当 AI 进入自动化：六层体系、五条路线与未来趋势

来源：Interact Analysis 发布时间：2025-12-12 115

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本文系统剖析AI在工业自动化中的六层应用体系与五条企业技术路线，揭示AI如何从工程、控制、运维等核心环节重构自动化系统，驱动产业向“自治化”演进。

过去三年，“人工智能”几乎渗透进所有产业的语境，但在真正的落地场景里，工业自动化与 AI 的结合仍处在一个“刚刚拉开帷幕”的关键拐点。二者的关系，从一开始就不是“能不能结合”，而是“将以什么方式彻底重构自动化体系”。

当 AI 进入自动化

六层体系、五条路线与未来趋势

它既不同于互联网行业的快速爆发，也不同于过去自动化行业那种稳健渐进，而是在工业复杂性、工程师短缺、边缘算力突破等多重力量叠加下，逐渐显现出新的架构、新的竞争方式和新的行业逻辑。

要理解这场变革，我们可以从五个维度切入：为什么（驱动力）、做什么（布局范围）、怎么做（落地方式）、谁领先（竞争格局）、下一步（趋势）。用这样一个框架，能更系统地观察自动化行业的 AI 化浪潮。

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驱动力 Why

为什么工业自动化必须与 AI 深度结合？⠀

今天，工业自动化行业正面临三重压力：

第一，复杂性指数级上升。

新能源、电池、半导体、3C 等行业的设备数量更多、节拍更快、工艺更敏感，传统的 PLC + 经验主义已经难以支撑稳定性。

第二，工程师短缺是真实存在的。

自动化人才培养周期长、流动性高、现场差异巨大，企业需要可复制的“经验自动化”。

第三，边缘算力与轻量模型的突破。

NVIDIA Orin、TI AM67、NXP i.MX95 加上 Llama3、Phi、Mistral 等轻量模型，让 AI 不必只在云端运行，而是能真正进入 HMI、PLC、驱动器甚至传感器。

AI 对工业自动化来说不是“锦上添花”，而是一种结构性需求：要么用 AI 承接复杂性，要么被复杂性推着走。

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布局范围 What

自动化行业的 AI 究竟覆盖哪些层？⠀

AI 在工业自动化中不是一个点，而是一个围绕系统设计与使用的六层体系：

1. AI for Engineering（大模型 + 工程效率）

这是目前看起来变化最快、价值最高的一层。现在自动化行业最“震撼工程师”的，其实不是控制层，而是工程链本身：

PLC 梯形图、ST 代码、HMI 文案、报警解释、EPlan 电气图纸、SOP、调试记录……

过去这些都靠工程师手写，现在可以通过大模型自动生成、自动标注、自动解释。工程师第一次真正拥有了“知识加速器”，工程经验从不可复制变成了可规模化复制。

业内多数自动化公司的 AI Copilot 都在朝这个方向推进。

2. AI for Control（控制侧智能化）

这一块很可能是“工业 AI 的天花板”，它要解决的是传统控制理论（PID、前馈、滤波器）难以优雅处理的问题，包括：模型预测控制（MPC）、摩擦辨识、共振抑制、轨迹优化等。

控制层 AI 的深度融合将重新定义“运动控制产品的价值边界”：未来的高端伺服不再只靠硬件，而靠“模型 + 控制器 + 学习能力”的综合体。

3. AI for Quality（视觉与多模态）

传统工业视觉依赖规则和阈值，一旦光照、角度或工况变化就容易失效。而过去两年，工业视觉开始从“规则视觉”迈向“语义视觉”和“多模态理解”：机器不只看见形状，而是能理解“它是什么、哪里不对、可能为什么”。

这让视觉从单一检测扩展到柔性分拣、姿态预测、定位补偿等高阶任务。因为质量控制是所有制造业的共性痛点，所以这一块也成为工业 AI 价值最大、落地最快的洼地。⠀

4. AI for Maintenance（预测性维护）

传统设备维护更多靠经验：听声音、摸温度、看波形，往往是“坏了再修”。而 AI for Maintenance 能通过振动、温升、电流、摩擦、轴承状态等多维信号提前识别异常趋势，给出健康度评分，实现“预警式维护”。

5. AI for Operation（MES / 排产 / 能源）

传统的工厂 Operation 更多靠人工经验：排产手工排表、瓶颈靠观察、切换靠班长判断、能耗靠固定策略，一旦工况变化就容易失衡。

AI for Operation 则能利用历史与实时数据优化排产、动态平衡产线、缩短换型时间，并智能调度能源负载。它让产线从“经验驱动”转向“数据驱动”，显著提升 OEE 和稳定性。

6. AI for Edge & Device（嵌入式轻量模型）

传统的设备层只能执行固定逻辑，复杂判断必须依赖上位机或云端。而轻量级 1B–3B 模型的出现，让 AI 真正能“落到设备上”。

PLC、HMI、边缘网关本地就能运行小模型，实现语音控制、报警语义解释、参数推荐等智能功能，无需联网、无云依赖。未来的自动化设备将像手机一样自带 AI Runtime，从“执行动作”迈向“理解与判断”。⠀

以上六层共同构成了一个“AI × 自动化”的全景图。

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落地方式 How

各家公司是如何推进 AI 的？⠀

全球自动化公司的 AI 并不“千篇一律”，而是走着五条完全不同的路线，每条路线的底层思维不同、优势不同、天花板也不同：

1. 平台化路线：从软件平台到模型统一打包，一条龙覆盖工程到运维。

典型公司：Siemens、Schneider Electric

Siemens：用 Xcelerator 做工业软件底座，用 Industrial Copilot 做大模型，把工程、仿真、运维、边缘都串成一个完整生态。前文提到的工程侧“知识加速器”，在它这里就是 Industrial Copilot 嵌进 TIA Portal、NX、Teamcenter 等工具链。
Schneider Electric：借助 AVEVA 构建工艺、能源和 EPC 的全栈知识图谱，让 AI 贯穿整个工厂生命周期。同时通过 EcoStruxure Copilot 等能力切入工程与运维侧。
Rockwell Automation：FactoryTalk InnovationSuite、Design Hub 和 DataMosaix 将工程、运维、资产、数据统一到一个 OT 平台之中，并开始把 AI 模型加入到设计、仿真、资产管理的全流程，使其具备类似‘平台化 AI’的能力。

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2. OT-native 路线：AI 从控制系统内部长出来，而不是外挂上去。

典型公司：Rockwell Automation

Rockwell Automation：把 AI 深度集成到 FactoryTalk、Studio 5000、视觉系统里；Studio 5000 的 AI 代码生成、FactoryTalk 的视觉语义分析，都属于“控制层原生 AI”，也在工程侧扮演类似 Copilot 的角色。

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3. 控制实时化路线：让 AI 直接进入 PLC/NC 的实时环路，真正参与控制。

典型公司：Beckhoff

Beckhoff：通过 TwinCAT ML（ONNX 推理）把模型塞进 PLC/NC，每 1ms 参与摩擦补偿、轨迹优化和共振抑制，是目前最深度的“AI in Control”尝试。

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4. 机器人语义路线：把 AI 用在自然语言理解、柔性抓取和路径规划。

典型公司：ABB、Fanuc、Yaskawa、KUKA

ABB：通过 LLM + 视觉做语义任务理解，让机器人明白“做什么、怎么做”。
Fanuc / Yaskawa：把深度图像 + 大模型用于柔性分拣、随机来料抓取和路径自动生成。

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5. 应用导向路线：不是做大而全的平台，而是看哪里有 ROI、哪里就先落地。

典型公司：汇川、埃斯顿、雷赛、步科等中国厂商

汇川 / 埃斯顿：专注 AI 视觉、伺服调参、预测性维护、机器人柔性工艺。
步科 / 雷赛：把轻量 AI 放进 HMI、PLC、伺服，提升调试效率与现场稳定性。

结合五条路线，可以看出全球自动化企业的 AI 差异化格局逐渐清晰：

大模型（LLM）最强：Siemens

工程语料最丰富，Industrial Copilot 成熟度最高，具备完整的工程 → 仿真 → 运维链路整合能力。
视觉 + OT 融合最强：Rockwell Automation

FactoryTalk 的语义视觉 + OT-native 架构，使其在质量、控制、数据三块结合最紧密。
控制 AI 最强：Beckhoff

模型直接进入 PLC/NC 实时环路——是全球最彻底的“AI in Control”。
运维与工艺知识建模最强：Schneider Electric / AVEVA

EPC+工艺流程+能源的知识图谱能力，使其在“预测性维护 + 工艺优化”上具备系统性优势。
落地速度最快：国内厂商（汇川、埃斯顿、步科、雷赛）

应用密度高、工程迭代快、场景驱动强，AI 的商业化落地速度全球领先。