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所属分类：展会报道
01/现场导语
当前，人工智能技术正全面重塑制造业发展形态，推动传统工业向智能化、高端化、高效化迭代升级。作为先进制造的核心支撑，测量控制与仪器仪表产业的智能化转型，是我国新型工业化建设的关键一环。在2026中国测量控制与仪器仪表产业大会(CIC)高端访谈环节，上海自动化仪表有限公司党委书记、总经理高磊；北京京仪集团有限责任公司副总经理王莉；中国移动研究院副院长邵春菊；菲尼克斯(中国)投资有限公司总工程师朱世明；恩德斯豪斯(中国)自动化有限公司总经理张运才，五位行业重磅嘉宾以“新一代人工智能与先进制造深度融合”为核心主题，围绕产业落地痛点、技术创新实践、产业链生态共建、行业未来趋势等核心议题展开深度研讨，汇聚产业共识、分享实战经验，为我国仪器仪表与智能制造产业高质量发展指明全新方向。
图 | 高端访谈主持人——重庆邮电大学工业物联网“一带一路”联合实验室主任、研究生院院长魏旻
图 | 高端访谈现场
02/直面产业痛点
拆解AI与流程工业融合落地难题
上海自动化仪表有限公司党委书记、总经理高磊
流程工业工艺复杂、连续运行性强，对系统可靠性、稳定性、实时性要求严苛，是人工智能与自动化测控融合价值最高、落地难度最大的领域。上海自动化仪表有限公司党委书记、总经理高磊深耕行业多年，精准点出当前产业融合的三大核心痛点，直击行业发展瓶颈。
其一，有效训练数据缺失。行业企业积累了海量正常工况数据，但故障状态、极端工况等特殊场景数据严重不足，导致AI模型在常规运行中表现良好，一旦出现设备故障、工况波动，适配能力大幅下降，难以满足工业生产的安全需求。其二，系统融合存在断点。工业生产优先保障工艺安全与运行稳定，现有AI模型无法完全适配特殊工艺场景，且模型失效后难以快速切换至原有自动化系统，存在安全管控隐患。其三，项目规模化复制难度大。不同生产场景的设备体系、数据标准不统一，成熟解决方案难以快速推广，复制成本高、落地效率低，制约行业整体智能化升级。
针对行业痛点，上自仪探索出一套循序渐进、稳妥落地的转型路径。企业依托自身仪表、系统、执行器及工业场景优势，联合上海电气集团数科公司开展分工协作，聚焦基础数据规整，对核心数据分类打标、提前储备，为模型训练筑牢基础。同时坚持轻量化落地策略，优先布局故障诊断、报警优化、能源管控等低风险、高价值应用模块，让企业直观感受到智能化改造成效，再通过场景嵌套、模块集成，逐步搭建系统化智能解决方案。目前，企业在亚洲最大的成都垃圾焚烧电厂落地十大智能化模块，预计2026年底全部投用，为流程工业AI融合落地提供了标杆范例。
03/重构研发生态
以全链创新加速国产仪表自主可控
北京京仪集团有限责任公司副总经理王莉
AI技术的快速迭代，彻底颠覆了传统仪器仪表的研发模式与产品形态，推动行业从硬件迭代向场景化、智能化、系统化升级。北京京仪集团有限责任公司副总经理王莉表示，在自主可控的产业发展大背景下，国产智能仪表升级需统筹研发创新、产业链配套与市场推广，构建全链条智能化发展体系。
在研发端，京仪集团立足“十五五”开局布局，搭建两级研发体系实现精准赋能。集团层面打造高端创新院，聚焦平台技术、基础技术及仪器仪表垂类AI模型研发，为下属企业提供核心技术支撑；企业层面依托京仪智能科技公司，聚焦产业化落地，深耕“AI+仪表”场景化应用，彻底摆脱传统硬件迭代的单一研发思维，转向场景驱动的全域研发模式。凭借创新研发体系，企业成功推出高分辨实时在线质谱系统，实现每秒百张图谱的高速分析处理，适配高端工业检测需求；中标4700万油田智能节能改造项目，通过高精度传感器采集多维运行数据，依托AI算法实现精准能耗分析与智能调控，从单一设备供应商升级为整体解决方案服务商。
在产业链端，京仪集团紧扣全产业链自主可控发展要求，依托北京本地产业政策优势，聚焦高端仪器创新平台建设。牵头成立中关村仪创智慧实验室联盟，打破行业壁垒，联动信通院、自动化企业、通信运营商等多方主体，推动仪器数据接口、行业标准统一，搭建数据共享、技术协同、联合攻关的产业生态，通过跨界融合破解产业链短板，加速国产高端仪表国产化、规模化替代。
04/筑牢数字底座
通算智一体化赋能工业 AI规模化落地
中国移动研究院副院长邵春菊
工业AI的深度落地，离不开网络连接、算力支撑、智能运维的全方位保障。中国移动研究院副院长邵春菊从数字基建视角，阐释了通信算力底座与智能制造的融合路径，提出以“网络筑基、全栈创新”赋能工业数字化转型。
在连接层面，随着工业柔性制造快速发展，工厂无线连接需求持续攀升。中国移动依托5GA技术迭代，通过固移融合、预调度、超短帧等创新技术，实现工业场景20毫秒时延、99.99%可靠性的传输能力，彻底解决了传统无线网络稳定性不足的痛点，可适配绝大多数工业生产场景。在中天钢铁5G工厂改造项目中，2000余台设备依托5G全连接技术稳定运行，生产效率提升60%，产线切换时间从2小时压缩至15分钟，大幅提升生产柔性与效率。
在算力层面，针对工业现场数据本地化处理、端侧模型部署需求，中国移动推出下沉专网、5G工业专网一体机，将网络接入、核心算力集成于单一体设备，将原本数周的网络建设周期缩短至小时级，业务开通效率提升50%、建设成本降低30%，已在亨通集团等企业落地应用，成效显著。在智能运维层面，企业将CT、IT领域智能化运营经验下沉至OT工业领域，打造工业智能运维体，实现网络运维从专家专属技能向全员可管可维转变，在小米工厂汽车监控、数据采集项目中，将网络故障感知精度从小时级提升至分钟级，大幅降低工业运维难度。未来，中国移动将持续推进连接、算力、智能全栈创新，依托“天宫”平台推动AI技术普惠化，助力大中小制造企业数字化转型。
05/深耕本土适配
接轨全球经验 打造本土化智能解决方案
恩德斯豪斯(中国)自动化有限公司总经理张运才
作为全球高端过程测量仪表领军企业，恩德斯豪斯(中国)自动化有限公司总经理张运才结合全球行业发展趋势，提出中国流程工业AI融合已走在世界前沿。当前，中国占据全球超35%的流程工业生产能力，2030年有望提升至45%，庞大的产业体量与丰富的应用场景，为AI与自动化融合创新提供了绝佳土壤。
张运才认为，工业AI融合发展仍存在底层基建短板，当前多数工业AI仅实现“在场应用”，尚未达成“在线实时迭代”，控制系统运行速度、数据传输效率仍无法完全匹配AI实时运算需求。而数字孪生仿真、智能安全监控等场景的落地，可有效推动AI深度赋能工业生产，通过工艺仿真实现模型持续学习优化，依托AI视频监测、泄漏感知替代传统人工巡检，筑牢工业生产安全防线。
立足中国市场，恩德斯豪斯坚定践行“在中国，为中国”的发展战略，持续加大本土化投入。企业已累计在华投资15亿元，未来五年将追加20至25亿元投资，不仅扩容本土生产基地，更将核心研发能力落地中国，依托全球先进技术积淀，结合国内制造业场景需求开展本土化适配，助力我国流程工业全流程智能化升级。
06/打通数据壁垒
深耕OT端融合 夯实工业AI发展根基
菲尼克斯(中国)投资有限公司总工程师朱世明
工业数据质量参差不齐、IT与OT融合不畅，是制约工业AI落地的核心难题。菲尼克斯(中国)投资有限公司总工程师朱世明结合企业工业4.0实践与灯塔工厂建设经验，提出工业智能化转型需立足OT端突破，破解数据孤岛与技术融合壁垒。
当前制造业数字化转型中，IT与OT存在明显割裂：OT端深耕生产工艺、熟悉设备逻辑，IT端精通数字技术却脱离生产场景，导致上传数据杂乱、质量低下，无法支撑AI模型精准训练。针对这一痛点，菲尼克斯创新提出“技术下沉”思路，将IT数字化技术、算力能力、数据处理能力下沉至OT前端，在生产现场完成数据清洗、标签化、结构化处理，同步部署轻量化机器学习功能，实现数据端侧初步迭代优化，将高质量数据上传至工业大脑与智能体，大幅提升AI应用效率。
同时，企业持续研发轻量化数据平台，为中小企业提供低成本、可落地的数字化转型工具，降低工业AI应用门槛。朱世明特别强调，工业大模型与通用大模型存在本质差异，工业AI更注重实时性、安全性、可靠性，制造企业需摒弃盲目套用通用模型的误区，立足高质量数据积累，深耕工业机理模型，循序渐进推进智能化升级，筑牢产业发展根基。
07/FUTURE
聚力未来展望：多元协同 共启产业智能化新征程
访谈最后，五位行业大咖立足“十五五”发展新起点，围绕产业普惠化、生态化、高端化发展给出核心寄语与展望，为行业发展锚定方向。高磊提醒中小流程企业，智能化升级需循序渐进，优先筑牢设备安全、系统稳定、数据精准的基础，量力而行推进智能化改造，适配自身发展节奏实现效益最大化。
王莉指出，未来京仪集团将推动研发范式升级，从单一经验驱动转向经验+数据双驱动，依托行业垂类小模型持续优化产品体系，构建技术、产品、生态三位一体的智能化发展新格局。邵春菊提出，产业发展核心在于“融合”与“普惠”，持续推进CT、IT、OT三向融合，推动工业智能从离身智能向具身智能、内生智能迭代，让AI转型红利惠及广大中小企业。
张运才表示，历次工业革命均由跨界技术驱动，坚信AI技术将为自动化行业带来颠覆性变革，企业需聚焦真实应用场景、创造落地价值，把握产业变革机遇。朱世明再次强调工业AI的专业性与严谨性，坚守数据筑基、机理赋能的核心逻辑，杜绝盲目跟风，稳步推进工业智能化迭代升级。
图 | 访谈嘉宾合影
CIC/CONCLUSION
本次高端访谈汇聚产业链上下游多元视角，深度剖析了新一代人工智能与先进制造融合的痛点、路径与未来，凝聚了产业协同发展的核心共识。
未来，随着行业企业持续技术创新、产业链深度协同、生态体系不断完善，我国测量控制与仪器仪表产业将持续突破技术瓶颈、夯实产业基础，加速从工业大国向工业强国跨越，为新型工业化建设注入强劲智能动能。
