作者：周浩杰，施耐德电气工业自动化 AI 应用能力中心经理
随着边缘计算与大模型技术的爆发，工业软硬件的底层逻辑正在经历一次结构性的洗牌。在当前的工程建设实践中，最显著的趋势是：AI已不再作为外围的独立系统存在，而是集成到新一代工业软硬件系统中，从而能够让未来工业控制原生支持智能化。
当AI技术从消费互联网领域向工业互联网深度渗透，其在工程建设领域的应用已不再局限于简单的数据分析或图像识别，而是深入到了控制系统选型决策、系统架构设计、软硬件协同等核心技术层面。
场景一：网购式“选型” - 从“翻手册半天”到“对话1分钟”
在工程项目中，产品选型与适配是影响产线性能的关键环节。传统模式下，工程师需要花费半天甚至更长时间，在数百页的产品手册中查找参数、对比不同厂商的技术规格、评估匹配度，还要反复咨询技术支持确认兼容性问题。这个过程不仅耗时，还高度依赖个人经验——资深工程师凭借多年积累能快速锁定合适型号，而新手则容易因参数理解偏差导致选型失误。
而引入生成式AI选品助手后，就能轻松实现“对话式选型”：只需告诉AI——“我要适配XX产线、功率XX的伺服驱动器，带XX功能”，几分钟内就能生成匹配型号列表+参数表，还能自动推荐配套电机和电缆规格，选型效率大幅提升。
这个AI助手为什么这么“懂行”？核心是“知识沉淀+智能流程匹配+自然语言理解”三层能力。
- 知识库自动迭代
- 非结构化资料转化：通过大语言模型及多模态的能力，原有的知识库管理员维护产品手册、参数文档，将PDF、图片等结构化、非结构化资料都可以转化为“向量化、结构化的知识图谱”；
- 自动更新入库：新产品资料发布后，系统通过与用户进行对话方式自我迭代更新知识库，人员确认即可，极大程度降低了人员重复梳理知识的工作。
- 智能流程匹配
- 专家经验：将专家如何通过客户对于机型、设备应用场景、功率等需求进行选型的流程进行梳理，抓取关键信息，形成智能体的工作流程，建立专家智能体；
- 选型skill：选型过程中，对于客户的需求理解与转化、关键参数选择、人员对话沟通过程、参数与施耐德电气产品匹配、知识库的调用方式都作为专用skill能够在智能体的应用中进行调用。
- 大模型理解需求
- 自然语言解析：大模型解析用户的口语化需求（如“适配食品产线的伺服，要求定位精度±0.01mm”），自动提取关键参数（应用场景、精度要求、负载特性），选用相关的智能体和skill进行调用，从而能够从知识图谱中快速匹配符合条件的产品型号，并按匹配度排序，并根据客户反馈进行调整。
- 方案自动输出
- 一键生成选型表：直接生成选型列表、参数对比表，标注各型号的优劣势；
- 配套方案推荐：同步推荐配套电机、编码器、电缆规格，甚至包括报警信息处理方案；
- 可导出可追溯：方案一键导出为Excel或PDF，所有选型依据可追溯。
生成式AI就像“懂所有产品的采购顾问”，它把所有产品手册都“装进大脑”（知识图谱），你不用翻书，直接说“我要什么样的伺服系统”，它立刻给你列好“哪些型号合适、参数是什么、怎么配套”，比老采购还懂产品，比技术支持响应还快。
场景二：骨架搭建 - 让系统像手机下APP一样自由
如果说AI选品助手解决了“造什么”的问题，那么控制系统的底层架构则决定了设备“怎么跑”。
传统工业控制系统就像早年的非智能手机——系统、硬件、软件全是一家的，想装个新APP？完全不支持。企业被“厂商锁定+协议封闭+架构僵化”三重枷锁束缚，丧失了技术选型的自主权和数字化演进的灵活性。
EcoStruxure™开放自动化平台（EAE）把工业控制系统升级成“智能手机”。它做的事，就是把工业控制从“功能机”升级成“智能系统”——底层架构开放，想装什么AI应用自己选。这个开放、可互操作的的平台架构，在AI时代被赋予了新的使命——
1.软件定义，软硬解耦
EAE支持将模块化的自动化控制程序从特定的PLC里释放出来，形成可组合、可移植、可重复部署、可持续升级的软件应用，就像给手机装 APP 一样简单。
2.开放标准，自由组合
平台遵循国际通用协议IEC 61499，不同厂商的设备都能“说同一种语言”。企业可以根据场景需求，自由选择适配的AI工具、分析软件、云平台，不再被单一技术生态绑死。
3.原生AI，边云协同
EAE为企业提供了坚实的数字化基础，使其能够按照自身节奏和业务需求，低风险、高效率地引入AI、高级分析等新兴技术，而无需大量前期投资或颠覆现有架构。当市场需求变化时，软件定义的产线能在AI的优化调度下快速调整，极大提升柔性制造能力。这种开放的架构不仅解决了系统的互操作性难题，也使工业系统在可靠性、可预测性和安全性方面得到整体增强，为AI技术扎根应用场景奠定了坚实的“原生底座”。
例如，施耐德电气上海普陀工厂，运用工业蜂窝网与开放自动化平台相结合的方案，大规模部署AI引擎，全面赋能原型开发、柔性生产与运维。最终交出的成绩单是：人均生产效率飙升82%，研发周期大幅缩短63%！
场景三：数据大一统 - 拒绝“快餐式AI”，从碎片化到平台化的进阶之路
当前，各式“生成式AI”满天飞。很多看似容易上手的“快餐式”方案，短期内确实能解决个别小痛点；但一旦企业想要扩展数据来源、拓展新业务，就会立马陷入系统碎片化、维护成本极高的泥沼：
- 数据孤岛：多厂商、多系统割裂，各部门导出数据不一致，缺乏统一可信数据源；
- 数据晦涩难懂：各系统数据编码、自定义术语杂乱，运维与业务人员看不懂原始代码，数据使用门槛高；
- AI 落地受阻：工业时序数据体量庞大、缺规整标注，企业落地质检分类、产能预测等 AI 项目，八成精力耗费在数据整理上。
以 AVEVA PI System 大数据管理平台为代表的工业级数据平台天然具备强大的“融合力”。它能把来自不同系统、不同格式的数据根据用户的需求进行时序数据清洗，减少了大量时序数据点位对接、时间对齐等工作，接入同一架构，并与分析模型深度联动；同时支持“边缘到云端”的混合部署，既保密又抗造。
AVEVA PI System 依托数据采集 – 数据存储&增强 – 数据交付三层架构，针对性解决行业痛点，打造集团级统一可信数据底座：
1.全域数据统一采集存储，锁定唯一真实数据源
平台搭载 225 + 对接接口，原生兼容全品类 OT 工业协议，无论现场自动化设备来自哪个厂商，都能根据用户需求进行时序数据的实时采入，规避人工反复导数据带来的录入误差。跨年海量历史数据一秒调取，真正实现数据存得进、查得出。
2.裸数据变身业务指标，无代码搞定生产分析
把晦涩原始测点绑定在设备上变成业务属性，繁杂点位直接转化成水泵压力、储罐液位等通俗业务名词。内置 150 余种计算公式，无需人工演算，输入液位即可自动换算储罐库存；自带原生批次对标工具，不用编写脚本，系统自动归集整月所有生产批次数据横向对比，快速筛选最优生产样本，搭建黄金批次工艺模型，助力工厂稳定产品品质，完美对标药企严控批次稳定性的生产需求。
3.轻量化自助应用，减负报表与 AI 落地
平台采用网页端轻量化可视化设计，工作人员仅需半小时培训，就能自主拖拽搭建专属数据看板，告别以往依赖 IT 外包定制页面、需求反复跑偏的麻烦。配套自动化报表插件，数据源实时联动更新，工厂日报、月报、能耗 & 质量对比报表自动生成，省去跨系统导出、整理表格的繁琐工作。
针对工业 AI 落地痛点，软件自带数据自动补缺、筛选、清洗能力，提前规整优质时序数据后推送至 AI 平台，帮企业砍掉原本 80% 的数据预处理工作量，研发人员可以聚焦算法优化与模型搭建。
比如在一家现代化啤酒厂里，酿酒这门精密的艺术正在被数据重塑。AVEVA PI System 就像一个不知疲倦的数字监工，以资产框架（AF）为核心，实时搜集着水流计的瞬时流量、麦芽秤的批次重量、pH探头的每一次读数，甚至能通过分析发现水质硬度变化对麦汁的影响，瞬间定位口感波动的根源。有了这些精准数据喂养，通过开发的机器学习算法能够辅助调节调浆机、过滤槽、煮沸锅的控制，实时对醪液温度、蒸汽回收率进行智能调节。这不仅完美避免了过去人工倒腾阀门带来的“滞后性”，更让能源消耗始终死死钉在最优区间。
工程建设领域的AI竞争，本质是基础架构的竞争。如果项目只盯着“用上AI”，可能很快会陷入系统越来越乱、成本越来越高的泥潭；而那些提前布局开放、统一、可扩展架构的工程建设，才能在AI时代持续迭代、始终领先。
工业智能化的下半场，拼的不再是谁的AI看起来更酷，而是谁的架构更开放、谁的底座更扎实。当AI成为工程建设的“原生能力”而非“外挂配件”，整个行业的效率、灵活性和创新空间都将迎来质的飞跃。
