在制造業數字化轉型的深水區，柔性不足、門檻過高、數據孤島等核心難題，已成為橫亙在眾多企業面前的共性挑戰。面對這些挑戰，眾多頭部自動化企業紛紛探索破局之道，各種解決方案也如雨后春筍般涌現。

匯川技術作為中國工業自動化領域的領軍企業，近期以一場解決方案競爭力發布會，給出了自己的答卷。現場，匯川技術圍繞工廠架構、設備智造、標準化平臺、底層算法、工業AI五大主題，系統展示了“匯川智造”解決方案全景，更重磅推出了百余款解決方案，覆蓋多個行業領域。

直面制造業三大痛點

要理解匯川此次發布會的深遠意義，必須直面中國制造業最核心的困局。在典型的傳統工廠中，不同品牌、年代的控制器、傳感器、執行器，說著不同的“語言”，將底層數據割裂成一個個“信息孤島”，讓任何全局優化的嘗試都如無本之木。

與此同時，產線的穩定與高效，往往依賴于老師傅的“手感”與“記憶”。這種經驗既難以量化、傳承，更無法快速復制。一旦核心人員離職，整個產線的效率可能隨之滑坡。這種對個體經驗的深度依賴，讓制造企業在面對多品種、小批量、快交付的市場新需求時，步履維艱。

匯川技術聯合創始人、全球工業自動化BG總裁周斌

匯川技術聯合創始人、全球工業自動化BG總裁周斌指出，當前產業升級面臨三大核心考驗，即單設備效率提升遭遇瓶頸、多品種小批量生產模式對傳統產線構成挑戰，以及普遍存在的數據孤島現象。基于此，匯川技術提出了三大確定性趨勢：IT與OT技術的深度融合正在重構生產邏輯；工藝標準化與模塊化是實現快速調用、靈活部署的關鍵；產業創新模式正從單點突破轉向生態化共創。而匯川的解決方案，正是沖著解決這些痛點而來。

聚焦這些痛點，匯川提出了“通血脈、長智慧、賦工具”的智能制造落地路徑。匯川技術工業自動化（中國）輪值總裁劉東旭詳細闡述了通往智能制造的“匯川路徑”：

·· 匯川路徑 ··

“通血脈” 是通過打造扁平化、開放化、無線化的數字底座，結合iFA工業自動化全集成軟件平臺與工業無線同步技術，打破傳統工廠 “煙囪式” 架構的數據孤島；

“長智慧”是通過沉淀可移植的工藝模型并結合AI技術，把老師傅的隱性經驗轉化為顯性模型；

“賦工具” 則是借助InoQuickPro低代碼平臺，將復雜技術封裝成簡單易用的工具，降低一線工程師參與智能化的門檻，最終目標是實現從單個智能工廠到制造業生態協同進化，讓智能化成為多數人的生產力。

破解工業難題的“組合拳”

如果說數據是血液，那么架構就是承載血液流轉的神經系統。匯川技術提出的新一代工廠架構，直指當前制造業在應對柔性制造和AI落地時所面臨的網絡、控制、數據等底層挑戰。

該架構在網絡層引入5G等高可靠、低延遲的無線技術，打破線纜的物理束縛，為設備移動、產線調整提供終極靈活性；

在控制層將基礎控制與生產工序工藝解耦，實現資源的彈性調度與算力提升；

在AI方面，采用“機理模型+小數據+大數據”的策略，避免純數據驅動AI在工業場景下的“幻覺”問題；

數字化平臺層通過InoQuickPro等平臺，實現低代碼開發和業務的快速復制，將復雜的軟件開發轉化為“搭積木”式的配置，降低數字化應用的門檻。

架構是骨架，設備則是肌肉。

匯川技術以“兩提、四節、雙安全”（提效率與品質，省人力、能耗、空間、材料，保人員與資產安全）為設備價值標準，展示了覆蓋離散制造、連續制造和過程控制三大場景的共14個BU，上百個具有競爭力的設備解決方案。未來，設備將向“設備智能體”演進，具備場景化創新、生態共創的能力，并擁有能夠獨立思考和決策的“大腦”，從而激活整個產業鏈的價值。

在軟件定義的時代，平臺是核心。

匯川技術的InoQuickPro平臺直擊工程師在日常開發中面臨的代碼混亂、重復造輪子、數字化門檻高等痛點。該平臺是一個集工藝控制、人機交互、數據互聯于一體的標準化平臺。它通過標準化和模塊化，將工程師從重復、底層的編碼工作中解放出來，讓他們能更專注于工藝創新本身。同時，它也是匯川技術對工業知識與技術的總結，讓老師傅的經驗得以轉化為可迭代、可復用的數字模型。

工業網絡是實現數字化轉型的“大動脈”。

但長期以來，主流標準均由外資企業定義，中國在其中缺乏話語權，也潛藏著供應鏈安全風險。因此，匯川積極推動全技術棧的自主化。基于國產化與網絡演進的雙重判斷，匯川自主研發了一套全國產的、有線無線融合的下一代工業網絡技術體系——WiTSnet。在無線層面，實現了1毫秒通信周期和1微秒級同步的高可靠性無線運動控制；在有線層面，總線性能指標已超越國際主流標準，達到10納秒同步和15.625微秒周期。

以AI破局贏未來先機 

在制造業數字化轉型落地的過程中，工業軟件“卡脖子”、設備維護被動等問題，成為制約產業升級的關鍵瓶頸。而AI技術的飛速發展，為突破這些困境提供了 “彎道超車” 的機遇。匯川技術秉持冷靜務實的戰略思維，不跟風炒作概念，而是聚焦工業場景核心需求，以AI為核心驅動力，構建起諸多解決方案。

1 ?AI賦能工業軟件

傳統仿真軟件體系龐大，僅CAE一類就包含上萬個模塊，其核心是基于確定性模型進行求解，依賴于CPU算力對公式和矩陣進行精確計算。這是一種成熟但漸趨瓶頸的技術路徑。匯川通過引入AI技術（如AI加速求解器），能將原本需要數天甚至一周的仿真計算縮短至幾個小時，這為中國解決工業軟件“卡脖子”問題提供了新的可能。

2 ?從“事后補救”到“事前預防” 

傳統的維護方式通常是在設備報警后，再由專家進行事后排查，屬于被動響應。而許多企業采取的預防性維護，如定期點檢與保養，雖然能減少部分停機，但高度依賴工程師的個人經驗，需要耗費大量人力進行部署與采集，難以實現規模化推廣與復制。

匯川采用的核心技術路徑是“機理模型與數據驅動AI的深度融合”。匯川技術預測性維護專家羅堯表示：“單純的數據AI因無法理解設備當前的運行指令與負載特征容易產生‘幻覺’和誤判，而結合設備物理機理的AI模型，能更精準地預測零部件劣化趨勢。”

一方面，針對設備的關鍵部件與機構，基于其物理原理構建精確的機理模型；另一方面，自動化采集并分析大批量運行數據。通過將物理機理與實時數據相結合，系統能夠精準感知到部件性能的劣化趨勢。一旦趨勢觸及預設閾值，便會自動提醒客戶進行跟蹤維護或準備備件，從而實現從“事后補救”到“事前預防”的轉變。

在AI熱潮席卷各行各業的當下，匯川技術展現出業內難得的冷靜與遠見。其AI布局始終直擊工業場景落地的核心難題。匯川技術C-PMT主任譚才興指出：“AI的本質是能源和數據。” 基于這一認知，匯川不僅聚焦AI在工業場景的深度應用，還依托自身在能源管理領域的優勢，布局工商業儲能解決方案。

在技術路徑上，基礎架構層面的AI依賴通用大模型，但工業領域的AI更需貼近具體場景。匯川在通用模型基礎上，重點發展面向工業的垂直模型，并進一步訓練出適用于各類工業場景的智能體（Agent）。這些智能體如同 “數字員工”，是可量化的數字生產力，不僅能賦能工業設備，未來還可延伸至人形機器人等領域。值得關注的是，在涉及數據共創與所有權的關鍵問題上，匯川選擇與客戶共同推進創新，構建開放協同的產業生態，讓AI技術真正服務于企業實際需求。

提及數據安全問題，譚才興表示在工業領域，生產數據是企業的核心資產，必須得到妥善保護。匯川采取“模型分層”的思路，在通用大模型的基礎上，訓練出適用于特定行業的垂直模型，并將其作為獨立的模塊部署到客戶本地的產品中。如此一來，所需的算力將呈指數級下降，在現有的GPU與半導體技術下，完全能夠通過本地化、物理隔離的方式實現數據不出廠，從而確保安全。

gongkong · 觀察

縱觀匯川技術此次發布的解決方案，其價值可歸結為三點：

一是針對性強，每個方案都直擊具體行業痛點，避免了大而空；

二是自主性高，核心技術力求自主可控，擺脫對外依賴；

三是普惠性廣，通過低代碼等工具降低應用門檻，讓廣大中小企業也能參與智能化轉型。

這正是中國制造業當下最需要的解決方案，不追求技術的盲目炫酷，而是以創造實際價值為核心，讓每一個投入轉型的企業都能獲得確定性的回報。

通過與匯川多位技術負責人的深度交流，工控網最深刻地感受是：匯川正在嘗試解答的，不僅僅是如何做好產品，而是如何重新定義工業自動化的價值創造方式。正如周斌所言：“制造業的未來已不再是單點技術的精進，而是整個生態的協同進化。”

在全球工業自動化競爭格局中，中國品牌能否從“參與者”蛻變為“規則定義者”，匯川的技術路徑與生態理念，為我們提供了一個值得深入觀察的樣本。作為行業觀察者，我們期待看到更多這樣的企業，以技術為刃，以生態為翼，破解行業困局，共創工業文明的美好未來。