工业AI最后一公里：当算法学会“车间语言”

    真正的工业AI，不仅要精通算法，更要读懂“车间语言”。

    3月12日，在2026 ABB杯智能技术创新大赛启动仪式上，ABB机械自动化（贝加莱）大中华区总经理李昕直指当前工业智能化转型的核心痛点。作为ABB旗下专注于运动控制、柔性制造与机器人领域的全资子公司，贝加莱为此次大赛设定了赛题之一——“轻量化语音模型在工业应用场景中的优化及部署实现”，这并非源于凭空想象，而是基于其工业AI助手在过去一年实际应用中遇到的真实挑战。     “去年推出MHelp语音小助手时，我们发现现场工程师或操作员在与设备交互过程中，受噪音干扰、方言差异及高密度专业术语等因素影响，语音识别准确率维持在70%至80%之间，误听或理解偏差时有发生。”李昕坦言，这一现象让他深刻意识到，工业AI从可用到好用之间，仍横亘着最后一公里的障碍。

    这一洞察，恰与当前新工科教育改革的深层逻辑不谋而合。教育部发布的《卓越工程师教育认证标准》强调探索国家拔尖创新人才的培养新模式。已成功举办20届的ABB智能技术创新大赛，正承担着连接产业界与学术界、解决产学研具体问题的桥梁作用。

从聊天机器人到车间助手：工业AI的落地之困

    李昕指出，在公众视野中，大语言模型多以聊天机器人的形态存在；但在工业现场，推动AI真正融入生产，意味着机器必须具备“听、说、分析、决策与思考”的全方位能力。

    工业场景具有极高的复杂性与多样性，衍生出基于不同行业、不同场景的碎片化数据。李昕认为，更为关键的是数据安全信任机制的缺失：工业企业往往不愿将核心运营数据上传至云端或中央服务器。因此，解决“客户需要本地部署AI”这一现实问题显得尤为迫切。

    这一需求直接界定了本届创新大赛的技术边界：系统必须实现百分百全流程离线运行，同时兼顾低成本部署。参赛者需基于贝加莱APC 4100工控机（搭载英伟达高配置算力），部署离线语音识别系统，通过训练优化模型参数，攻克工业环境下方言壁垒、噪音干扰及专业词汇识别等难题。

    “我们需要在硬件限制与算力资源之间寻求最优解。”李昕强调，最终的价值在于落地——即从实验室或研发环境走向产线，建立信任，实现可部署、可执行且可运维。

    这种对落地的执着，揭示了工业AI与消费级AI的本质差异。在贝加莱的实践中，这体现为三大技术支柱：基于深度学习的视觉系统（解决反光、不规则形变及颜色识别难题，检出率达99%）、大语言模型AI产品（包括MHelp及用于预测性维护的MDoctor），以及基于磁悬浮技术的柔性输送系统。

产教融合：填补IT与OT之间的鸿沟

    工业AI的落地难题，归根结底是人才结构的断层。

    在工业场景中，经验丰富的老师傅未必精通AI；而懂AI的人才，往往对具体应用场景缺乏深入了解，难以精准把握实际问题。这意味着：真正懂AI技术与真正懂工业Know-How之间存在显著鸿沟。

    若仅依靠市场机制解决这一断层，难以吸引顶尖AI人才深入工业一线。纯粹的AI研究者毕业后更关注多模态大模型的融合或模型架构的进阶，让他们投身于解决具体的行业专业问题，吸引力相对不足。

    这正是ABB杯智能技术创新大赛存在的核心价值。大赛通过“以赛代练”的形式，推动参赛者跨越学科边界：既要掌握深度学习、模型优化等IT技术，又要熟悉PLC控制、边缘计算等OT技术。

    “我们希望通过应对IT与OT复合型人才稀缺的挑战，来推动大赛赛题的运行。这不仅是为了挖掘AI技术高手，更是为了培养能将AI落地于千行百业的卓越工程师，推动AI从可用走向好用。”李昕表示。过去20年，贝加莱在中国建立了30多个联合实验室，覆盖电气、机械自动化等核心领域，每年赋能超过万名高校学生，构建了一套可共享、可复用且可持续的产学研合作基础设施。

     这种培养模式，与《教育强国建设规划纲要》中提出的“理工结合、工工贯通”要求高度契合。在全国300多所高校开设智能制造工程专业、42所高校建立国家卓越工程师学院的背景下，诸如贝加莱这样秉持硬核工程师文化与思维的企业，正成为新工科教育重要的校外课堂。

     李昕特别提到贝加莱的技术储备如何支撑这一教育生态：虚拟化控制器（软PLC）、支持边缘计算的X20 Edge、AI编程（利用AIGC帮助工程师通过自然语言编程），以及深度学习与机器视觉技术等。从另一角度看，高校作为基础研发单位，应积极推动学术成果转化，例如通过硬件加密等安全手段，为后续产业发展提供坚实的技术支持。

“赤兔”奔腾：本土化的战略纵深

    作为这场产业与教育对话的底层支撑，贝加莱自身的战略变革同样值得关注。自2026年1月1日起，贝加莱正式并入ABB自动化事业部，李昕称此为顺理成章且极具期待的变革。

    传统意义上，贝加莱聚焦于离散自动化，而ABB自动化事业部更侧重过程自动化。将两者整合，形成了天然的互补优势。李昕解释道，这种协同在船舶与能源行业体现得尤为明显：在船舶推进领域，ABB擅长电推系统及轴发电推系统，而贝加莱则提供“整船大脑”，负责除推进系统外全船所有系统的精准、实时及可靠的过程控制，这可由贝加莱的PLC完美胜任。

    更令业界关注的是贝加莱的本土化战略。李昕透露：“2026年可谓贝加莱‘在中国，为中国’策略真正落地的元年。过去几年我们完成了诸多基础性与铺垫性工作，今年将有更多本土化研发与制造的产品在中国落地生根。我们将此项目命名为‘赤兔项目’，恰逢马年，寓意该项目能加速‘在中国，为中国’战略的奔跑。”

    这一本土化进程，与当前工业数据安全的行业需求紧密交织。李昕指出，贝加莱全线产品研发已获得IEC 62443-4-1安全认证，PLC产品亦满足国内网络关键设备信息安全认证。作为设备供应商，确保产品符合相关法律法规是必由之路。

后记

    站在十五五开局之年，李昕对工业AI的未来有着清晰的技术路线图。他透露，今年9月贝加莱将发布另一款M系列产品，与MHelp、MDoctor共同构成完整的工业AI产品矩阵。

    “我们要推动AI走入真正的工业生产，实现机器能够听、说、分析、决策并思考。”李昕描绘的愿景，本质上是一场人机交互范式的革命——从复杂的编程界面转向自然的语音对话，从集中的云端计算转向分布式的边缘智能，从标准化的批量生产转向柔性化的大规模定制。

    而这一切的实现，依赖于一批既懂AI算法又懂车间语言的工程师。正如李昕所言：“利用以赛代练这一形式，携手高校、媒体及ABB各事业部，将中国自动化行业推向全新的高度。”

    当大赛的号角吹响，那些将在贝加莱工控机上优化语音模型的青年学子，或许正在书写中国智能制造的崭新篇章——在那里，机器学会了倾听车间的声音，而工程师们正跨越学科壁垒，成长为产业急需的卓越一代。