9月27日，为期5天的第二十五届中国国际工业博览会（下称工博会）落下帷幕。澎湃新闻观察到，本届展会的AI元素密度创历史新高，人工智能正以空前潜力深度融入制造业全价值链。
回顾AI发展历程，其曾经历多轮浪潮，催生出众多单点突破的技术方案。每遇热潮，人们常对AI抱有“无所不能”的期待，而热潮退去后，往往陷入“幻灭低谷”。尽管如此，每轮迭代都推动AI向更高成熟度迈进。澎湃新闻注意到，当前工业AI的热情与十年前工业4.0浪潮相似：既有效率与生产力跃升的憧憬，也伴随理性审视。工业AI，会是工业5.0的起点吗？
西门子全球执行副总裁肖松指出，工业AI并非新技术，从早期专家系统到后来的机器学习，AI在工业领域的探索从未间断。“在窄领域单点应用基础上，大模型已带来工业AI的泛化突破口，但将通用智慧落地到严谨复杂的工业生产环境中，绝非易事。”大模型虽擅长依托互联网数据与人流畅对话，却难以理解工厂的“独特语言”——设备噪声、仪表面板数字及隐晦维护经验，尤其面对秒级甚至毫秒级的强时序、高干扰数据流时，大语言模型仍显无力。西门子在本届工博会展示了20余款AI解决方案，包括已投入实战的Industrial Copilot智能体系统，其落地最大制约并非算法，而是数据质量、行业知识与场景复杂性。
ABB则在机器人领域加速AI融合。机器人业务全球总裁马思康表示，当前正处于AI与工业机器人融合的关键转折点：过去十年，3D AI视觉赋予机器人“视觉”，力控传感和高精度技术赋予“操作能力”，自主导航技术赋予“移动功能”。今年新发布的OmniCoreTM EyeMotion视觉系统与在线路径规划技术，使机器人自主性达新高度，生成式AI加持下可实现多元任务自主规划、实时执行与无缝切换，无需人工干预。但ABB集团高级副总裁韩晨提醒，工业场景对精度、速度、稳定性要求严苛，AI存在的“机器幻觉”等不可靠因素可能引发安全隐患，并非“所向披靡”。为此，ABB战略投资了吴恩达创立的LandingAI，将其视觉技术集成至机器人软件，使训练速度提升80%，并与英伟达等企业合作深化AI应用。
相比消费领域的热情，工业界更显理性务实。施耐德电气工业自动化业务中国区负责人丁晓红认为，工业AI应用空间广阔，但其根基在于数据。工业数据形态特殊且封闭，采集、治理与分析难度大，制约模型训练。“AI技术需锚定实际需求，而非为技术而技术。”该公司已将AI用于视觉识别、预测分析等场景，但目前AI仅能作为辅助，需结合传统技术模型计算后执行，因工业场景对实时性和确定性要求严苛，而AI输出呈“逐步逼近”特点，无法像传统控制系统那样精准响应。
中国制造业为工业AI提供了沃土：工业机器人密度达每万人470台（仅次于新加坡、韩国），预计2025年超500台。肖松指出，中国完整工业体系提供了多样化训练样本，制造业企业细分场景中的AI潜力巨大，且数据共享、场景共创的开放度高，使中国成为工业AI最具活力的应用场景。工业AI是通向工业5.0的关键基石，前路虽有挑战，但前景广阔
#七部门联合推动脑机接口关键技术突破#
