制造业转型难？汇川技术以全景智造解决方案破局

在制造业数字化转型的深水区，柔性不足、门槛过高、数据孤岛等核心难题，已成为横亘在众多企业面前的共性挑战。面对这些挑战，众多头部自动化企业纷纷探索破局之道，各种解决方案也如雨后春笋般涌现。

汇川技术作为中国工业自动化领域的领军企业，近期以一场解决方案竞争力发布会，给出了自己的答卷。现场，汇川技术围绕工厂架构、设备智造、标准化平台、底层算法、工业AI五大主题，系统展示了“汇川智造”解决方案全景，更重磅推出了百余款解决方案，覆盖多个行业领域。

直面制造业三大痛点

要理解汇川此次发布会的深远意义，必须直面中国制造业最核心的困局。在典型的传统工厂中，不同品牌、年代的控制器、传感器、执行器，说着不同的“语言”，将底层数据割裂成一个个“信息孤岛”，让任何全局优化的尝试都如无本之木。

与此同时，产线的稳定与高效，往往依赖于老师傅的“手感”与“记忆”。这种经验既难以量化、传承，更无法快速复制。一旦核心人员离职，整个产线的效率可能随之滑坡。这种对个体经验的深度依赖，让制造企业在面对多品种、小批量、快交付的市场新需求时，步履维艰。

汇川技术联合创始人、全球工业自动化BG总裁周斌

汇川技术联合创始人、全球工业自动化BG总裁周斌指出，当前产业升级面临三大核心考验，即单设备效率提升遭遇瓶颈、多品种小批量生产模式对传统产线构成挑战，以及普遍存在的数据孤岛现象。基于此，汇川技术提出了三大确定性趋势：IT与OT技术的深度融合正在重构生产逻辑；工艺标准化与模块化是实现快速调用、灵活部署的关键；产业创新模式正从单点突破转向生态化共创。而汇川的解决方案，正是冲着解决这些痛点而来。

聚焦这些痛点，汇川提出了“通血脉、长智慧、赋工具”的智能制造落地路径。汇川技术工业自动化（中国）轮值总裁刘东旭详细阐述了通往智能制造的“汇川路径”：

·· 汇川路径 ··

“通血脉” 是通过打造扁平化、开放化、无线化的数字底座，结合iFA工业自动化全集成软件平台与工业无线同步技术，打破传统工厂 “烟囱式” 架构的数据孤岛；

“长智慧”是通过沉淀可移植的工艺模型并结合AI技术，把老师傅的隐性经验转化为显性模型；

“赋工具” 则是借助InoQuickPro低代码平台，将复杂技术封装成简单易用的工具，降低一线工程师参与智能化的门槛，最终目标是实现从单个智能工厂到制造业生态协同进化，让智能化成为多数人的生产力。

破解工业难题的“组合拳”

如果说数据是血液，那么架构就是承载血液流转的神经系统。汇川技术提出的新一代工厂架构，直指当前制造业在应对柔性制造和AI落地时所面临的网络、控制、数据等底层挑战。

该架构在网络层引入5G等高可靠、低延迟的无线技术，打破线缆的物理束缚，为设备移动、产线调整提供终极灵活性；

在控制层将基础控制与生产工序工艺解耦，实现资源的弹性调度与算力提升；

在AI方面，采用“机理模型+小数据+大数据”的策略，避免纯数据驱动AI在工业场景下的“幻觉”问题；

数字化平台层通过InoQuickPro等平台，实现低代码开发和业务的快速复制，将复杂的软件开发转化为“搭积木”式的配置，降低数字化应用的门槛。

架构是骨架，设备则是肌肉。

汇川技术以“两提、四节、双安全”（提效率与品质，省人力、能耗、空间、材料，保人员与资产安全）为设备价值标准，展示了覆盖离散制造、连续制造和过程控制三大场景的共14个BU，上百个具有竞争力的设备解决方案。未来，设备将向“设备智能体”演进，具备场景化创新、生态共创的能力，并拥有能够独立思考和决策的“大脑”，从而激活整个产业链的价值。

在软件定义的时代，平台是核心。

汇川技术的InoQuickPro平台直击工程师在日常开发中面临的代码混乱、重复造轮子、数字化门槛高等痛点。该平台是一个集工艺控制、人机交互、数据互联于一体的标准化平台。它通过标准化和模块化，将工程师从重复、底层的编码工作中解放出来，让他们能更专注于工艺创新本身。同时，它也是汇川技术对工业知识与技术的总结，让老师傅的经验得以转化为可迭代、可复用的数字模型。

工业网络是实现数字化转型的“大动脉”。

但长期以来，主流标准均由外资企业定义，中国在其中缺乏话语权，也潜藏着供应链安全风险。因此，汇川积极推动全技术栈的自主化。基于国产化与网络演进的双重判断，汇川自主研发了一套全国产的、有线无线融合的下一代工业网络技术体系——WiTSnet。在无线层面，实现了1毫秒通信周期和1微秒级同步的高可靠性无线运动控制；在有线层面，总线性能指标已超越国际主流标准，达到10纳秒同步和15.625微秒周期。

以AI破局赢未来先机

在制造业数字化转型落地的过程中，工业软件“卡脖子”、设备维护被动等问题，成为制约产业升级的关键瓶颈。而AI技术的飞速发展，为突破这些困境提供了 “弯道超车” 的机遇。汇川技术秉持冷静务实的战略思维，不跟风炒作概念，而是聚焦工业场景核心需求，以AI为核心驱动力，构建起诸多解决方案。

1 ?AI赋能工业软件

传统仿真软件体系庞大，仅CAE一类就包含上万个模块，其核心是基于确定性模型进行求解，依赖于CPU算力对公式和矩阵进行精确计算。这是一种成熟但渐趋瓶颈的技术路径。汇川通过引入AI技术（如AI加速求解器），能将原本需要数天甚至一周的仿真计算缩短至几个小时，这为中国解决工业软件“卡脖子”问题提供了新的可能。

2 ?从“事后补救”到“事前预防”

传统的维护方式通常是在设备报警后，再由专家进行事后排查，属于被动响应。而许多企业采取的预防性维护，如定期点检与保养，虽然能减少部分停机，但高度依赖工程师的个人经验，需要耗费大量人力进行部署与采集，难以实现规模化推广与复制。

汇川采用的核心技术路径是“机理模型与数据驱动AI的深度融合”。汇川技术预测性维护专家罗尧表示：“单纯的数据AI因无法理解设备当前的运行指令与负载特征容易产生‘幻觉’和误判，而结合设备物理机理的AI模型，能更精准地预测零部件劣化趋势。”

一方面，针对设备的关键部件与机构，基于其物理原理构建精确的机理模型；另一方面，自动化采集并分析大批量运行数据。通过将物理机理与实时数据相结合，系统能够精准感知到部件性能的劣化趋势。一旦趋势触及预设阈值，便会自动提醒客户进行跟踪维护或准备备件，从而实现从“事后补救”到“事前预防”的转变。

在AI热潮席卷各行各业的当下，汇川技术展现出业内难得的冷静与远见。其AI布局始终直击工业场景落地的核心难题。汇川技术C-PMT主任谭才兴指出：“AI的本质是能源和数据。” 基于这一认知，汇川不仅聚焦AI在工业场景的深度应用，还依托自身在能源管理领域的优势，布局工商业储能解决方案。

在技术路径上，基础架构层面的AI依赖通用大模型，但工业领域的AI更需贴近具体场景。汇川在通用模型基础上，重点发展面向工业的垂直模型，并进一步训练出适用于各类工业场景的智能体（Agent）。这些智能体如同 “数字员工”，是可量化的数字生产力，不仅能赋能工业设备，未来还可延伸至人形机器人等领域。值得关注的是，在涉及数据共创与所有权的关键问题上，汇川选择与客户共同推进创新，构建开放协同的产业生态，让AI技术真正服务于企业实际需求。

提及数据安全问题，谭才兴表示在工业领域，生产数据是企业的核心资产，必须得到妥善保护。汇川采取“模型分层”的思路，在通用大模型的基础上，训练出适用于特定行业的垂直模型，并将其作为独立的模块部署到客户本地的产品中。如此一来，所需的算力将呈指数级下降，在现有的GPU与半导体技术下，完全能够通过本地化、物理隔离的方式实现数据不出厂，从而确保安全。

gongkong · 观察

纵观汇川技术此次发布的解决方案，其价值可归结为三点：

一是针对性强，每个方案都直击具体行业痛点，避免了大而空；

二是自主性高，核心技术力求自主可控，摆脱对外依赖；

三是普惠性广，通过低代码等工具降低应用门槛，让广大中小企业也能参与智能化转型。

这正是中国制造业当下最需要的解决方案，不追求技术的盲目炫酷，而是以创造实际价值为核心，让每一个投入转型的企业都能获得确定性的回报。

通过与汇川多位技术负责人的深度交流，工控网最深刻地感受是：汇川正在尝试解答的，不仅仅是如何做好产品，而是如何重新定义工业自动化的价值创造方式。正如周斌所言：“制造业的未来已不再是单点技术的精进，而是整个生态的协同进化。”

在全球工业自动化竞争格局中，中国品牌能否从“参与者”蜕变为“规则定义者”，汇川的技术路径与生态理念，为我们提供了一个值得深入观察的样本。作为行业观察者，我们期待看到更多这样的企业，以技术为刃，以生态为翼，破解行业困局，共创工业文明的美好未来。