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4月的上海,在雷士德工学院这座中国工科教育的发源地,罗克韦尔自动化与上海气候周共同发布了2026气候灯塔新范式成果。
三年前的同一时期,这个聚焦绿色数智转型的行动刚刚起步,彼时征集的案例中,七成还集中在工厂内部的工艺优化和绿色能源改造。而今天,当500多个用例覆盖了101个工业细分门类、延伸至超过10个国家和地区时,一个更为根本的变化正在发生:人工智能(AI)不再只是生产线上效率提升的辅助工具,它正在试图打通一条从消费端到研发端的完整数据链路,重新定义产业智能化的边界。
罗克韦尔自动化(中国)有限公司总裁石安在主旨演讲中提到一个概念——AIOT融合。这不是简单的技术叠加,而是在传统的IT/OT(信息技术/运营技术)融合基础上,进一步将AI的能力真正引入生产现场。
按照他的说法,这种融合要“贯穿研发、生产、供应链、营销与服务等全价值链”,实现数据、流程与决策的协同优化。
听起来宏大,但落到具体场景中,问题其实很现实:当绝大多数产业都面临供给大于需求的局面,企业真正焦虑的往往不是“怎么造得更快”,而是“造出来卖给谁”。九游体育官方平台
过去,工程师们琢磨的是如何把生产线%;只是设备再快,如果后面的物流、仓储、销售跟不上,整体效率依然会被卡住,更关键的是,现在绝大部分企业面临的不是产能不足,而是产销不匹配。
这正是AIOT试图介入的节点,从消费端反向拉动整条链路。通过AI分析前端营销数据,判断什么样的产品更有市场;需求信号快速传导至仓储物流体系,再反馈到生产制造端,最终甚至反向作用于研发设计。石安将其概括为“从供给推动需求转向需求牵引供给”。
这种逻辑的转变,意味着AI的应用场景正在从“工厂四面墙”向外衍生。2024年,气候灯塔征集的案例中还有70%集中在工艺优化和绿色能源,到了2025年,案例结构发生变化, 约43%的先进用例已延伸至绿色设计、循环材料、供应链物流与消费端等领域,今年的新范式更是进一步提出,要打通产业链上下游协作与价值链端到端协作两个维度。
要真正跑通这种从消费端反向拉动的逻辑,依赖的不是单一企业的技术输出,而是整条链路上数据的实时流动与协同。
石安对当前AI在制造业中的应用有一个颇为清醒的判断:“大家对AI反响积极,都想用,但又找不到方向。”归结原因,在于大模型和工业场景应用完全是两回事。
他在采访中表示,营销环节或许可以与大模型直接挂钩,可一旦回到生产制造,AI必须与具体工艺深度结合。而在工业场景中,一个核心问题是,AI可以非常有礼貌地道歉,但它没法承担责任,关键工艺领域不仅涉及成本,更涉及安全。“工业场景里一旦出错,很可能会有安全事故。”石安说道。
他分享了一个颇具意味的案例。罗克韦尔曾与一家白酒企业合作,对方希望通过AI优化酒曲、提高酿造效率。该企业约90%的产品是中低端酒,千元以上的高端酒仅占一成,如果能将高端酒比例提升一个百分点,利润将相当可观。
然而,半年研究后的结论是,这件事不能做。因为通过大数据进行系统性优化后,酒的品质会变得过于稳定,反而损耗了千元酒的核心价值——那种因年份、气候、老师傅手艺而带来的独特风味变化。“如果变成工业品,那就是工业酒精了,消费者为什么会花千元去买一个工业酒精?”
这个案例指向一个更深层的命题:AI在工业领域的应用,不是让门槛降低,而是让企业必须更清楚自己的核心工艺是什么。当工具越来越聪明,甚至能替代一部分人力时,企业真正的护城河在哪里?石安的答案是,战略目标、工艺、关键运营指标这些闭环能力,“至少在现在这个阶段很难被AI替代。”
罗克韦尔发布的《智能制造现状报告》也印证了这一趋势。报告显示,95%的受访制造商已投资或计划在未来五年内投资AI/机器学习技术,而首要应用领域是质量。石安说,消费者最终买的不是AI,是产品。
石安认为,真正从设计端就开始植入绿色化和AI优化思维的企业,目前还其实较少,很多地方还没有真正打通。当前行业仍普遍停留在单点思维,缺乏全产业链的数据支撑。“连优先级也排不出来,只能凭感觉下手。”
气候灯塔试图推动的,正是从这种“单点最优”走向“全局最优”,不是看哪块木板最长,而是看木桶的短板在哪里,让所有木板达到相对均衡。AIOT被寄予厚望,因为它提供了打通多端数据、形成闭环的技术可能性。但技术只是基础,真正的挑战在于不同主体之间的协同,不同企业有各自的职责和目标。
石安举了一个城市规划的例子。很多建筑里面很漂亮、很干净,出去之后却是泥土路,基础设施完全跟不上。“谁有办法做全局规划,谁才是真正有能力的。”
气候灯塔的第三年,或许正是这种全局规划能力的一次集中检验。AI已经走出了“工厂四面墙”,只是它能否真正串联起从消费端到研发端的完整价值链,仍取决于产业生态中各参与方能否找到共同的协作语言。九游体育官方平台毕竟,技术可以迭代,但商业逻辑和利益分配的规则,需要人来制定。
石安认为,中国作为全球唯一覆盖联合国产业分类中全部666个工业细分门类的国家,其完整的产业场景,为垂直领域AI模型的训练和应用提供了独特土壤,当这些在中国验证过的案例开始被海外企业主动寻求复制时,AIOT所试图构建的“全局最优”,或许就能从一个概念,变成一种可迁移的方法论。
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