在工業自動化領域，AI 正驅動著從傳統控制向自主運營的變革。DeltaV 自動化平臺通過集成 AI 技術，助力企業聚焦高價值分析與系統優化，加速實現自主運營目標。

1、AI 的定義

人工智能（Artificial Intelligence ，AI）是讓機器模擬人類智能（如學習、決策）的技術。機器學習是實現 AI 的主流方法，使機器能通過數據自學規律。深度學習通過多層神經網絡識別復雜模式。自然語言處理（NLP）讓機器理解并生成人類語言。生成式 AI 則能基于數據創造新內容。

2、工業 AI 的前景：

     專注于高價值任務

艾默生融合行業知識與 AI 創新，以提升生產力：

消除復雜性

AI 分析海量數據，發現人眼難以捕捉的規律，輔助優化決策與資源分配。例如，預測性維護可提前識別設備隱患，減少停機。

提高靈活性

AI 系統實時獲取關鍵信息，幫助員工高效處理復雜流程與故障。

自動化工作流

AI 使機器能自主執行復雜任務，提升效率、降低成本。由多個小型 AI 構成的系統可覆蓋生成式工程設計、組態、分析與決策等環節，釋放人力以專注于更高價值工作。

3、DeltaV AI 的歷史

DeltaV AI 的發展源于數十年的技術演進。早期 DeltaV PID 控制模塊已采用算法型弱AI，實現自動化和回路協調控制。20世紀80年代，模型預測控制（MPC）和神經網絡開始應用于優化控制。近年來，生成式AI與機器學習進一步推動 Aspen DMC3、Mtell 等產品實現參數優化、故障預測與自適應維護，發展為從弱 AI 到多層次的智能解決方案，推動自動化的持續進步。

4、DeltaV AI 賦能自主運營

賦能資產管理

通過預測性維護預警故障，利用機器學習進行智能診斷，實現自主優化持續提升效率、降低成本。

賦能操作運行

智能識別運行狀態，精準報警，將專家經驗轉化為標準化操作，通過 DeltaV 虛擬顧問（DeltaV Virtual Advisor）提供實時優化建議。

賦能過程控制及優化

借助 DeltaV InSight 等工具實現回路動態調優；運用 MPC 與深度學習進行多變量協同優化；通過 Aspen GDOT 等實現全流程自主決策與價值鏈的全局優化。

賦能自主運營體系

通過工業軟件與 AI 深度融合，構建具備自感知、自決策與自優化能力的閉環系統，覆蓋從設備健康預測、生產動態優化到企業調度的全鏈路，推動企業邁向安全、高效、可持續的智能運營。