轉(zhuǎn)自先進(jìn)制造業(yè)
01. 生成式AI現(xiàn)已嵌入各類工業(yè)軟件生成式AI（GenAI）正在從概念驗(yàn)證走向?qū)嶋H應(yīng)用，成為工業(yè)軟件的重要組成部分。如今GenAI不再是停留在宣傳層面的技術(shù)名詞，而是各大領(lǐng)先軟件廠商產(chǎn)品組合中的標(biāo)配功能。幾乎所有頭部工業(yè)軟件公司都展示了集成GenAI能力的應(yīng)用場(chǎng)景，盡管目前仍以簡(jiǎn)化代碼編寫、數(shù)據(jù)分析及用戶支持為主的聊天機(jī)器人和智能副駕為主。
02.代理型AI成為焦點(diǎn)，但尚處早期階段代理型AI目前仍是承諾多于實(shí)踐。許多大型云服務(wù)商和軟件廠商在展位上強(qiáng)調(diào)其“代理型”能力，但大多數(shù)演示僅涉及相對(duì)簡(jiǎn)單的自動(dòng)化任務(wù)，如自主數(shù)據(jù)檢索或預(yù)設(shè)工作流執(zhí)行，尚未實(shí)現(xiàn)真正意義上的代理自主行為。
03.邊緣計(jì)算的顯著創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型完整的AI堆棧正加速向邊緣遷移。工業(yè)邊緣計(jì)算正從單一硬件設(shè)備向集成AI軟件棧演進(jìn)，使得操作型AI能夠在本地高效運(yùn)行，滿足低延遲、合規(guī)性與深度集成的需求。新一代邊緣AI堆棧涵蓋了模型訓(xùn)練、部署、推理運(yùn)行時(shí)以及機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)維（MLOps）工具，所有組件均針對(duì)工業(yè)環(huán)境進(jìn)行了優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了AI生命周期的本地閉環(huán)。
04.DataOps平臺(tái)需求旺盛并向上層堆棧發(fā)展數(shù)據(jù)運(yùn)維（DataOps）平臺(tái)成為AI的使能者。在過去幾年中，數(shù)據(jù)運(yùn)維平臺(tái)專注于數(shù)據(jù)集成、情境化和建模等核心能力。然而，領(lǐng)先的數(shù)據(jù)運(yùn)維平臺(tái)現(xiàn)在正擴(kuò)大其范圍，成為工業(yè)AI的關(guān)鍵使能者。IoT Analytics觀察發(fā)現(xiàn)，DataOps展臺(tái)是展會(huì)期間訪問量最高的展區(qū)之一。同時(shí)，數(shù)據(jù)治理已成為DataOps平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)能力。無論來自IT領(lǐng)域還是OT原生廠商，多數(shù)供應(yīng)商均已引入數(shù)據(jù)治理工具，確保符合GDPR等法規(guī)要求，支持?jǐn)?shù)據(jù)血緣追蹤、增強(qiáng)可觀測(cè)性等功能。
05.融合AI的數(shù)字主線重塑設(shè)計(jì)與工程融合AI的數(shù)字主線正推動(dòng)工程工作流變革。越來越多的設(shè)計(jì)與工程軟件廠商強(qiáng)調(diào)，數(shù)字主線如何打通產(chǎn)品生命周期各階段的數(shù)據(jù)流，實(shí)現(xiàn)從設(shè)計(jì)到制造再到服務(wù)的全流程協(xié)同。
06.PdM轉(zhuǎn)向以傳感器為核心，覆蓋更多資產(chǎn)類型預(yù)測(cè)性維護(hù)（PdM）正從純軟件模式向原生傳感器系統(tǒng)演進(jìn)。越來越多廠商開始推出集成專用傳感器的軟硬一體解決方案，而非純粹的軟件解決方案。預(yù)測(cè)工業(yè)資產(chǎn)維護(hù)需求的傳統(tǒng)方法一直是以軟件為中心的，一些企業(yè)依賴合作伙伴進(jìn)行部署，而另一些則構(gòu)建了優(yōu)先考慮簡(jiǎn)單性和快速設(shè)置的垂直集成解決方案。目前，PdM市場(chǎng)正趨于成熟，競(jìng)爭(zhēng)差異化日益體現(xiàn)在傳感器質(zhì)量、覆蓋范圍及系統(tǒng)兼容性上。此外，預(yù)測(cè)性維護(hù)正擴(kuò)展至以往被忽視的資產(chǎn)類別，如螺栓、潤滑系統(tǒng)等。
07.專用5G需求增長(zhǎng)，但集成仍是瓶頸盡管專用5G在特定行業(yè)和地區(qū)（如美國與亞洲）的采用率上升，但其廣泛應(yīng)用仍受限于集成難題?，F(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施適配、行業(yè)專用設(shè)備開發(fā)、頻譜監(jiān)管等問題仍在阻礙其落地。盡管存在這些挑戰(zhàn)，預(yù)計(jì)未來幾年實(shí)際應(yīng)用將會(huì)增長(zhǎng)。
08.AI賦能可持續(xù)發(fā)展，提升碳排放管理效能AI正在重塑碳排放管理與ESG合規(guī)流程。排放跟蹤系統(tǒng)、二氧化碳足跡管理和ESG報(bào)告工具等可持續(xù)性應(yīng)用正在通過AI進(jìn)行升級(jí)。這些增強(qiáng)旨在幫助制造商獲得更好的數(shù)據(jù)可見性，并生成更可靠的預(yù)測(cè)，優(yōu)化生產(chǎn)線上的能源消耗。此外，AI還被用于通過將相同的能源指標(biāo)映射到不同的法規(guī)框架來簡(jiǎn)化合規(guī)報(bào)告。
09.認(rèn)知能力融入機(jī)器人，語音交互成新趨勢(shì)認(rèn)知AI與語音交互正成為機(jī)器人技術(shù)的新方向。多家廠商正在努力將認(rèn)知AI和語音交互集成到他們的機(jī)器人中。目標(biāo)是通過發(fā)出語音命令而不是手動(dòng)指導(dǎo)，讓用戶更容易與機(jī)器人協(xié)作。這種方法有望幫助提高靈活性，減少設(shè)置時(shí)間，并使非專業(yè)用戶更容易在制造和物流中使用機(jī)器人。
10.數(shù)字孿生進(jìn)化為實(shí)時(shí)“工業(yè)副駕”數(shù)字孿生正從虛擬鏡像轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)時(shí)決策助手。許多企業(yè)展示了數(shù)字孿生如何演進(jìn)，其中多家供應(yīng)商強(qiáng)調(diào)這些系統(tǒng)現(xiàn)在如何作為運(yùn)營、培訓(xùn)和質(zhì)量控制的“實(shí)時(shí)副駕”。
