★本刊记者/文晓

贝加莱工业自动化（中国）有限公司技术传播经理 宋华振

在数字经济加速渗透的今天，数字基建已成为制造业转型升级的核心支撑。作为工业自动化领域的领军企业，贝加莱始终立足IT与OT融合前沿，以技术创新破解行业痛点，为数字基建落地提供全流程解决方案。贝加莱工业自动化（中国）有限公司技术传播经理宋华振表示，从AI工程化与产品化的双轮驱动，到柔性制造技术的行业突破；从聚焦应用落地破解行业痛点，到技术融合赋能未来发展；从全链路安全防护到开放协同的生态构建，贝加莱始终以客户需求为中心，以技术创新为引擎，推动数字基建在制造业的深度落地。

全流程数字化布局：从硬件基础到AI应用产品化

谈及贝加莱在数字基建领域的核心布局，宋华振首先明确了自身对数字基建的深刻理解：“对于制造业而言，数字基建涵盖基础采集、传输、信息安全、数字化设计、应用软件开发、运营管理与维护的全流程数字化产品、工具及应用系统。”依托数十年在工业自动化领域的技术积淀，贝加莱以硬件和通信技术为根基，持续推进IT与OT深度融合，近年来更是聚焦客户需求，打造了多层次、全场景的数字基建解决方案。

在AI技术落地方面，贝加莱构建了“工程化开发+产品化应用”的双轮驱动模式。针对机器和产线应用开发者的效率痛点，贝加莱推出Automation Studio Copilot版，支持AIGC编程功能，能够帮助开发者快速搭建程序框架，实现代码模板与注释的标准化，大幅降低开发门槛。

在AI应用产品化层面，贝加莱专注机器制造领域，打造了专属“M系列”AI应用产品。2023年推出的MDoctor，聚焦预测性维护场景，能够提前感知设备运行异常，降低停机风险；2025年全新发布的MHelp，则聚焦现场机器交互式服务，为一线操作人员提供实时技术支持。

此外，贝加莱将AI能力深度集成于柔性输送线的设计与运行监控中。通过自动路径优化、运行分析与决策支持功能，实现产线间距、速度、位置等参数的动态调整，让柔性制造从概念走向现实。“柔性输送线的数字化升级，是连接硬件设备与智能管理的关键纽带，也是我们数字基建解决方案的重要组成部分。”宋华振补充道。

核心优势凸显：行业深耕与柔性制造技术突破

在竞争激烈的数字基建领域，贝加莱的核心竞争力源于长期的行业深耕与技术创新。宋华振表示：“贝加莱最突出的优势在于垂直行业解决方案的积累，在塑料、印刷、包装、新能源、电子半导体等机器制造领域，我们已形成成熟且深厚的技术沉淀。”而近两年，贝加莱柔性制造解决方案在这些行业领域的技术突破与市场应用，成为数字基建落地的典型标杆。

贝加莱的ACOPOStrak柔性输送轨道系统与ACOPOS6D平面磁悬浮输送系统，看似是硬件产品创新，实则通过“电磁”转换原理，彻底解决了传统机械产线难以数字化的行业痛点。“通过软件定义产线的在制品加工间距、速度、位置、加速度等关键参数，我们实现了真正意义上的‘数字化制造’。”宋华振解释道，这一创新让产线从设计、开发到运行的全环节都能纳入数字化管理体系，甚至OEE分析、排程优化、节拍调整等管理工作都可在线实时完成。

目前，这一柔性制造解决方案已在多个重点行业实现规模化应用。在消费品包装领域，覆盖咖啡包装、白酒、乳制品等食品饮料后道加工，以及香水、化妆品等个人护理产品的个性化制造产线；在制药及医疗器械领域，成功应用于GLP-1注射笔、医美注射笔生产及生物疫苗微灌注等高精度场景；在电池制造领域，为圆柱电池生产、电池检测、PACK线等环节提供柔性化支持。“不同行业的应用实践，既验证了我们技术的通用性与可靠性，也让我们积累了更多场景化的数字化解决方案经验。”宋华振表示。

洞察行业趋势：聚焦应用落地，破解“基建强、应用弱”难题

谈及数字基建行业的发展现状，宋华振指出了当前行业的核心矛盾：“数字基建的基础设施建设推进迅速，但实际应用落地不足，尤其是‘可移植’‘拿来即用’的应用产品稀缺。”他用生动的比喻阐释这一现象：“当前行业更多聚焦于‘移动基站、手机’等基础设施的打造，比如控制器与驱动升级、AI软件与工程平台集成等，但真正能为用户创造价值的，是像手机APP一样的具体应用，只有丰富的应用才能让基础设施发挥最大效用。”

作为技术引领者，贝加莱选择以“应用级创新”破局。宋华振强调：“我们的客户主要是装备制造商，他们对AI的需求不同于终端生产企业和商业应用场景，更强调快速响应、可靠稳定、可解释性与易用性。”基于这一精准定位，贝加莱将核心重点放在“AI工程化”与“AI产品化”上：通过AI工程化，让用户端工程师能够简单快速配置搭建应用；通过AI产品化，让用户无需配备AI专家团队，就能直接获得特定场景的AI解决方案。

“M系列AI应用产品的推出，正是我们应对这一行业痛点的核心举措。”宋华振介绍，MDoctor与MHelp两款产品，分别聚焦预测性维护与现场服务两大高频场景，无需复杂的二次开发，开箱即用，有效降低了装备制造商的智能化转型门槛。未来，贝加莱还将持续围绕工艺优化等核心需求，推出更多场景化的AI应用产品，推动数字基建从“基础设施层”向“价值应用层”深度延伸。

技术融合赋能：AI大模型与数字孪生的创新实践

随着人工智能、数字孪生等新一代信息技术与传统基础设施的深度融合，数字基建的功能体系日益复杂，赋能能力持续提升。宋华振认为，大模型（LLM）、多智能体等技术的发展，为数字基建带来了巨大的应用潜力，尤其在碎片化知识的分析、推理与输出方面，展现出独特优势。

贝加莱将大语言模型的技术优势与工业场景深度结合，打造了MHelp机器助手。通过导入TXT/Word、PDF等历史技术文档与故障案例，MHelp能够为现场机器提供“有问必答”的交互式服务。“在故障定位与排查场景中，它能向用户清晰解析故障含义、潜在原因、排查步骤，甚至提供参考图纸与过程指导视频，极大提升了现场问题的解决效率。”宋华振介绍道。

对于AI技术的未来应用，贝加莱有着更长远的布局。宋华振透露，目前公司本地研发团队正聚焦控制领域的长期难题——“参数寻优”与“状态估计”。“在高速机器系统中，机械、电气控制与工艺之间存在强耦合关系，如何针对不同生产条件与机械状态，找到最佳工艺参数，是制造业长期面临的挑战。”他表示，大语言模型提供了优秀的“状态估计器”，而基于物理约束的神经网络（PINN）则为参数辨识与状态估计提供了新路径，能够在不确定环境下挖掘非线性模糊参数。“相信在未来1年内，我们就会推出AI在控制领域的突破性应用，为数字基建赋能智能制造带来新的可能。”

作为工业自动化领域的先行者，贝加莱凭借数十年的技术积淀、精准的行业洞察与持续的创新实践，在数字基建领域构建了从基础设施到应用落地的全链条解决方案。采访最后，宋华振表示：“未来，贝加莱将继续深耕数字基建领域，持续推进AI与工业控制的深度融合，丰富应用级产品矩阵，为装备制造商提供更简单、更可靠、更具价值的数字化解决方案，助力制造业实现高质量转型，为数字经济发展注入强劲动力。”

摘自《自动化博览》2025年10月刊