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實體 AI （Physical AI）
實體 AI 的融合標志著制造業正在經歷一場范式變革。通過在 AI 模型與確定性控制技術之間建立直接聯動，機器將不再局限于執行靜態指令，而是能夠針對復雜需求，做出貼合具體情境的自主響應。
將人工智能與經典機器控制相融合，以此作為實體 AI 的基礎，是倍福核心技術方向。大型語言模型 (LLM) 通過標準化接口直接影響真實的運動控制過程，AI 不再局限于生成文本或圖像，還具備與真實世界交互的能力，大語言模型早已走出 “對話框”，能夠直接干預真實的運動序列操控。
▌核心優勢
本地運行，數據完全可控
AI 完全在設備本地運行，無需依賴任何云服務。這意味著設備操作人員對 AI 及其數據擁有完全控制權。
自然語言直連設備，降低操作門檻
借助 TwinCAT CoAgent，用戶可通過語音、文本等自然語言直接與機器交互，將人類語音轉化為機器指令，非編程專業人士也能執行復雜的自動化任務。
全生命周期工具生態
憑借 TwinCAT CoAgent 和 TwinCAT Machine Learning Creator 等工具，倍福構建起完整生態，可為機器設備制造商提供從工程階段代碼生成到運行期間報錯分析的全生命周期支持。
打通 AI 與工業控制壁壘
基于模型上下文協議（MCP），控制系統充當智能體，將人類語音轉化為機器指令，協調路徑規劃并執行診斷任務。
現場演繹
通過語音指令即可輕松實現工業機器人編程 — TwinCAT CoAgent for Operations 使這一切成為可能。TwinCAT CoAgent 提供多種采用模型上下文協議（MCP）的智能體，使用戶能夠通過提問或下達指令的方式直接與機器交互。 這一 AI 智能體可將自然語言轉化為可執行的流程，實時編排控制、規劃與診斷，確保安全監控與高效排障 — 甚至還能順便下盤象棋。
“我們正在讓人工智能走出聊天框，直接融入機器內部，并通過 MCP 等新標準讓語言模型能夠直接接入真實的自動化世界。人工智能和實體 AI 具有深遠意義，其重要性可能與蒸汽機和電力相提并論。”倍福全球總裁 Hans Beckhoff 說道。
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北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號