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“2023中國自動化產業年會”之領袖企業推動中國（新型工業化進程）高層論壇以“數實融合智繪未來”為主題，在CEO巔峰對話中，和利時科技集團聯席總裁、杭州和利時自動化有限公司董事長/總裁、北京和利時工業軟件有限公司董事長/總經理方壘，菲尼克斯(中國）投資有限公司高級副總裁彭曉偉，大陸希望集團機電板塊總經理、希望深藍空調制造有限公司總經理、希望森蘭科技股份有限公司總經理何建波，ABB能源工業中國業務負責人李鋒，華為工業智能體SDT總經理郝光明與現場來賓深入分析在國家新發展格局和數字化轉型背景下，自動化技術變革與產業趨勢，分享中國自動化產業面臨的機遇和挑戰，探尋自動化產業的未來發展之路。

解讀數實融合

主持人：2023年的政府工作報告中再度提及“數字經濟”，這是“數字經濟”自2017年至今在政府工作報告中第6次出現，并且每年的關注點也在不斷變化。從“成長”到“壯大”，到形成“新優勢”，再到現階段的“促進數字經濟和實體經濟深度融合”。對此您如何解讀？貴公司在促進“數實融合”方面做了哪些探索？如何賦能用戶數字化轉型？

方壘 和利時科技集團聯席總裁、杭州和利時自動化有限公司董事長/總裁、北京和利時工業軟件有限公司董事長/總經理

數字化經濟在國家層面連續六年被提及，而且在持續不斷地迭代、深化，作為行業內的民族企業自動化代表，和利時也在數字經濟方面積極探索，我們最初的理解，數字化就是整個工業企業的一個IT化，起初我們看到IT技術在互聯網等各方面已經有廣泛的應用，但整個工業領域還是相對保守、滯后，所以我們當時的認識是數字化就是IT化，但隨著和利時在該方面的深入實踐，我們逐漸認識到，IT化僅是數字化的一個初級結果，不是全部。

那如何真正地將數字化做到位？比如要建設一個工廠，在實際動手之前，我已經在虛擬空間建完了，并且仿真、調試完了，然后我再去實際建設，這樣的話，我們才能真正實現數字化。當前，和利時在數實融合方面也做了很多探索。主要體現在兩個方面：一是平臺，二是平臺上的App。我們希望通過平臺加App在虛擬空間里把整個工廠建設完成，這是我們未來一個長期目標。和利時會在這方面持續投入資源，為我們的客戶賦能，從而逐步實現我們理解的數字化轉型這一遠期目標。

彭曉偉 菲尼克斯(中國）投資有限公司高級副總裁

從政府工作報告上看，每年提到數字經濟的力度越來越大，數字化融合最終要到我們真正的工業，尤其是這個制造業里去，這是我的一個理解。數字經濟導致了整個消費經濟的革命，它本身是實體經濟的一部分，但是在工業上，確實是落后于消費領域，菲尼克斯電氣作為一家德國企業，在數字化商品方面是比較領先的，在德國菲尼克斯電氣是工業4.0的發起者，同時也是德國工業4.0標委會的成員，近年來，我們在數字化的道路上探索了很多，除了在德國有一個全球首批的燈塔工廠，我們前兩年在南京的江寧又建了菲尼克斯電氣的第二個基地，現在也成為了江蘇省的標桿型企業。

在中國，我們也積極幫助本土企業來推動數字化，助力本土企業做智能化工廠和智能產線的改造，包括納瑞在內，我們幫它改造了很多智能車間。政府提倡自轉數改，菲尼克斯電氣被認定為優秀服務商，總之，在我們自己的工廠和生產的數字化過程當中，菲尼克斯電氣一直在往前，并賦能企業。另外，我們還有一個團隊做智能工廠和智能產線的規劃，主要是幫助十來家國企或民企在數字化轉型，所以，現在數字化肯定不是一個口號，而是一個真正落到地上的行動，我們也愿意跟大家一起，在這條道路上走得更遠。

何建波 大陸希望集團機電板塊總經理、希望深藍空調制造有限公司總經理、希望森蘭科技股份有限公司總經理

數字經濟非常重要，現在數字經濟已經走入了普通大眾，但在工業行業、在制造業，還有大量的工作要做。首先我們要理解數字經濟和工業制造，和實體經濟的融合應該如何推動？我來自成都的大陸希望集團，是希望集團的一部分，也是完全純粹的純民營企業。集團覆蓋20多個門類的產業，有非常多的產業，在工廠方面我們也在思考，在傳動控制領域，我們怎么去推動數字經濟？

這些年受到疫情影響，一方面，我們一直聯合高校、研究院所一起聯合開發智能測評設備的數字研究，比如華中科技大學、中國計量院、儀綜所等，現在已經取得了一定階段性成果。另一方面，我們自己的數字化工廠會在今年八月份呈現出來。最近有人在討論一個問題，黑燈工廠是不是數字工廠？我們的觀點是黑燈工廠肯定不等于數字工廠。那么對于我們的客戶怎么賦能的問題，也即我們生產的設備能不能為我們的終端用戶賦能？能不能幫助他們從數字化的角度去管理、監管？對此，我們也做了大量的研究，有一些成效，我們現在核心元器件的使用維護的壽命監測這一點做到了，比如電能的、APT的，我覺得這就可以更好地為用戶提供全生命周期的服務。所以，我覺得數字經濟在工業領域是乘風破浪，未來可期。

李鋒 ABB能源工業中國業務負責人

數字化走到現在其實是一個不斷深化理解的過程，ABB自2017年開始實施以數字化為核心的全面業務轉型。從概念層面開始，逐步探索具體的實際應用，進而加深對數字化理解并開始尋求創新。今天提出來的數實融合，我理解這是對中國數字化戰略深化的過程，同時也是體現了政策引導加速。重要的是我們怎么把整個數字化的概念落向實體經濟，怎么把我們的工業制造作為立國之本，是從低端制造向高端制造進展很重要的一個環節，我覺得這是一個技術賦能的過程。

ABB中國團隊積累了豐富的實踐和認識，同時借鑒了ABB在歐洲的一些實踐經驗。早在2017年，我們做過一些嘗試，比如海上風電的運行，我們希望借鑒一些操作方式和算法加入到整體的實踐當中，但當時做得不是很成功。2018年，在哈薩克斯坦，當時中方和哈方合資的煉油廠，也是哈國三大煉油廠之一希望對工廠進行現代化改造，要把工廠大修的檢修周期由原來的一年一次變成三年一次，這其實給了我們很大的嘗試機會，我們通過提供設備狀態監測、資產績效管理等解決方案，幫助客戶實現了將大修周期延長到三年一次的目標，幫助提升了工廠的運營效率?；谶@樣的經驗，我們又跟國內的煤化工企業進行了合作，幫助他們在整個運行的連續性上，包括整個設備運維上，也做了大量這方面的工作和賦能。事實上我們理解數字化，目前感覺到的就應該是IT與OT融合的過程。

郝光明 華為工業智能體SDT總經理

首先，我覺得促進數字經濟和實體經濟深度融合，這個提法非常好。對于我們這樣一個大國來說，實體經濟是立國之本，企業的終極追求不會變，就是效率、效益、成本、安全，等等。數字經濟和實體經濟深度融合，能夠大幅度提升企業這方面的競爭力，推動相關產業加快轉型升級。

實體經濟里最大一塊就是工業，今年我們提了一個說法，叫工業新四化。第1個是工業裝備數字化，華為不做工業裝備，但會在芯片和操作系統上持續投入，今年會推出一款新的MPU芯片，也會有兩款新的智能工控芯片，將CPU和用于視覺處理的NPU合一，配套提供歐拉實時和非實時操作系統，來支撐裝備數字化。第2個是工業網絡全連接，這塊是華為強項，我們的數通、光、5G都有全球領先的能力。今年將推出TSN交換機、工業光總線，移動領域也會有5.5G逐步推出。比如華為的工業光總線，能夠做到上下行1G對稱帶寬、5us時延、1ns抖動、20K的掃描周期，和當前主流工業總線能力比，有一個數量級的提升。在比如全棧自研TSN+工業交換機，把傳統100兆工業以太升級到千兆/萬兆，支持實時數據和非實時數據混合承載，時鐘同步精度達到ns級。第3個是工業軟件云化，華為本身是一個工業企業，是工業軟件的重度使用者，但由于總所周知的原因，很多工具軟件華為不能用了，特別是開發用到的各類軟件，所以沿著軟件開發工具鏈、硬件開發工具鏈、芯片開發工具鏈三條主線，華為和各類行業伙伴一起，從根上開始，正在逐步重構這些東西，運用了最新的技術棧，全面上云，既服務于內部，未來也服務于外部。比如工業數據模型驅動引擎、軟件開發工具鏈、版級EDA工具鏈等一些東西，已經開始有外部客戶使用了。第4個是工業數據價值化，在工業裝備數字化、工業網絡全連接后，最重要的是要將數據用起來，兌現價值，這一塊主要是各類行業ISV在做，華為本身只提供底座。除了這個工業新四化，我們還希望工業領域能夠一定程度解耦，比如在核心生產環節，希望控制和網絡能解耦，希望軟件和硬件解耦，這樣能最大程度利用ICT領域快速發展的新技術。當然工業領域本身是碎片化的，有很多定制的需求，解耦之后，這個碎片化和定制需求如何處理，是需要好好考慮的。

在賦能企業數字化轉型上，我們經常講這個轉型首先是愿景驅動和戰略驅動，是一把手工程，是一個系統工程。不管是車間內的人機料法環、還是車間外的研產供銷服，要整體考慮。華為自身積累的這些能力，沉淀在我們的流程中，沉淀在我們的IT工具中，沉淀在我們的云上，當然也體現在我們的各類設備中，然后通過咨詢的方式、通過提供數字化底座的方式，包括芯片、操作系統、連接、計算和云，再聯合我們的伙伴，一起對外賦能企業。

共論工業AI發展與應用

主持人：近期ChatGPT火爆出圈，它的誕生讓我們看到了很多“顛覆性”的應用成果。微軟CEO納德拉坦言，ChatGPT的出現堪比工業革命。對此您怎么看？您認為工業AI距離到達“GPT時刻”還有多遠？隨著新生產力初顯雛形，以工業制造為代表的行業或許將迎來更深入的AI變革。您在其中看到了哪些新機遇？貴公司在AI、邊緣計算等新技術應用方面將有哪些發展規劃？

方壘：ChatGPT應該說是一個新鮮事物，而且現在大家將它定義為是繼火和電之后，第三個最偉大的技術變革。它現在還處于快速迭代的過程中，所以未來對整個社會的影響是不可估量的。我的理解，ChatGPT是一個AI工具，本質上還是人類創造的生產力工具，所以我覺得它未來對我們的影響，特別是在工業領域，我們可以分開來看，其在工業自動化這一塊有一些應用，比如說后臺的軟件編程，實際上它輸出的效果是非常好的，可以說是非常優秀的一個輸出，所以在這方面，它會給我們整個的工業的工具、軟件、現場算法帶來促進作用，但是對于像高實時性、高確定性的這樣應用場景，我們現在對它的實際價值，還是打問號的，要保持一種謹慎的態度。我們曾經拿到一個電廠的完整的一年的歷史數據，讓這方面的專業人士去利用AI技術，去預測他的主氣壓力、溫度參數一段時間以后的走勢，我們發現最終這種算法還是局限于我們的基礎模式，在工業應用里，有實時性、確定性的時候，很難去依賴這種算法來作為我們未來操作的一個可信依據，所以工業領域高可靠性、高確定性的這種應用場景，我們還需要一段時間去實踐。

彭曉偉：對ChatGPT，我關注的比較早，當時可以說是特別震撼，包括像圖像視維、編程等方面，去年12月開始火遍全球就是因為它實在太強大了。但是對于工業，尤其是自動化這個領域來講，從當下來看，確實是在控制方面，還有一些局限。我們先撇開ChatGPT不談，其實AI在工業上的應用已越來越廣，以菲尼克斯電氣為例，我們在2015年發布了一個全新的自動化平臺PLCnext。這是開放平臺，其特點就是對用戶開放，很多用戶的產品設備可以直接連接到我們的平臺上，另外還一點PLCnext跟傳統的控制器不一樣，就是我們是自己以及AI計算與這個控制器是二合一的，那這樣的話，客戶可以利用AI計算來進行人工智能的編程。比如基于這個平臺，我們已經給用戶準備好了，像用戶生產設備預測、機器學習，而且，我們還加了TPU、算力等，在目前客戶的應用中，我們也很欣喜地看到客戶基于機器學習開發出很多很好的人工智能算法，這是人工智能帶來的有別于傳統控制的應用，針對這種創新，我覺得隨著這種實時算力的增強，人工智能遲早會給我們自動化行業帶來翻天覆地的變化。

何建波：我覺得ChatGPT這個新生事物的出現，對全人類的影響是極其深刻的。它會帶來很多商業機會或者其他機會，但是同時又有很多東西要消失，就好像我們在20年前開始用手機的時候，當時的傳呼機就消失了一樣。所以我覺得ChatGPT的出現，是此消彼長的一個必然。在我看來，現在ChatGPT和工業還有一點距離?，F在ChatGPT還是個小朋友，它來到江湖的時間比較短，如果在江湖上再歷練幾年呢，我覺得現在ChatGPT之間在工業領域的應用可能就在不遠的將來，這一天肯定會更快地來到，到時會大量地和ChatGPT有關的新生事物冒出來。未來的工業革命，包括數字經濟、ChatGPT等，我覺得未來還有很多的可能，像馬斯克做了一個火箭發射上去，盡管失敗了，但是也給我們帶來很多啟迪。所以對于未來來講，我們就熱情地去擁抱它，去正確地面對它，將大文豪蘇東坡的一句詩分享給大家共勉：竹杖芒鞋輕勝馬，誰怕？一蓑煙雨任平生。

郝光明：ChatGPT是一種對話式人工智能模型，它能很好理解用戶意圖，并用人類的語氣生成回復，它會引領第三次人機交互革命，通過顛覆式的用戶體驗，改變人們的工作和生活。在精度、自然度和學習能力等方面，遠超預期，是非常了不起的。當然未來的大模型可能不止chatGPT一種。在工業領域，“GPT時代”我們判斷也不會太遠，目前已經有多個行業需求涌現，可能在智能客服、智能助手、智能辦公場景優先落地。

回到華為自身，在工業AI領域，我們已經有大模型落地了，比如華為的礦山大模型，已經在山東能源落地，另外在電力、油氣和鋼鐵領域，也有了大模型。

傳統的小模型解決的是一些場景化的問題，而工業大模型在工業領域有一套新的架構給生產賦能，是一套新的AI生產系統。華為在工業AI大模型上一直在持續投入。堅持AI for industries，讓AI和各行各業深度結合，更好地服務于客戶、伙伴和開發者。

展望數字化未來

主持人：隨著“雙碳”戰略的深入推進，數字經濟發展整體上體現出了低碳化、綠色化發展的目標導向。綠色化發展成為全球數字經濟發展的新方向。在這樣的新型工業化背景下，您洞察到自動化市場正在發生哪些變化？自動化企業要如何把握當下的機遇和挑戰？對于自動化的未來發展方向您怎么看？

李鋒：事實上自動化現在已經開始跟數字化進行深度融合，這個趨勢是很明顯的，那么不僅僅說大家只集中在自己本身的二級或者其它層級的控制系統，更多的是希望由上向下有更多的延伸。當數字化跟自動化進行融合的時候，其實宗旨只有一個，就是提質降本增效，這個宗旨完全符合現在所說的雙碳目標，或者綠色可持續發展。從應用上我們可以看到，當數字化跟自動化結合起來時，我們完全可以實現柔性生產，這樣就改變了過去的大批量生產，從而避免了停機造成大量浪費這種可能性。對于能源優化管理，比如在一個產業園區里，我們同時有大量變頻器、電機和其他設備的綜合使用，當我們用數字化的手段對這些設備進行串聯管理的時候，會達到綜合平衡的效果，也就是說在什么樣的能耗條件下，能夠保證這些設備保持最優的運行狀態，所以說這兩者結合，其實我們已經看到有很多成功的案例。

未來，可能有關部門對于碳排放的管理會更加具體，如企業的碳排放是多少？采取什么手段證明自己達標？以什么方式進入碳交易市場等，事實上，這些都要通過一定的計算，通過自動化系統收集到的數據進行處理之后呈現出來。目前來看數字化跟自動化融合的趨勢越來越明顯，我們稱之為更多的智能化，那么下一步可能會向自主化發展，可能有更多的黑燈工廠等，這也是數字化的目標之一，數字化融合最后的結果一定是柔性的、智能的，同時個性化的，然后再實現小批量的迭代式發展。

摘自《自動化博覽》2023年5月刊