(jì)智能應(yīng)用方面，仿真軟件巨頭Ansys推出基于Al的仿真軟件Ansys SimAl，將Ansys仿真的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度與創(chuàng)成式AI的高速度相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)流程加速10-100倍。生產(chǎn)管控智能應(yīng)用方面，橫河電機(jī)推出基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的新型控制優(yōu)化應(yīng)用FKDPP，針對(duì)過(guò)去只能手動(dòng)控制場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)自主化控制，極大降低人工經(jīng)驗(yàn)依賴(lài)。

極少數(shù)具有多類(lèi)工業(yè)應(yīng)用以及生態(tài)整合能力的服務(wù)商，集成打通多類(lèi)應(yīng)用，具有“1+1>2”躍升價(jià)值的“一體化應(yīng)用”原型凸顯。達(dá)索3D Experience平臺(tái)包含設(shè)計(jì)、仿真模擬、產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理、生產(chǎn)管控、企業(yè)運(yùn)營(yíng)、大數(shù)據(jù)分析、協(xié)同環(huán)境、社區(qū)協(xié)作等多種應(yīng)用為一體的綜合平臺(tái)，用戶(hù)使用3DE便可以完成研發(fā)、設(shè)計(jì)、仿真甚至下游生產(chǎn)制造。西門(mén)子推出Xcelerator解決方案，其本質(zhì)是依托邊緣平臺(tái)MindSphere將PLM、EDA、ALM、MOM等多環(huán)節(jié)工業(yè)應(yīng)用組合，打造一體化集成的超級(jí)應(yīng)用。

2　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)未來(lái)展望

2.1　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)走向平穩(wěn)發(fā)展，新領(lǐng)域是增長(zhǎng)引擎

隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)產(chǎn)品進(jìn)一步成熟，產(chǎn)業(yè)也將逐步從高速增長(zhǎng)周期過(guò)渡到平穩(wěn)發(fā)展階段。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模增速將基本保持穩(wěn)定或略微放緩，產(chǎn)業(yè)成熟度將進(jìn)一步提升。以我國(guó)為例，2023年我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)總規(guī)模超過(guò)1.36萬(wàn)億元，同比增速較以往下降3-4個(gè)百分點(diǎn)，預(yù)計(jì)未來(lái)產(chǎn)業(yè)規(guī)模增速將保持平穩(wěn)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)產(chǎn)業(yè)的不同細(xì)分領(lǐng)域增長(zhǎng)速度將呈現(xiàn)出顯著差異，融合創(chuàng)新領(lǐng)域有望撬動(dòng)產(chǎn)業(yè)新“增長(zhǎng)極”。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)、平臺(tái)、安全等成熟產(chǎn)業(yè)已形成規(guī)模，產(chǎn)業(yè)高增長(zhǎng)動(dòng)能減弱，而工業(yè)智能、工業(yè)數(shù)字孿生、開(kāi)放自動(dòng)化等新興產(chǎn)業(yè)將迎來(lái)爆發(fā)式增長(zhǎng)。據(jù)估計(jì)，工業(yè)智能未來(lái)五年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到52.5%，工業(yè)數(shù)字孿生未來(lái)五年復(fù)合年增長(zhǎng)率將達(dá)到61.3%，開(kāi)放自動(dòng)化市場(chǎng)規(guī)模增速將達(dá)到傳統(tǒng)自動(dòng)化市場(chǎng)的6倍，增速超過(guò)20%。

2.2　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)加速整合，走向數(shù)字孿生閉環(huán)

在融合技術(shù)創(chuàng)新變革與數(shù)據(jù)閉環(huán)分析需求的雙輪驅(qū)動(dòng)下，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將加速細(xì)分領(lǐng)域的技術(shù)產(chǎn)業(yè)整合。

一是新型工業(yè)網(wǎng)絡(luò)將全面融入開(kāi)放自動(dòng)化，推動(dòng)構(gòu)建扁平化控制體系。開(kāi)放自動(dòng)化通過(guò)把各個(gè)生產(chǎn)單元解耦為標(biāo)準(zhǔn)模塊，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)快速連接，新型工業(yè)網(wǎng)絡(luò)將在此基礎(chǔ)上把大量運(yùn)算和存儲(chǔ)功能移動(dòng)至邊緣端，全方位保障生產(chǎn)線不同模塊間的數(shù)據(jù)協(xié)同。

二是開(kāi)放自動(dòng)化與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)將實(shí)現(xiàn)全面協(xié)同，徹底打破IT與OT的鴻溝。開(kāi)放自動(dòng)化能夠基于統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)工業(yè)控制應(yīng)用的可移植與互操作，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)將進(jìn)一步在云原生環(huán)境下支持工業(yè)控制應(yīng)用的開(kāi)發(fā)及運(yùn)行，充分實(shí)現(xiàn)IT與OT的原生融合。

三是平臺(tái)將成為云原生軟件整合貫通的底座，全生命周期數(shù)字孿生將走入現(xiàn)實(shí)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)將持續(xù)沉淀并抽象公共模型、工具和能力，為云原生軟件提供開(kāi)發(fā)、部署及運(yùn)行環(huán)境，圍繞研發(fā)、生產(chǎn)及運(yùn)營(yíng)等全鏈條軟件工具鏈將走向集成自動(dòng)化，推動(dòng)全生命周期數(shù)字孿生走深向?qū)崱?/p>

2.3　AI將深度滲透融入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，重塑技術(shù)產(chǎn)品形態(tài)

隨著人工智能的快速發(fā)展和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的融合創(chuàng)新，人工智能技術(shù)將深度滲透并重塑工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)產(chǎn)品的供給模式。

一是AI將與工業(yè)軟件深度融合，徹底變革工業(yè)軟件開(kāi)發(fā)及交互方式。在開(kāi)發(fā)方面，AI可以通過(guò)自動(dòng)生成代碼、優(yōu)化算法，甚至進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和自我優(yōu)化，從根本上改變傳統(tǒng)軟件的開(kāi)發(fā)模式，當(dāng)前部分軟件平臺(tái)已經(jīng)具備“免提式”控制界面與無(wú)代碼開(kāi)發(fā)能力。在交互方面，AI將通過(guò)智能推薦和預(yù)測(cè)分析，為用戶(hù)提供更加個(gè)性化智能化的交互反饋，并與數(shù)字孿生可視化技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)用戶(hù)與軟件的低門(mén)檻無(wú)縫交互。

二是AI將與裝備及機(jī)器人深度融合，大幅提升具身智能的認(rèn)知行為能力。具身智能是機(jī)器學(xué)習(xí)、感知技術(shù)與機(jī)器運(yùn)動(dòng)控制深度融合的產(chǎn)物，能夠賦予機(jī)器更高級(jí)別的判別及行為能力。當(dāng)前具身智能在工業(yè)場(chǎng)景進(jìn)展較慢，主要面臨感知控制的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性、與人協(xié)作的安全性和可控性等方面挑戰(zhàn)，未來(lái)有望在技術(shù)迭代下加速應(yīng)用落地。

2.4　平臺(tái)經(jīng)濟(jì)變革價(jià)值將凸顯，數(shù)據(jù)要素乘數(shù)效應(yīng)釋放

隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)逐步從工具屬性向經(jīng)濟(jì)屬性延伸，通過(guò)全面整合產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)及生產(chǎn)資源，釋放平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與規(guī)模效應(yīng)。平臺(tái)經(jīng)濟(jì)作用范圍將加速由消費(fèi)端走入向生產(chǎn)端，帶來(lái)全新的價(jià)值供給與產(chǎn)業(yè)組織方式。平臺(tái)經(jīng)濟(jì)為生產(chǎn)端帶來(lái)的變革將是全方位的，制造企業(yè)將依托平臺(tái)實(shí)現(xiàn)內(nèi)部生產(chǎn)方式重塑，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能化柔性生產(chǎn)模式，創(chuàng)造新的產(chǎn)品及商業(yè)價(jià)值，也將通過(guò)平臺(tái)鏈接外部產(chǎn)業(yè)鏈上下游及生態(tài)圈，在多元利益相關(guān)方密切交互的過(guò)程中，實(shí)現(xiàn)企業(yè)形態(tài)與產(chǎn)業(yè)組織的動(dòng)態(tài)調(diào)整。在平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的背景下，數(shù)據(jù)要素將成為企業(yè)的核心資產(chǎn)，數(shù)據(jù)要素的乘數(shù)效應(yīng)有望加速釋放。數(shù)據(jù)是平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的核心要素，隨著平臺(tái)經(jīng)濟(jì)加速壯大，企業(yè)數(shù)據(jù)要素對(duì)于各個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景的賦能價(jià)值將越發(fā)顯性化，數(shù)據(jù)乘數(shù)效應(yīng)將越發(fā)凸顯，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的全價(jià)值鏈全要素協(xié)同、多場(chǎng)景多主體復(fù)用、跨行業(yè)跨領(lǐng)域流轉(zhuǎn)的高水平應(yīng)用。

摘自《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新報(bào)告（2024年）》

摘自《自動(dòng)化博覽》2024年6月刊