什么是实现智能制造的内因？IT-OT如何融合？自动化这几十年发生了哪些变化？智能制造时代下PLC需要如何自身变革？PLC为何要嵌入AI？今天，我们分享一篇杜博士的长文。
这轮数字化转型最大的背景就是我们正处在一场大变革的时代，有人把它解读成“第四次工业革命”；有人说它是真正意义上的信息革命的开端，这场变革非常重要的特征就是我们将从工业经济进入数字经济的新时代
当前，在全球化工业转型升级大背景下，中国制造业正在以前所未有的力度推进工厂的智能化转型和升级。但在与制造企业深入接触过程中，周宇翔了解到目前中国制造企业普遍信息化和自动化水平不高，甚至很多工厂至今仍然用纸来传递信息，或者依靠简单的ERP来管控现场，对生产过程中产生的信息还处于数据获取阶段。
智能制造融合了大数据分析、机器人技术、虚拟仿真、工业物联网、网络安全、增材制造等核心技术。本文力图提炼出一条智能制造的通用实施路径，从产品全生命周期的角度出发，整个智能制造的实施路径分为产品设计、数字化工厂规划、生产工程、生产执行和增值服务5大环节。
智能物流与仓储系统已被列为我国重点发展的五大核心智能制造装备之一，得到政府与制造企业高度重视，越来越多的制造企业正在或准备上马智能物流建设项目。实现智能物流系统与智能制造系统的互通互联、深度融合成为不容忽视的研究课题。
通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信,以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
根据物联网技术构架打造出的楼宇智能化系统软件，为建筑耗能的监管与管理方法出示技术性支撑点，帮助房屋在城市运用中逐渐智慧化与自动化技术，推动环保功能与建筑智能化的融合，为智慧建筑赋予低碳节能的新含义，实现行业的绿色化转型。
建设城市信息模型（CIM）基础平台，整合城市多维度多尺度信息模型和城市感知数据，构建三维数字空间的城市信息有机综合体；打造城市综合管理服务平台，集感知、分析、服务、指挥、监察等为一体，提升城市科学化、精细化、智能化管理水平；
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。
在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。
调查显示，库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行，平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱，消费者持币观望情绪依旧，缺乏重磅利好激活市场。
本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开，依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景，形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。
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