2026年6月，和利時XMagital工業AI生態伙伴大會在西安召開。距離XMagital 1.0首次發布恰好一整年。這一年，和利時XMagital累計落地工業AI項目近500套，覆蓋能源、化工、制藥、食品、機床、交通等十余個行業。2026年前五個月，和利時工業軟件、智能工廠、工業AI業績同比增長率達到87%。

“工業AI的核心命題，是在工業世界的確定性與數字世界的概率性之間架設橋梁。”和利時科技集團董事長兼聯席總裁徐悅在開幕致辭中的這句話，道出了XMagital 2.0升級背后的底層邏輯。

大會期間，和利時工業總裁劉桐杰與和利時工業AI總裁劉棟接受了中國工業報等媒體采訪，圍繞“十五五”戰略布局、“1+2+4+X”技術架構、流程工業行業深水區攻堅與效益量化等核心議題，給出了和利時的答案。

2026年是“十五五”開局之年。制造業面臨核心工業軟件“卡脖子”、企業轉型成本高等結構性矛盾，而“人工智能+制造”的政策推力正在加速產業變局。

能源賽道圍繞“水火風光熱儲氫核”8個領域，緊扣“源網荷儲”4個環節，打造一體化能源側解決方案。能源領域，和利時在百萬機組及60萬以上機組發電側的保有量已超越國際品牌的歷史積累；核電領域，和利時提供的百萬千萬主機控制系統，國產化占有率第一；新型清潔能源領域，近三年國家引領的大宗投資中，和利時參與度和市占率達到80%以上。化工賽道則覆蓋石油化工、煤化工、鹽化工、精細化工和生物制藥五大領域，全面縱深推進，各類百萬噸乙烯、千萬噸煉油、大型現代煤化工重大項目接連落地，近年打造的中國石化天津南港120萬噸乙烯標桿項目，一舉實現 DCS、SIS、OCS三大國產化控制系統首次大規模工程應用，并獲評國家能源首臺(套)裝備標桿項目

第二增長曲線，是從工業自動化向全面工業AI的躍遷。“通過工業AI技術快速突破，以‘一個平臺、兩個引擎、四個模型、X種場景’（即1+2+4+X模式）助力行業用戶實現技術成功和商業成果。”劉桐杰表示。

其中，一個平臺是XMagital工業智能平臺，沉淀和利時三十余年流程工業控制、管理、工藝、安全的通用技術底座。兩個引擎分別是認知引擎與編排引擎——前者負責理解工業場景、解析工藝邏輯，后者負責調度智能體、組合功能模塊、編排執行路徑。本體模型、時序模型、機理模型、決策模型四個模型將構成和利時工業世界模型XWorld的核心認知框架。

“把對象描述清楚、把問題提煉清楚、把邏輯解析清楚、把關系構建清楚，這是工業 AI 破解工藝關鍵卡點的第一步——這是工業AI解決工藝關鍵卡點的第一步。”劉桐杰說，XWorld所做的，正是用四個模型綜合解決認知問題，讓機器真正“理解”工業現場。基于這種深度感知能力，和利時采用多級智能體協同運行模式，實現行業智能體與編排調度智能體深度聯動，從而形成全局協同研判，輸出整體優化策略。這也是本次推出依托 XWorld 工業世界模型打造的XMagital 未來工廠建設方案的核心理念。

該方案將有效助力流程工業用戶培育發展新質生產力，依靠創新驅動實現經營側根本性突破，為產業高質量發展貢獻力量。

“在實現高水平科技自立自強的道路上，和利時主要做了三件事核心工作。”劉桐杰說道。

第一件事：以創新基因驅動行業變革。和利時歷史上創造了多個中國首創。

1993 年，推出國內第一套自主可控 DCS 控制系統；

1997 年，打造國內首套核電控制系統；

2006 年，發布國內首套大型國產化 PLC 系統；

2007 年，研發國內首批高鐵控制系統；

2012 年，落地國內首套通過 SIL3 等級安全認證的安全儀表系統；

2021 年，推出國內首套工業光總線監控系統，推動 DCS 架構革新升級。

“和利時多年來一直承攬國家核高基重大專項，致力于實現‘一無兩黑三控制’（無人值守、黑燈工廠、黑屏操作、虛擬控制、遠程控制、高速控制）。今天提出的‘自由定義、自主運行’，正是這一技術理念的具體呈現。”劉桐杰表示。

第二件事：以自主可控筑牢國產化根基。劉桐杰表示7年前，某大型電力項目給出明確窗口期——“做不出100%國產化系統就不要投標”。和利時停下全年所有產品規劃，全力攻關，一年內拿出100%國產化系統，電力行業100%國產化1.0時代開啟。此后3年，電力行業大量應用得到市場化印證；又經3年沉淀，和利時100%國產化系統已在市場上超過1000萬控制點。“當同行還將100%國產化當作概念或實驗室成果時，和利時早已在市場上得到廣泛驗證。”

第三件事：以XMagital和XWorld探索智能新時代。從工業自動化到工業AI，和利時正在用平臺化、模型化的方式，為流程行業構建可進化的智能系統。在劉桐杰看來，“這份長期堅守的發展方向，不僅決定著企業自身的發展，更關乎中國制造業在下一輪全球競爭中的話語權與行業地位。

能源化工、生物醫藥、新材料等流程工業被稱為AI升級的“深水區”。劉桐杰指出其中的深層邏輯——“三強”特征（強工藝、強安全、強合規）將這幾個領域拖入高門檻地帶；極高復雜度（全鏈條、長產線、深耦合）使“安穩長滿優”（安全穩定、長周期、滿負荷、全局優化）的實現異常困難；基礎參差不齊則意味著AI改造不能脫離工藝和管理的基本面。

“不要在落后的工藝基礎上搞自動化，不要在落后的管理基礎上搞信息化，不要在落后的數字化基礎上搞智能化。”在劉桐杰看來這是行業轉型的前提條件。

當基礎具備后，和利時的AI改造路徑清晰可循：以本體模型為基礎完成所有對象數據的AI友好化轉型，通過時序模型和機理模型構建時間、空間、邏輯和因果關系，再由決策模型給出全局優化結論，最后采用多級智能體協同方式實現整體聯動。這正是XWorld四合一模型的基本理念——圍繞自主尋優和全域協同，給出整體解決方案。

在工程化落地過程中，劉棟指出，XWorld直面了五大共性卡點，并逐步沉淀出可復用的攻堅方法論。

和利時的解法是做智能過渡層——走分級建議、人工確認、回放審計和雙軌運行。系統先給狀態判斷、證據包、候選動作和風險邊界，再由工藝、調度或操作崗位確認采納。“現場信任是一點點建起來的，項目阻力也小很多。”劉棟表示。

“對象先行，先把現場對象和關系理順；數據治理前置，先把時間、質量、事件和證據基礎打牢；場景邊界先于模型判斷，先搞清楚當前能不能判斷、能判斷到什么程度；建議分級先于自動執行，先把問題講清楚，再推動閉環；模板沉淀先于大規模鋪開，先做成一個，再復制一批。”劉棟表示，這即是XWorld的工程化方法論。

此外，在化工、制藥等對生產連續性和工藝安全性要求極高的行業，場景高度碎片化、行業工藝差異大、生產工況個性化強，是工業AI規模化落地的最大難點。不同企業的原料體系、工藝路線、設備配置、管控標準各不相同，標準化通用方案很難適配現場實際。

“行業底座標準化、場景應用個性化”，劉棟概括了XMagital“一企一策”的核心適配邏輯。

工業AI最終要回答“降本增效是否可量化”。在劉棟看來，當前還沒有一套放之四海皆準的工業AI統一評價標準。但可借鑒的框架是存在的——制造運營管理的ISO 22400類KPI思路、能源管理的ISO 50001思路、設備可靠性的MTBF和MTTR、生產現場的一次合格率、OEE、單耗等傳統指標。

“更實際的做法，是把這些傳統指標當結果層，再疊加AI特有的過程指標——建議命中率、證據完整率、人工確認通過率、回歸評測通過率、誤判復盤閉環率、場景覆蓋率。”劉棟說，這樣既對接了企業原有管理體系，也把AI自己的貢獻講清楚。

從1993年中國第一套DCS控制系統，到2026年XMagital 2.0的全面升級，和利時用三十余年的積淀，在工業世界的確定性中架設了一座通往智能時代的橋梁。

當“自由定義、自主運行”從理念走向現實，中國流程工業的智能化圖景正在被重新定義。和利時的流程工業方法論和實踐操作將在AI時代持續迸發出更強的“生命力”，以自主可控的技術底座打通產業堵點，以可復制的落地經驗助力全產業鏈邁向高效、安全、低碳的自主運行新階段！

文章來源：中國工業新聞網  耿鵬飛