Overview
ABB 作为ARC Industry Forum 金牌赞助商，参与 2026 年 7 月 9‑10 日在班加罗尔举办的 ARC 亚洲工业领导力论坛，论坛主题为 “人工智能如何驱动工业运营与供应链的未来”。ABB 自动化业务全球首席数字官 Rajesh Ramachandran 发表题为《下一个工业前沿：AI 驱动的自主化运营》主题演讲。演讲视频可在 YouTube 平台观看。
为何工业界转向工业 AI 与自主化运营
工业企业正面临运营复杂度攀升、工业数据规模暴涨、人才技能缺口、设备停机与可靠性压力、能效及可持续发展等多重挑战，这促使行业亟需更加智能、自适应、逐步走向自主的作业模式。
自主化运营成为工业数字化的下一发展阶段。搭载 AI 的系统不再仅仅输出分析洞察，还可以辅助操作人员、执行既定工作流，在合规的运行与安全边界内，以较少人工干预完成工艺优化。
不同行业落地自主化运营的优先级各有不同：采矿企业优先关注人员安全；航运企业看重燃油效率；制造企业聚焦产能、资产可靠性与运行效率。 因此，自主化运营本身并非最终目的，而是帮助工业企业达成业务与运营目标的手段。
从自动化迈向自主化
传统工业自动化完成信号感知、信息分析，并严格按照预设指令执行，在工况与响应逻辑已知的场景下表现稳定。 而自主系统需要更进一步：感知环境、理解动态变化，应对未曾预先编程的突发状况。
但工业无法直接从自动化一步跃迁到完全自主。ABB 将该转型划分为多个层级，从完全人工管控，逐步演进到高度自主运行。 Ramachandran 提出，4 级自主是多数工业场景的现实目标：系统承担主要控制工作，人类持续监督，必要时介入干预。而完全无人参与的全自主模式，还需要配套完善的法律、伦理、安全与治理框架。
从洞察型系统走向行动型系统
传统工业软件属于洞察型系统，帮助用户掌握设备状态、生产表现与运营事件。 生成式 AI 带来智能辅助层：工业副驾驶（copilot）协助人员查阅设备信息、排查故障、处理服务工单、汇总运行情况。
这类副驾驶正在进化为AI 智能体：不再只输出分析结论，还能够对接设备、软件与工业流程，执行标准化工作流。 企业初期可以设置人工审批环节，智能体执行动作前需要人确认；后续部分低风险流程可提升自动化程度，自主等级由运营风险、工艺完整性、安全要求共同决定。
筑牢工业 AI 的底层基础
采集数据已经不再是最大瓶颈，更关键是让数据携带完整业务上下文。 工业数据需要结合资产层级、生产流程、工况条件、安全规范、能耗目标、业务指标做解读。当 AI 要给出建议甚至直接执行动作时，这种上下文智能必不可少。
ABB 将迈向自主运营划分为六个阶段：
- 连接：采集设备与生产运行数据
- 上下文赋能：注入工业知识与业务背景信息
- 预测：分析型 AI 预判故障与性能变化
- 辅助：生成式 AI 输出业务洞察
- 执行：智能体 AI 运行既定工作流程
- 自主：实现系统自我优化运行
这套路径实现从数据到洞察、从洞察到行动，最终走向自主运营。
工业 AI 实际落地案例
Ramachandran 列举多项落地实践： 在资产管理领域，工业 AI 副驾驶面向维护、运维、可靠性、资产策略团队整合信息，无需跨多个系统查询；自动汇总设备状态、开展根因分析、输出处置建议，支持交接班信息流转。
ABB 将数字孪生与对话式、智能体 AI 相结合。例如工程师排查气体分析仪泄漏时，数字孪生可调取运行数据，并匹配知识库提供操作指引。
AI 也直接服务车间一线技术人员：扫描设备二维码即可调取实时数据，对接 AI 服务助手。ABB 表示，这套生成式 AI 设备管理方案可解决 80% 技术支持问题，剩余大部分可依靠远程可视化协助完成。
以上能力可以减少停机，提升关键资产可用率，减少专家人员差旅，实现更安全、更可持续的生产。
保持人在回路
走向自主运营不等于把人从工业现场剔除，而是重塑人的角色。 AI 负责重复分析、信息检索、流程协调、执行经审批的低风险操作；操作人员与工程师聚焦监督、异常处置、工艺改进，处理需要经验与责任判定的决策。
合适的自主等级取决于工艺、工况、安全要求和人工监督强度。企业只有搭建具备上下文的完整数据底座，清晰划定 AI 的辅助、执行、优化边界，才能顺利从自动化迈向自主化运营。
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