【導讀】面對勞動力緊張、利潤空間壓縮的雙重挑戰，工業機械制造商的數字化轉型，早已不是可選項，而是關乎生存的必答題。恰逢中國向“制造強國”邁進，“新質生產力”又添一把力，AI與全面數字孿生正是這場變革的核心動力。從大語言模型的輕量化應用、自有AI模型的深度融入，到虛擬調試規劃、協作機器人升級及軟件定義自動化的創新，數字化正以低門檻、漸進式的方式，助力各類企業和存量工廠完成升級。本文就來聊聊這些技術如何重塑生產、優化人機協同，為行業智能化升級理清思路。
AI 與全面數字孿生：讓數字化轉型成為“普及”之選
現階段的工業機械領域變革動力，源于 AI 在設計、運營和供應鏈中的深度融合。隨著 AI 能力的加速迭代，“技術普惠”變得至關重要。無論是行業巨頭，還是中國龐大的“專精特新”中小企業（SMBs），又或者是亟待升級的存量工廠（Brownfields），都在尋求現代化轉型，越來越多低門檻、漸進式的 AI 與自動化解決方案，正在幫助企業逐步邁出關鍵一步。
以大語言模型（LLM）為例，近一年來，很多制造企業將其引入到自己的工程與運維場景，用于填補知識斷層、輔助決策。從這些“輕量級”的應用起步，不僅為工程師爭取了適應新技術的時間，也幫助企業逐步明確自身真正需要的 AI 能力，從而有序演進。
當企業逐步識別出高價值應用場景后，便可開始訓練自有 AI 模型。對于設備制造商而言，這意味著可以將生成式 AI 與智能體深度嵌入工程與制造流程，用于自動生成工程內容、優化工藝方案，甚至實現復雜流程的自動化閉環。
從規劃開始：用數字孿生構建“可驗證的自動化”
在不確定性持續加劇的全球環境下，打造具備高度自動化能力的工廠，必須從清晰、可驗證的規劃開始。數字孿生在虛擬調試（Virtual Commissioning）中的作用正日益凸顯。
通過工廠數字孿生，OEM 企業可以在虛擬環境中驗證新設備、新工藝在既有流程中的適配性，避免在現實產線上“試錯”的高成本風險。數字孿生所構建的是一個實時、精準、跨學科可訪問的虛擬工廠，使工程、生產、運維等團隊能夠在同一語境下協同決策。
在中國制造業邁向高端化、智能化的過程中，這種“先在虛擬世界中跑通，再落地到現實工廠”的模式，正成為推動新一輪工業機械升級的重要引擎。
通過數字化協調人類、機器人和自動化
值得強調的是，數字化并不意味著推倒重來。在大量存量工廠中，許多設備依然穩定可靠。越來越多 OEM 通過引入協作機器人（Cobots），在不顛覆原有流程的前提下，實現自動化能力的快速提升。Cobots 能在原有工序中“即插即用”，把自動化精準嵌入人工環節，無需顛覆成熟產線。借助它們，一家“棕地”工廠可在幾周內完成“體檢 + 升級”，搖身變為現代化基地。
若整座工廠已全面部署數字孿生，再疊加 AI，便可把運營推入“超速檔”。設備商可在虛擬空間 1:1 復刻物理產線，打造沉浸式“訓練場”，讓機器人在幾小時內完成原本需要數月乃至數年的編程與調試。
數字孿生與 AI 的結合，還為下一波趨勢鋪做好準備：人形機器人。它們即將在未來幾年邁入車間，重新定義“勞動力”。屆時，基于數字孿生的虛擬調試將成為人機和諧共處的核心：提前預演人類與 Cobots、智能機械、人形伙伴的有效互動，能夠讓問題止于云端，把高效寫進現實。
從硬件到軟件：工業自動化的數字遷移
在技術加速演進的同時，工業制造業還面臨技能短缺、供應鏈波動以及資源效率與可持續發展壓力。向自主化、軟件化轉型，已成為應對這些挑戰的必由之路。
軟件定義自動化（Software-Defined Automation, SDA）正在取代傳統以硬件為中心的自動化模式。通過軟件實現功能控制、擴展與更新，SDA 同時兼具 IT 的靈活性與 OT 的穩定性。對于中國數量龐大的存量工廠而言，這一點尤為重要，SDA 能夠將傳統設備連接至現代數據驅動服務，逐步構建自身的數字主線，實現跨越式升級。
工業機械行業的數字化轉型，從來不是單一技術的堆砌，而是全價值鏈的系統性重構。AI與數字孿生的協同應用，打破了虛擬與現實的邊界，讓自動化從“試錯落地”走向“可驗證迭代”；軟件定義自動化則為存量工廠提供了低成本升級路徑，協作機器人與人形機器人的普及，更重塑了人機協同的全新生態。這場轉型不僅是應對技能短缺、供應鏈波動的現實之舉，更是中國制造擁抱新質生產力、邁向高端化的必由之路。
