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实体 AI （Physical AI）
实体 AI 的融合标志着制造业正在经历一场范式变革。通过在 AI 模型与确定性控制技术之间建立直接联动，机器将不再局限于执行静态指令，而是能够针对复杂需求，做出贴合具体情境的自主响应。
将人工智能与经典机器控制相融合，以此作为实体 AI 的基础，是倍福核心技术方向。大型语言模型 (LLM) 通过标准化接口直接影响真实的运动控制过程，AI 不再局限于生成文本或图像，还具备与真实世界交互的能力，大语言模型早已走出 “对话框”，能够直接干预真实的运动序列操控。
▌核心优势
本地运行，数据完全可控
AI 完全在设备本地运行，无需依赖任何云服务。这意味着设备操作人员对 AI 及其数据拥有完全控制权。
自然语言直连设备，降低操作门槛
借助 TwinCAT CoAgent，用户可通过语音、文本等自然语言直接与机器交互，将人类语音转化为机器指令，非编程专业人士也能执行复杂的自动化任务。
全生命周期工具生态
凭借 TwinCAT CoAgent 和 TwinCAT Machine Learning Creator 等工具，倍福构建起完整生态，可为机器设备制造商提供从工程阶段代码生成到运行期间报错分析的全生命周期支持。
打通 AI 与工业控制壁垒
基于模型上下文协议（MCP），控制系统充当智能体，将人类语音转化为机器指令，协调路径规划并执行诊断任务。
现场演绎
通过语音指令即可轻松实现工业机器人编程 — TwinCAT CoAgent for Operations 使这一切成为可能。TwinCAT CoAgent 提供多种采用模型上下文协议（MCP）的智能体，使用户能够通过提问或下达指令的方式直接与机器交互。 这一 AI 智能体可将自然语言转化为可执行的流程，实时编排控制、规划与诊断，确保安全监控与高效排障 — 甚至还能顺便下盘象棋。
“我们正在让人工智能走出聊天框，直接融入机器内部，并通过 MCP 等新标准让语言模型能够直接接入真实的自动化世界。人工智能和实体 AI 具有深远意义，其重要性可能与蒸汽机和电力相提并论。”倍福全球总裁 Hans Beckhoff 说道。
了解更多倍福资讯请点击链接：https://www.beckhoff.com.cn/zh-cn/
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