Overview
AVEVA 将 CONNECT 定位为更广泛的工业智能平台，聚焦业务韧性、AI 辅助决策、多云灵活性与资产生命周期一体化。
CONNECT：AVEVA 平台战略的核心
AVEVA 公布了其多年平台演进路线：
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2024：奠定基础 -
2025：扩展数字孪生、AI 与生态能力 -
2026：全面走向工业智能平台
CONNECT 被定义为 AVEVA 工业智能战略的基石，旨在将工程、运营、时序、事件与上下文数据统一整合，形成面向工业决策的一体化环境。
Herzberg 强调，AVEVA 软件战略聚焦三大特质：集成化、智能化、易用化，打通设计、建造、运营、优化全流程，同时提升软件的易用性与可扩展性。
近年进展包括：
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CONNECT 升级为工业智能平台 -
增强云与混合云能力 -
深化数字孪生 -
边缘 AI 能力落地 -
合作伙伴生态持续扩展
关键战略发布：AI、数据打通、多云选择
AVEVA 公布多项战略举措，强化工业 AI 与数据平台地位：
收购 TwinThread（待监管批准）补强工业级预测分析、数字孪生与 AI 能力。
与 Snowflake 战略合作实现运营、工程与企业数据安全打通、免冗余复制，推动 IT/OT 数据统一AVEVA。
CONNECT 扩展至 AWS推进多云战略，为客户提供更多部署选择。
与 IFS 合作打造连续资产决策智能：将运营洞察与企业执行、维护、服务及资本规划打通。
上述举措表明：AVEVA 正从 “单一产品集成” 迈向开放、生态化的工业软件架构，重点实现：可控数据共享、云部署灵活、数字孪生构建、AI 辅助全链路决策。
AVEVA × IFS：闭环资产生命周期智能
本次演讲核心主题之一是 AVEVA 与 IFS 的战略合作：双方目标是将工程、运营、维护、现场服务、资本规划串联成一个连续智能闭环。
IFS CEO Mark Moffat 表示：合作旨在弥合运营洞察与资本投资决策之间的鸿沟—— 尤其在资产密集型行业，设备性能、维护需求、安全与韧性直接影响财务与运营结果。
Herzberg 将其概括为：从传感器到董事会的闭环—— 实时运营数据直接对接维护、服务与投资决策。
战略意义
多数工业企业仍难以将运营洞察传导至企业级决策：预测分析识别了资产风险，却与维护执行、备件计划、现场服务、资本分配脱节。AVEVA+IFS 的合作正是为了解决这一断点。
工业 AI：必须结合上下文与人的判断
演讲同时强调：工业 AI 必须以人为本。Herzberg 认为：AI 固然具备变革力量，但在关乎安全、可靠性、连续生产、运营风险的工业场景中，人的判断依然不可替代。
与消费级 / 办公 AI 不同，工业 AI 必须面对：物理资产、合规要求、工艺安全、工程约束、关键基础设施。AVEVA 的定位清晰：AI 的价值不仅在于模型能力，更取决于数据上下文、可信工作流、洞察与行动的明确关联AVEVA。
2026 路线图：AI、数字孪生、体验升级
AVEVA 公布 2026 重点投入方向：工业 AI、云原生分析、数字孪生、AI 工作流、用户体验提升AVEVA。
重点能力规划：
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基于 CONNECT 的工业 AI 能力 -
云原生分析与 AI 应用 -
数字孪生构建工具 -
工业知识图谱（2027 Q1 推出）AVEVA -
PI 系统功能增强 -
PI / PI Vision 的 AI 赋能 -
CONNECT 用户体验优化 -
统一工程与可视化能力
目标：让 CONNECT 不仅是运营数据的云平台，更成为工业智能的上下文中枢。工业软件下一阶段竞争焦点，将是数据模型、工程上下文、运营系统、企业工作流的打通能力AVEVA。
ARC 行业观点
ARC 认为，AVEVA 在米兰发布的战略具有里程碑意义，直击当前工业 AI 规模化落地的几大瓶颈：
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IT/OT 数据碎片化 -
运营上下文缺失 -
企业工作流割裂 -
部署灵活性不足
AVEVA 正从 “工业软件产品供应商” 转向工业智能平台的总架构师。凭借庞大装机量、CONNECT 持续投入、PI 系统基因及扩展的合作伙伴生态，该战略具备高度可行性，执行落地是关键。
AVEVA 强调：生态驱动的模式能在异构设备、多云偏好、强监管环境下为客户提供可复用价值。与 Snowflake、AWS、IFS 的合作，加上收购 TwinThread，将进一步巩固战略方向。
客户价值将体现在：部署更快、数据上下文更准、资产性能提升、运营洞察与业务结果强关联。
随着 AVEVA 将平台投入、生态合作与 TwinThread 收购转化为可衡量的客户价值，其在工业软件及AI 驱动的运营与资产生命周期决策支持市场中的地位将进一步强化。
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