🤪AI正嵌入工业体系全流程🍊

　　AI正嵌入工业体系全流程

　　——2026年汉诺威工业博览会观察

　　【今日视点】

　　本报记者 张佳欣

　　当地时间4月20日—24日，2026年汉诺威工业博览会在德国汉诺威会展中心举办。作为全球工业发展的“风向标”，本届展会重点呈现人工智能(AI)与工业自动化的融合趋势，工业AI正在从展示性技术转向实际生产系统。

　　过去几年，AI在汉诺威工业博览会上往往以独立主题出现，而今年，这种情况已发生变化。从物理AI到工业智能体，再到工程知识系统化，AI正在加速嵌入制造业的核心流程。本届汉诺威工业博览会所呈现的，不仅是技术展示，更是工业体系从“数字化”向“自治化”转变的一个缩影。

　　物理AI走向现实工业场景

　　“物理AI”成为本届展会的关键词。它指的是能够感知环境、作出决策并自主行动的AI系统，直接运行于工厂环境中。会上，一系列工业机器人和人形机器人展示了它们在工厂中的实际应用。

　　在21日的展会上，德国纽鼐机器人公司与美国亚马逊网络服务公司(AWS)宣布建立战略合作，推动“认知机器人”在工业中的应用。其核心平台“Neuraverse”被定位为机器人领域的“操作系统”或“应用商店”，用于实现数据共享、技能学习与应用部署。AWS则提供云基础设施支持，使机器人能够基于实时数据协同运行。

　　在自动化相关展区，德国倍福公司展示了一套物理AI系统。这套系统可以直接控制工业机器人，完全无需云端连接。展会期间，德国总理弗里德里希·默茨参观了该展台，并向系统输入文本指令，要求生成面向伙伴国巴西的问候语。随后，系统驱动机器人实时执行任务，在物理空间中拼出“Bom dia Brasil”(巴西，你好)。倍福公司产品经理约翰内斯·贝克霍夫称：“我们赋予了机器一个真正的大脑。这个所谓的‘机器大脑’表明，AI不仅可以生成文本或图像，还可以与物理世界互动。”

　　德国思灵机器人公司一款名为“Agile ONE”的人形机器人同样受到关注。它能够感知周围环境、自主决策，并在复杂工业场景中持续运行，实现实时作业。德国赛威传动公司则展示了一套基于AI的自动化交互系统。“Startup Agent”可通过自然语言对话完成机器与设备的配置工作，大幅缩短生产系统的启动时间。值得注意的是，该系统并未依赖通用大语言模型，而是采用更贴近工业场景的专用技术方案，强调在实际生产环境中的稳定运行与可靠性。

　　德国西门子公司的一条柔性鞋类生产线则展示了AI应用的进一步延伸。在该场景中，AI不再只是提供建议，而是直接参与执行环节。具体而言，自主包装机器人与人形机器人协同作业，能完成生产与包装等多个环节任务。

　　科技与通信领域实体AI落地

　　机器人在仓库里走动，一边检查托盘，一边绕过障碍物，并把发现的问题实时录入系统……这听起来像科幻场景，但现在，这一应用已在德国杜伊斯堡成为现实。22日，爱尔兰埃森哲联合德国思爱普(SAP)、沃达丰采购与连接业务部门在工业仓库场景正式启动了这一人形机器人试点项目。博览会上，SAP展示的这种“AI智能体”成为关注焦点。

　　过去，工厂里的AI主要干的是“预警”的活，比如通过分析数据发现哪台机器快坏了。但现在，更多软件企业正致力于让AI直接参与到整个工作流程中，实现自主运行。在SAP的演示中，这种智能体可以监测包装设备的运行状态，并在出现问题时自主干预。系统还能自动安排维修技术人员，并提供故障诊断及设备信息。这种从“只看不干”到“能看能干”的变化，正是科技与通信领域实体AI落地的一个重要突破。

　　目前，SAP还在开发用于收货与仓储管理的“数字员工”系统，以实现更广泛的流程自动化。

　　不过，这类自动化流程链条相当复杂，需要设备之间的互联以及对机器数据的全面采集，才能为运行决策提供依据。因此，这类系统目前仍处于较早阶段。已有部分客户开始使用SAP的智能体，更大规模的应用仍在推进中。

　　工业知识结构正在被AI重建

　　在工程软件与自动化系统领域，AI正从通用问答工具转向更贴近工业现场的“专业知识引擎”。

　　德国边缘云公司展示的“数字工业工程师”案例，聚焦制造业一个越来越突出的现实问题，即随着产品型号和工艺复杂度不断上升，企业中大量关键经验随着人员流动而流失。这个“数字工业工程师”系统则为工程师提供了一个AI辅助工具，把分散在访谈记录、故障处理经验、各种案例和文件中的“隐性知识”重新结构化，让工程师能够直接调用。它还能消除语言障碍，使国际专家能够立即参与到工作中来。

　　在另一展台，德国费斯托公司推出的“虚拟助手”则更贴近日常工程的工作场景。这是一款面向工程师和技术人员的AI数字助手，可提供具有上下文关联的技术回答，并直接链接到相关文档和工程工具，在几秒钟就给出回复。值得注意的是，它不是一个通用聊天机器人，而是仅基于费斯托公司内部专有数据资料(包括数据手册、操作说明、PDF文件、CAD数据、工程信息以及相关标准规范)训练而成。这款AI系统不仅理解语言，还能理解技术关联，因此能像工程师一样思考。

　　“用户可以像与同事沟通一样向其描述问题，问题表述越清晰，回答就越精准。”费斯托公司相关负责人介绍。 🐤