2026年6月26日，由智能制造推進合作創新聯盟、工業控制系統信息安全產業聯盟平臺主辦，全國機械安全標準化技術委員會、全國工業過程測量控制和自動化標準化技術委員會、中國自動化學會專家咨詢工作委員會、工業控制系統安全標準與測評工業和信息化部重點實驗室、中國科學院沈陽自動化研究所、全球計算聯盟具身智能產業發展委員會、中國通信標準化協會邊緣計算產業發展及標準推進委員會（CCSA TC617）協辦，控制網（kongzhi.net）、《自動化博覽》、OICT學院、北京和利時智能技術有限公司承辦的2026“人工智能+制造”融合創新研討會在北京中國自動化學會會員中心成功召開。

中國自動化學會監事長、智能制造推進合作創新聯盟理事長、
中國科學院自動化研究所王飛躍研究員

中國自動化學會監事長、智能制造推進合作創新聯盟理事長、中國科學院自動化研究所王飛躍研究員在致辭中表示，當下，AI 不再是實驗室里的前沿概念，而是落地車間、賦能產線、打通產業鏈的實用工具，正在從多維度為制造業提質、降本、增效、創新。然而，人工智能單點落地只是起步，構建產業協同發展新生態才是長遠目標。單一工廠、單一企業的智能化改造，難以釋放AI技術的全部價值，唯有打通產學研用、上下游產業鏈各方主體，才能形成共生共進的產業新格局。

王飛躍研究員為大會帶來第一個主題報告《從連續監控到連續治理：未來制造的組織智能與生態社會》，基于平行智能理論，提出由連續監控升級為連續治理的轉型思路。依托組織智能整合人員、設備、AI智能體以及數字工人、機器人工人，利用小社會模型SSM（Small Societal Models），重構生產協作單元。將傳統ERP、MES制造執行系統升級為H?OS人類組織操作系統以及片上組織系統(OoC)，完成管理架構革新。同時把智能合約嵌入生產全流程，將高成本的個性化定制改造為可低成本批量生產的業務模式，依托CPSS構建社會制造生態，助力制造業朝著智能化、融合化、綠色化轉型升級。

北京和利時智能技術有限公司離散工業事業群智能工廠總設計師馬駿

北京和利時智能技術有限公司離散工業事業群智能工廠總設計師馬駿帶來《和利時XMagital：AI賦能實現“自主運行，自由定義”智能工廠案例》主題報告，他表示，XMagital是和利時自主研發、面向離散制造場景的工業智能體平臺，依托AI驅動實現工廠自主運行、業務按需自定義。報告結合多個已投產落地智能工廠實景案例，完整展示平臺在智能排產、設備自主運維、產線柔性調度、質量自主檢測等場景落地能力；總結離散制造行業全新智能制造實施范式，圍繞AI流程驅動、管控一體化融合、全域智能體調度等核心方向，展望平臺規模化產業推廣前景。

中國電子技術標準化研究院網絡安全研究中心
工業信息安全與密碼應用部副主任蔡一鳴

中國電子技術標準化研究院網絡安全研究中心工業信息安全與密碼應用部副主任蔡一鳴做題為《工業具身智能安全標準化》報告，系統梳理當前工業具身智能技術發展進展，從設備本體安全、工業網絡安全、過程控制安全、模型認知安全四大維度拆解工業機器人、人形智能裝備存在的核心安全風險，并針對具身智能多場景應用差異，提出分行業、分層級安全標準化建設路徑、測評規范與落地實施建議。

ABB（中國）有限公司全球產品市場經理龔勛

ABB（中國）有限公司全球產品市場經理龔勛在《通往自主化運營之路——ABB對自主化運營的愿景》主題報告中深度解讀ABB面向工業自主運營的完整戰略愿景。其一，自主化之路。ABB提出從人工操作、自動化到自主化的六級演進模型，最終實現工廠完全自主運營；其二，AI驅動方案。強調AI是增強而非替代人類專業知識的工具，通過預測性維護、流程優化和決策支持賦能運營；其三，搭建三層架構。通過分離控制層（魯棒性）、數字層（超自動化）和云平臺，實現可擴展、安全的自主運營；其四，關鍵優勢。提高安全性、生產效率、能源利用率，同時降低成本和停機時間；其五，循序漸進部署。通過模塊化、增量式實施策略，保護現有投資，支持從傳統系統向自主系統平穩升級。總之，ABB通過其Ability?平臺和網絡安全保障，引領工業向智能、自優化方向發展。

大陸希望智能科技發展有限公司技術總監胡雪峰

大陸希望智能科技發展有限公司技術總監胡雪峰做《生成式AI驅動工業軟件自動編程——從低代碼到零代碼·工廠復雜應用敏捷構建》報告，他指出，當前工業軟件開發普遍存在開發周期長、人力成本高、業務需求響應滯后等痛點，無法適配柔性制造快速迭代需求。報告提出“工業代碼生成四層架構”，該架構能夠將工程師的自然語言需求，自動轉化為安全、合規的生產級代碼，實現從“意圖”到“實現”的端到端自動化。報告最后展望，這項技術將引領工業軟件開發從低代碼向零代碼演進，最終構建具備自主決策能力的“制造智能體”，為制造業的智能化轉型帶來深刻變革。

中國科學院沈陽自動化研究所項目研究員趙劍明

中國科學院沈陽自動化研究所項目研究員趙劍明的報告《工業安全與工業人工智能賦能油氣管網無人站場建設》圍繞“安全底座+智能大腦+執行端”總體思路，介紹沈陽自動化所在機器人、智能制造和工業物聯網方面的工程基礎，以及與國家管網在狀態監測、安全預警、巡檢機器人等方面的合作積累。重點闡述無人站場在少人值守條件下面臨的資產不清、風險難感知、遠程聯動安全要求高、數據孤島和運維決策復雜等問題，提出以工控資產指紋識別、漏洞匹配、態勢感知、邊界防護、工業無線安全和測控裝備內生安全構建可信安全底座；以多源數據融合、AI視覺巡檢、異常設備識別和維搶修結構化查詢大模型提升診斷、預警、調度與運維能力，推動從場站試點向管網級平臺化推廣。

西門子（中國）有限公司首席工業AI專家唐再文

西門子（中國）有限公司首席工業AI專家唐再文帶來《AI引領制造業數字化轉型》主題演講，報告首先剖析當前制造業數字化轉型普遍存在的挑戰，梳理國內制造企業數字化成熟度現狀；系統闡述西門子工業AI整體技術框架與落地思路，分享西門子在自動化設計、預測性維護、節能優化等多領域成熟工業AI解決方案與落地實踐案例，為制造企業分階段智能化改造提供完整參考路徑。

清華大學研究生院副院長、自動化系副教授楊帆（圖左）
中國空間技術研究院研究員邢杰（圖右）

清華大學研究生院副院長、自動化系副教授楊帆與中國空間技術研究院研究員邢杰共同帶來《工業大模型研究進展及關鍵技術與對策》報告，以對話形式，闡述工業大模型的基礎認知、研究進展、關鍵技術、痛點與挑戰，給出技術對策與發展建議。指出工業大模型面向工業全場景，以高可靠、零容錯為準則，與通用模型在約束、數據和應用目標上差異顯著。其核心技術涵蓋多模態融合、知識增強、可信推理、小樣本/零樣本學習、輕量化邊緣部署及與控制優化銜接，融合數字孿生與智能體。當前的技術發展面臨著數據孤島、樣本稀缺、模型幻覺、算力成本高等痛點，以及各類安全風險。對策上需堅持數據與機理雙驅動，大中小企業差異化布局，加強數據治理，嚴守安全底線。在新一代智能制造的背景下，未來將向分層化、融合化、邊緣化、規模化演進，建議務實推進，遵循由易到難的原則穩步落地。

電力規劃設計總院副總工程師張晉賓

電力規劃設計總院副總工程師張晉賓作《“人工智能+”能源電力高質量發展之思考》主題報告，他表示，AI作為具備顛覆性價值的通用技術，將深度影響全球經濟增長，全球主要經濟體已出臺國家級AI戰略布局。報告梳理中美歐印等國家與地區AI產業政策與發展特點，結合國內能源轉型需求，分析新型電力系統智能化轉型面臨的新形勢與核心挑戰；詳細介紹AI在能源產業轉型中典型落地場景與標桿項目；客觀研判AI賦能能源行業存在的數據、算法、網絡多重風險，明確能源企業落地“AI+”必須堅守的三大實施原則，為能源電力行業智能化高質量發展提供完整思路。

浙江大學教授、杭州優穩自動化系統有限公司創始人王文海

浙江大學教授、杭州優穩自動化系統有限公司創始人王文海的報告《工業數字孿生系統設計開發平臺與行業應用》面向工業數字化轉型需求，提出“工業數字孿生系統設計開發平臺”，旨在應對多學科融合、全生命周期協同及虛實交互優化挑戰。平臺構建貫穿物理與數字空間的孿生模型體系，提供覆蓋設計、開發、測試、部署與運維的全生命周期集成工具鏈。采用“數字主線+模型驅動”架構，核心特征包括：建立機械、電氣、熱力學、化工、控制等多領域統一建模環境，兼容FMI、Modelica等開放標準；融合物理機理與數據驅動的混合建模方法，保障高保真數字孿生；創新模型—數據雙驅動仿真驗證技術，支持從虛擬調試到實物驗證的多時間尺度硬件在環實時仿真；集成AI增強的自動化程序生成，實現控制參數自主調優與性能持續進化。他表示，平臺將重點突破跨尺度建模、實時孿生同步等關鍵技術，深化與工業元宇宙融合，為智能制造和工業互聯網提供新一代控制系統開發范式。

中國科學院自動化研究所研究員潘春洪

中國科學院自動化研究所研究員潘春洪的報告《國產智能處理芯片賦能的邊緣實時感知與優化》圍繞智能制造現場低時延、高可靠、自主可控的實時感知與優化需求，結合國產智能處理芯片硬件模塊設計，探討邊緣智能算力的工程化支撐方案，報告以異構多核智能處理芯片為核心，分析CPU、NPU及GPU/DSP/VPU等xPU在系統調度、網絡模型推理、數據預處理與結果后處理中的協同機制，并結合存儲控制器、外圍接口控制器和互連總線等硬件資源，構建面向多源數據接入與實時處理的邊緣計算模塊。在技術路徑上，重點介紹基于Atlas 200I A2、RK3588、FMQL100TAI等國產智能處理單元的設計思路。針對智能算法部署，通過模型轉換與映射、ONNX中間表示、結構優化、量化壓縮、內存規劃和指令生成，將智能算法高效部署到國產邊緣算力平臺，為AI算法的優化提供可落地的硬件與系統技術路徑。

機械工業儀器儀表綜合技術經濟研究所中心主任劉瑤

機械工業儀器儀表綜合技術經濟研究所中心主任劉瑤在《人工智能工業應用的安全需求和解決路徑探討》報告中指出，近年來人工智能技術正加快在工業領域融合應用，如在化工、能源等高風險工業場景中，智能化模型已逐步介入關鍵決策環節——從多源數據融合的動態感知、工藝參數優化到緊急停車系統的智能觸發。但典型工業場景對測量、控制、決策的準確性、可靠性、安全性有很高要求，相比傳統工業確定性系統，以通用大模型為代表的新一代人工智能本身，存在“黑盒”、可解釋性差、幻覺等問題，這對人工智能工業應用提出了挑戰。報告梳理了人工智能在工業領域深度應用面臨的安全現狀、核心痛點與發展趨勢，探索功能安全等工業技術與人工智能技術的融合發展路徑。

中國鋼研科技集團有限公司人工智能首席科學家張云貴教授

中國鋼研科技集團有限公司人工智能首席科學家張云貴教授在《AI原生鋼廠：面向鋼鐵工業的下一代智能制造新范式》報告中指出，鋼鐵行業智能化已從單點突破走向系統集成，但當前“AI增強”模式受ISA-95金字塔架構固有缺陷的制約，導致AI僅能作為外掛模塊存在，難以實現全局認知與自主進化；大模型在數學本質上具有概率性、不可解釋特性，與工業系統的確定性要求存在背離。舊架構與新技術之間的范式沖突，呼喚一種能夠釋放AI潛力并約束其不確定性的新范式。報告提出“AI原生鋼廠”概念，是順應AI技術內在邏輯、從底層架構重構的鋼鐵制造新范式，為鋼鐵行業從“AI增強”邁向“AI原生”提供理論框架與實踐指引。

北京工業大學網安學院院長楊震

北京工業大學網安學院院長楊震帶來《工業數據全生命周期安全保護與共享關鍵技術》主題報告，他表示，工業數據安全共享交換問題是制約工業互聯網發展的重要瓶頸問題，面向工業數據采集、傳輸、存儲、處理、交換、銷毀等全生命周期，需重點解決數據難以可信采集、安全傳輸、安全共享三個重大挑戰。報告提出工業數據可信采集與存儲雙體系架構，有效降低計算復雜度，并核驗數據源安全性；構建工業數據傳輸可信連接架構，從數據內容與傳輸接口雙維度筑牢傳輸安全防線；建立工業數據分類分級可信共享機理，基于能力成熟度評估模型，實現通用場景下的可信業務協作。

中國寰球工程有限公司北京分公司自動化高級工程師魏毅

中國寰球工程有限公司北京分公司自動化高級工程師魏毅在《全網絡化工業測控系統技術助力流程工業智能化升級》報告中指出，流程工業是國民經濟壓艙石，但其智能化升級長期受制于“信息孤島”與“數據斷層”。傳統測控系統封閉架構導致設備互聯互通難、數據價值挖掘不足，成為工業互聯網和工業AI落地的核心瓶頸。全網絡化工業測控系統以新型工業網絡為骨架，打破“現場總線+控制器”的封閉模式，實現從感知層、網絡層到應用層的全鏈條開放互聯。通過泛在感知、實時傳輸、邊緣計算與云邊協同，讓生產數據真正“流起來、用起來”，為智能優化、預測維護、質量溯源提供核心支撐。報告結合石化、化工等行業案例，剖析全網絡化測控系統的技術架構、關鍵標準與落地路徑，探討如何以“測—控—管—優”一體化能力，助力流程工業實現從自動化到智能化的跨越升級。

中國航天科技集團有限公司第五研究院第五〇二研究所研究員王迎春

中國科學院沈陽自動化研究所項目研究員趙劍明和智能制造推進合作創新聯盟理事長副理事長、中國自動化學會專家咨詢工作委員會主任委員、中國航天科技集團有限公司第五研究院第五〇二研究所研究員王迎春分別主持了上、下午的會議。

當前，大模型、工業智能體、數字孿生、具身智能等技術全面滲透制造業全鏈條，人工智能與制造融合正式邁入規模化落地關鍵階段。本次會議以“AI賦能智能制造，構建協同發展新生態”為主題，深入落實國家發展新質生產力、推進新型工業化戰略部署，聚焦《“人工智能+制造”專項行動實施意見》落地實施，匯聚科研院所、龍頭企業、標準機構的行業專家，覆蓋政、產、學、研、用全產業鏈，共同探討人工智能與制造業全生命周期深度融合落地路徑，搭建起人工智能與制造業深度融合的高質量交流橋梁，將持續推動各類工業智能技術規模化落地，助力我國制造業加快實現智能化、融合化、綠色化轉型升級。