“2023中国自动化产业年会”之领袖企业推动中国（新型工业化进程）高层论坛以“数实融合智绘未来”为主题，在CEO巅峰对话中，和利时科技集团联席总裁、杭州和利时自动化有限公司董事长/总裁、北京和利时工业软件有限公司董事长/总经理方垒，菲尼克斯(中国）投资有限公司高级副总裁彭晓伟，大陆希望集团机电板块总经理、希望深蓝空调制造有限公司总经理、希望森兰科技股份有限公司总经理何建波，ABB能源工业中国业务负责人李锋，华为工业智能体SDT总经理郝光明与现场来宾深入分析在国家新发展格局和数字化转型背景下，自动化技术变革与产业趋势，分享中国自动化产业面临的机遇和挑战，探寻自动化产业的未来发展之路。

解读数实融合

主持人：2023年的政府工作报告中再度提及“数字经济”，这是“数字经济”自2017年至今在政府工作报告中第6次出现，并且每年的关注点也在不断变化。从“成长”到“壮大”，到形成“新优势”，再到现阶段的“促进数字经济和实体经济深度融合”。对此您如何解读？贵公司在促进“数实融合”方面做了哪些探索？如何赋能用户数字化转型？

方垒 和利时科技集团联席总裁、杭州和利时自动化有限公司董事长/总裁、北京和利时工业软件有限公司董事长/总经理

数字化经济在国家层面连续六年被提及，而且在持续不断地迭代、深化，作为行业内的民族企业自动化代表，和利时也在数字经济方面积极探索，我们最初的理解，数字化就是整个工业企业的一个IT化，起初我们看到IT技术在互联网等各方面已经有广泛的应用，但整个工业领域还是相对保守、滞后，所以我们当时的认识是数字化就是IT化，但随着和利时在该方面的深入实践，我们逐渐认识到，IT化仅是数字化的一个初级结果，不是全部。

那如何真正地将数字化做到位？比如要建设一个工厂，在实际动手之前，我已经在虚拟空间建完了，并且仿真、调试完了，然后我再去实际建设，这样的话，我们才能真正实现数字化。当前，和利时在数实融合方面也做了很多探索。主要体现在两个方面：一是平台，二是平台上的App。我们希望通过平台加App在虚拟空间里把整个工厂建设完成，这是我们未来一个长期目标。和利时会在这方面持续投入资源，为我们的客户赋能，从而逐步实现我们理解的数字化转型这一远期目标。

彭晓伟 菲尼克斯(中国）投资有限公司高级副总裁

从政府工作报告上看，每年提到数字经济的力度越来越大，数字化融合最终要到我们真正的工业，尤其是这个制造业里去，这是我的一个理解。数字经济导致了整个消费经济的革命，它本身是实体经济的一部分，但是在工业上，确实是落后于消费领域，菲尼克斯电气作为一家德国企业，在数字化商品方面是比较领先的，在德国菲尼克斯电气是工业4.0的发起者，同时也是德国工业4.0标委会的成员，近年来，我们在数字化的道路上探索了很多，除了在德国有一个全球首批的灯塔工厂，我们前两年在南京的江宁又建了菲尼克斯电气的第二个基地，现在也成为了江苏省的标杆型企业。

在中国，我们也积极帮助本土企业来推动数字化，助力本土企业做智能化工厂和智能产线的改造，包括纳瑞在内，我们帮它改造了很多智能车间。政府提倡自转数改，菲尼克斯电气被认定为优秀服务商，总之，在我们自己的工厂和生产的数字化过程当中，菲尼克斯电气一直在往前，并赋能企业。另外，我们还有一个团队做智能工厂和智能产线的规划，主要是帮助十来家国企或民企在数字化转型，所以，现在数字化肯定不是一个口号，而是一个真正落到地上的行动，我们也愿意跟大家一起，在这条道路上走得更远。

何建波 大陆希望集团机电板块总经理、希望深蓝空调制造有限公司总经理、希望森兰科技股份有限公司总经理

数字经济非常重要，现在数字经济已经走入了普通大众，但在工业行业、在制造业，还有大量的工作要做。首先我们要理解数字经济和工业制造，和实体经济的融合应该如何推动？我来自成都的大陆希望集团，是希望集团的一部分，也是完全纯粹的纯民营企业。集团覆盖20多个门类的产业，有非常多的产业，在工厂方面我们也在思考，在传动控制领域，我们怎么去推动数字经济？

这些年受到疫情影响，一方面，我们一直联合高校、研究院所一起联合开发智能测评设备的数字研究，比如华中科技大学、中国计量院、仪综所等，现在已经取得了一定阶段性成果。另一方面，我们自己的数字化工厂会在今年八月份呈现出来。最近有人在讨论一个问题，黑灯工厂是不是数字工厂？我们的观点是黑灯工厂肯定不等于数字工厂。那么对于我们的客户怎么赋能的问题，也即我们生产的设备能不能为我们的终端用户赋能？能不能帮助他们从数字化的角度去管理、监管？对此，我们也做了大量的研究，有一些成效，我们现在核心元器件的使用维护的寿命监测这一点做到了，比如电能的、APT的，我觉得这就可以更好地为用户提供全生命周期的服务。所以，我觉得数字经济在工业领域是乘风破浪，未来可期。

李锋 ABB能源工业中国业务负责人

数字化走到现在其实是一个不断深化理解的过程，ABB自2017年开始实施以数字化为核心的全面业务转型。从概念层面开始，逐步探索具体的实际应用，进而加深对数字化理解并开始寻求创新。今天提出来的数实融合，我理解这是对中国数字化战略深化的过程，同时也是体现了政策引导加速。重要的是我们怎么把整个数字化的概念落向实体经济，怎么把我们的工业制造作为立国之本，是从低端制造向高端制造进展很重要的一个环节，我觉得这是一个技术赋能的过程。

ABB中国团队积累了丰富的实践和认识，同时借鉴了ABB在欧洲的一些实践经验。早在2017年，我们做过一些尝试，比如海上风电的运行，我们希望借鉴一些操作方式和算法加入到整体的实践当中，但当时做得不是很成功。2018年，在哈萨克斯坦，当时中方和哈方合资的炼油厂，也是哈国三大炼油厂之一希望对工厂进行现代化改造，要把工厂大修的检修周期由原来的一年一次变成三年一次，这其实给了我们很大的尝试机会，我们通过提供设备状态监测、资产绩效管理等解决方案，帮助客户实现了将大修周期延长到三年一次的目标，帮助提升了工厂的运营效率。基于这样的经验，我们又跟国内的煤化工企业进行了合作，帮助他们在整个运行的连续性上，包括整个设备运维上，也做了大量这方面的工作和赋能。事实上我们理解数字化，目前感觉到的就应该是IT与OT融合的过程。

郝光明 华为工业智能体SDT总经理

首先，我觉得促进数字经济和实体经济深度融合，这个提法非常好。对于我们这样一个大国来说，实体经济是立国之本，企业的终极追求不会变，就是效率、效益、成本、安全，等等。数字经济和实体经济深度融合，能够大幅度提升企业这方面的竞争力，推动相关产业加快转型升级。

实体经济里最大一块就是工业，今年我们提了一个说法，叫工业新四化。第1个是工业装备数字化，华为不做工业装备，但会在芯片和操作系统上持续投入，今年会推出一款新的MPU芯片，也会有两款新的智能工控芯片，将CPU和用于视觉处理的NPU合一，配套提供欧拉实时和非实时操作系统，来支撑装备数字化。第2个是工业网络全连接，这块是华为强项，我们的数通、光、5G都有全球领先的能力。今年将推出TSN交换机、工业光总线，移动领域也会有5.5G逐步推出。比如华为的工业光总线，能够做到上下行1G对称带宽、5us时延、1ns抖动、20K的扫描周期，和当前主流工业总线能力比，有一个数量级的提升。在比如全栈自研TSN+工业交换机，把传统100兆工业以太升级到千兆/万兆，支持实时数据和非实时数据混合承载，时钟同步精度达到ns级。第3个是工业软件云化，华为本身是一个工业企业，是工业软件的重度使用者，但由于总所周知的原因，很多工具软件华为不能用了，特别是开发用到的各类软件，所以沿着软件开发工具链、硬件开发工具链、芯片开发工具链三条主线，华为和各类行业伙伴一起，从根上开始，正在逐步重构这些东西，运用了最新的技术栈，全面上云，既服务于内部，未来也服务于外部。比如工业数据模型驱动引擎、软件开发工具链、版级EDA工具链等一些东西，已经开始有外部客户使用了。第4个是工业数据价值化，在工业装备数字化、工业网络全连接后，最重要的是要将数据用起来，兑现价值，这一块主要是各类行业ISV在做，华为本身只提供底座。除了这个工业新四化，我们还希望工业领域能够一定程度解耦，比如在核心生产环节，希望控制和网络能解耦，希望软件和硬件解耦，这样能最大程度利用ICT领域快速发展的新技术。当然工业领域本身是碎片化的，有很多定制的需求，解耦之后，这个碎片化和定制需求如何处理，是需要好好考虑的。

在赋能企业数字化转型上，我们经常讲这个转型首先是愿景驱动和战略驱动，是一把手工程，是一个系统工程。不管是车间内的人机料法环、还是车间外的研产供销服，要整体考虑。华为自身积累的这些能力，沉淀在我们的流程中，沉淀在我们的IT工具中，沉淀在我们的云上，当然也体现在我们的各类设备中，然后通过咨询的方式、通过提供数字化底座的方式，包括芯片、操作系统、连接、计算和云，再联合我们的伙伴，一起对外赋能企业。

共论工业AI发展与应用

主持人：近期ChatGPT火爆出圈，它的诞生让我们看到了很多“颠覆性”的应用成果。微软CEO纳德拉坦言，ChatGPT的出现堪比工业革命。对此您怎么看？您认为工业AI距离到达“GPT时刻”还有多远？随着新生产力初显雏形，以工业制造为代表的行业或许将迎来更深入的AI变革。您在其中看到了哪些新机遇？贵公司在AI、边缘计算等新技术应用方面将有哪些发展规划？

方垒：ChatGPT应该说是一个新鲜事物，而且现在大家将它定义为是继火和电之后，第三个最伟大的技术变革。它现在还处于快速迭代的过程中，所以未来对整个社会的影响是不可估量的。我的理解，ChatGPT是一个AI工具，本质上还是人类创造的生产力工具，所以我觉得它未来对我们的影响，特别是在工业领域，我们可以分开来看，其在工业自动化这一块有一些应用，比如说后台的软件编程，实际上它输出的效果是非常好的，可以说是非常优秀的一个输出，所以在这方面，它会给我们整个的工业的工具、软件、现场算法带来促进作用，但是对于像高实时性、高确定性的这样应用场景，我们现在对它的实际价值，还是打问号的，要保持一种谨慎的态度。我们曾经拿到一个电厂的完整的一年的历史数据，让这方面的专业人士去利用AI技术，去预测他的主气压力、温度参数一段时间以后的走势，我们发现最终这种算法还是局限于我们的基础模式，在工业应用里，有实时性、确定性的时候，很难去依赖这种算法来作为我们未来操作的一个可信依据，所以工业领域高可靠性、高确定性的这种应用场景，我们还需要一段时间去实践。

彭晓伟：对ChatGPT，我关注的比较早，当时可以说是特别震撼，包括像图像视维、编程等方面，去年12月开始火遍全球就是因为它实在太强大了。但是对于工业，尤其是自动化这个领域来讲，从当下来看，确实是在控制方面，还有一些局限。我们先撇开ChatGPT不谈，其实AI在工业上的应用已越来越广，以菲尼克斯电气为例，我们在2015年发布了一个全新的自动化平台PLCnext。这是开放平台，其特点就是对用户开放，很多用户的产品设备可以直接连接到我们的平台上，另外还一点PLCnext跟传统的控制器不一样，就是我们是自己以及AI计算与这个控制器是二合一的，那这样的话，客户可以利用AI计算来进行人工智能的编程。比如基于这个平台，我们已经给用户准备好了，像用户生产设备预测、机器学习，而且，我们还加了TPU、算力等，在目前客户的应用中，我们也很欣喜地看到客户基于机器学习开发出很多很好的人工智能算法，这是人工智能带来的有别于传统控制的应用，针对这种创新，我觉得随着这种实时算力的增强，人工智能迟早会给我们自动化行业带来翻天覆地的变化。

何建波：我觉得ChatGPT这个新生事物的出现，对全人类的影响是极其深刻的。它会带来很多商业机会或者其他机会，但是同时又有很多东西要消失，就好像我们在20年前开始用手机的时候，当时的传呼机就消失了一样。所以我觉得ChatGPT的出现，是此消彼长的一个必然。在我看来，现在ChatGPT和工业还有一点距离。现在ChatGPT还是个小朋友，它来到江湖的时间比较短，如果在江湖上再历练几年呢，我觉得现在ChatGPT之间在工业领域的应用可能就在不远的将来，这一天肯定会更快地来到，到时会大量地和ChatGPT有关的新生事物冒出来。未来的工业革命，包括数字经济、ChatGPT等，我觉得未来还有很多的可能，像马斯克做了一个火箭发射上去，尽管失败了，但是也给我们带来很多启迪。所以对于未来来讲，我们就热情地去拥抱它，去正确地面对它，将大文豪苏东坡的一句诗分享给大家共勉：竹杖芒鞋轻胜马，谁怕？一蓑烟雨任平生。

郝光明：ChatGPT是一种对话式人工智能模型，它能很好理解用户意图，并用人类的语气生成回复，它会引领第三次人机交互革命，通过颠覆式的用户体验，改变人们的工作和生活。在精度、自然度和学习能力等方面，远超预期，是非常了不起的。当然未来的大模型可能不止chatGPT一种。在工业领域，“GPT时代”我们判断也不会太远，目前已经有多个行业需求涌现，可能在智能客服、智能助手、智能办公场景优先落地。

回到华为自身，在工业AI领域，我们已经有大模型落地了，比如华为的矿山大模型，已经在山东能源落地，另外在电力、油气和钢铁领域，也有了大模型。

传统的小模型解决的是一些场景化的问题，而工业大模型在工业领域有一套新的架构给生产赋能，是一套新的AI生产系统。华为在工业AI大模型上一直在持续投入。坚持AI for industries，让AI和各行各业深度结合，更好地服务于客户、伙伴和开发者。

展望数字化未来

主持人：随着“双碳”战略的深入推进，数字经济发展整体上体现出了低碳化、绿色化发展的目标导向。绿色化发展成为全球数字经济发展的新方向。在这样的新型工业化背景下，您洞察到自动化市场正在发生哪些变化？自动化企业要如何把握当下的机遇和挑战？对于自动化的未来发展方向您怎么看？

李锋：事实上自动化现在已经开始跟数字化进行深度融合，这个趋势是很明显的，那么不仅仅说大家只集中在自己本身的二级或者其它层级的控制系统，更多的是希望由上向下有更多的延伸。当数字化跟自动化进行融合的时候，其实宗旨只有一个，就是提质降本增效，这个宗旨完全符合现在所说的双碳目标，或者绿色可持续发展。从应用上我们可以看到，当数字化跟自动化结合起来时，我们完全可以实现柔性生产，这样就改变了过去的大批量生产，从而避免了停机造成大量浪费这种可能性。对于能源优化管理，比如在一个产业园区里，我们同时有大量变频器、电机和其他设备的综合使用，当我们用数字化的手段对这些设备进行串联管理的时候，会达到综合平衡的效果，也就是说在什么样的能耗条件下，能够保证这些设备保持最优的运行状态，所以说这两者结合，其实我们已经看到有很多成功的案例。

未来，可能有关部门对于碳排放的管理会更加具体，如企业的碳排放是多少？采取什么手段证明自己达标？以什么方式进入碳交易市场等，事实上，这些都要通过一定的计算，通过自动化系统收集到的数据进行处理之后呈现出来。目前来看数字化跟自动化融合的趋势越来越明显，我们称之为更多的智能化，那么下一步可能会向自主化发展，可能有更多的黑灯工厂等，这也是数字化的目标之一，数字化融合最后的结果一定是柔性的、智能的，同时个性化的，然后再实现小批量的迭代式发展。

摘自《自动化博览》2023年5月刊