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我近期參加了福布斯中國與環(huán)球科創(chuàng)聯(lián)盟聯(lián)合舉辦的一場圓桌論壇，嘉賓們圍繞貼近產(chǎn)業(yè)現(xiàn)實的話題展開討論：當AI從虛擬世界走向物理世界，它究竟能為制造業(yè)帶來什么？而制造業(yè)，又真正需要怎樣的AI？

“物理世界的AI”尚無統(tǒng)一定義。在我看來，它是人工智能與物理實體的深度融合，AI不再局限為屏幕內的“大腦”，而是能直接感知、理解、影響或改變物理世界的智能系統(tǒng)，形成感知——決策——執(zhí)行的閉環(huán)。對工業(yè)企業(yè)而言，這意味著將AI嵌入到真實的生產(chǎn)設備和運營流程，讓機器從執(zhí)行動作的工具，演進成能聽、能看、能思考、能協(xié)作的“數(shù)字工人”。

霍尼韋爾大中華區(qū)總裁余鋒在福布斯環(huán)球科創(chuàng)聯(lián)盟論壇暢談物理世界 AI

作為在工業(yè)領域干了幾十年的“老兵”，當AI走進物理世界，我更關心的不是它有多聰明，而是它能否對現(xiàn)實結果負責。在互聯(lián)網(wǎng)場景中，AI犯錯或許只是一次搜索偏差；但在煉油廠、化工廠、電網(wǎng)等工業(yè)現(xiàn)場，AI對溫度、壓力、流量等關鍵參數(shù)的微小誤判，都可能引發(fā)災難性后果。這也是霍尼韋爾推動“從自動化走向自主化”的出發(fā)點，讓智能建立在確定性與可控性之上。

基于這一背景，我愿結合霍尼韋爾的全球實踐與中國探索，圍繞三個問題分享：物理AI到底帶來了哪些新增能力？工業(yè)現(xiàn)場真正需要什么樣的智能？誰最有機會定義下一代制造的入口？

能力躍遷：從自動化到自主化

回顧自動化時代，霍尼韋爾完成了兩項重要的代表性工作：一是將行業(yè)經(jīng)驗轉化為可重復執(zhí)行的工程邏輯，比如1885年，霍尼韋爾以發(fā)明溫控器起步，將溫度感知與調節(jié)經(jīng)驗進化為閉環(huán)控制邏輯；二是借助DCS、PLC、MES等系統(tǒng)，實現(xiàn)復雜工業(yè)的有序運營，例如1975年霍尼韋爾推出全球第一套分布式控制系統(tǒng)TDC 2000，開創(chuàng)了工業(yè)控制架構的新方向。這兩者的核心價值高度一致：可靠——結果可驗證、可追溯、可審計，這是工業(yè)運行的安全底線。

進入智能化時代，AI賦予工業(yè)系統(tǒng)新的能力，不再只是被動執(zhí)行預設邏輯，而是主動感知環(huán)境、做出判斷、參與行動，并在運行中持續(xù)迭代。這種能力使得風險識別前移，將歷史數(shù)據(jù)與實時運行數(shù)據(jù)結合，轉化為可執(zhí)行的運營洞察。

說到“自動化”與“自主化”的區(qū)別，前者按預設邏輯執(zhí)行指令，后者可在復雜與變化的條件下實現(xiàn)動態(tài)調整與決策，類似自動駕駛從L2（人機共管）向L5（完全自主）演進。向自主化演進是霍尼韋爾的重點戰(zhàn)略方向。為此，公司以Honeywell Forge互聯(lián)平臺為底座，目前已服務全球超過2.4萬家客戶、連接了24萬個站點，涵蓋了近400萬臺設備資產(chǎn)，約5200萬個數(shù)據(jù)點以及近700TB的數(shù)據(jù)體量 ，構建起實時感知與數(shù)據(jù)洞察的基礎。在此之上，例如霍尼韋爾Experion®智預策等解決方案，融合AI技術與工業(yè)知識，挖掘歷史數(shù)據(jù)價值，提供實時運行洞察，幫助運行人員預測并有效應對可能引發(fā)不安全操作或生產(chǎn)損失的關鍵場景。該解決方案助力將現(xiàn)有運行模式向自主運行模式躍進，提升整體運行安全性與決策質量，并已在雪佛龍、道達爾能源等合作伙伴中完成試點應用。

在“不容有失”的行業(yè)，能力的躍遷還需謹慎推進，須建立在確定性之上。因此，針對這一類行業(yè)，霍尼韋爾堅持推進物理AI的路徑是在現(xiàn)有可靠運行的控制系統(tǒng)之上，逐步疊加AI、云和邊緣計算的能力，讓底層控制邏輯堅守安全底線，上層智能聚焦風險識別與優(yōu)化，而人類始終在回路中掌握最終決策權。

信任基石：工業(yè)AI的三道門檻

物理AI要真正走進工業(yè)現(xiàn)場，必須跨越三道門檻。釋放AI的工業(yè)價值，不僅依賴算法與算力，更取決于高質量的數(shù)據(jù)基礎、對工業(yè)環(huán)境的深刻理解、以及“人始終在回路中”的責任機制。

第一道門檻是數(shù)據(jù)的可獲得性與可治理性。工業(yè)數(shù)據(jù)長期被孤立封存于不同資產(chǎn)和系統(tǒng)中，行業(yè)經(jīng)驗也散落各處，高度碎片化。將這些數(shù)據(jù)收集、清理、集成是AI有效學習工業(yè)運行規(guī)律的基礎，而這一過程本身就是一項長期而復雜的系統(tǒng)性工程。沒有高質量、可訪問的數(shù)據(jù)，再強大的算法也難以發(fā)揮作用。

第二道門檻是對工業(yè)環(huán)境的深刻理解。物理世界的AI要做出正確決策，僅靠數(shù)據(jù)遠遠不夠，它必須理解工藝邏輯、設備行為和生產(chǎn)約束。同一組數(shù)據(jù)，在不同行業(yè)背景或工藝下，其背后的物理意義可能截然不同。這種對工業(yè)環(huán)境的深刻理解，源于長期的行業(yè)實踐和系統(tǒng)化積累。這正是霍尼韋爾的獨特優(yōu)勢所在：我們不僅能夠部署AI，更清楚在何處部署、部署何種AI，以及如何與既有系統(tǒng)協(xié)同。

第三道門檻是責任的歸屬。圓桌論壇上有嘉賓直言，“AI出錯了，它可以很禮貌地跟你道歉，但你能對它怎么樣呢？”傳統(tǒng)PLC基于預設邏輯運行，結果可驗證、可追溯；而AI算法具有概率性特征，一旦出錯往往難以解釋原因、界定責任。在工業(yè)場景中，這種不確定性是不可接受的。

因此，在煉油廠、工廠和樓宇等系統(tǒng)中，真正推動成果優(yōu)化的，始終是人的專業(yè)知識、場景理解與責任判斷。“人機協(xié)同/人始終在回路中”并非對技術的保守選擇，而是對工業(yè)現(xiàn)場安全可靠的責任。工業(yè)世界不會盲目追逐“先進”，只接受那些經(jīng)過驗證、值得信任的技術。

中國場景：智能化躍遷的試驗場

中國擁有全球規(guī)模最大、復雜度最高的工業(yè)體系之一，中國制造業(yè)增加值占全球比重達30%，這樣的體量是物理AI重要的“壓力測試場”。

霍尼韋爾自1935年進入中國，已深耕超過90年。我們創(chuàng)新打造了卓越運營智造管理體系（HMES: Honeywell Manufacturing Excellence System），可以理解為工廠的“智能指揮系統(tǒng)”，它將精益管理與MES（執(zhí)行制造系統(tǒng)，Manufacturing Execution System）有機結合，打通從企業(yè)戰(zhàn)略到現(xiàn)場操作的全鏈路。在與東明石化的合作中，我們融合了DCS控制、智能工廠解決方案、安全系統(tǒng)及先進煉化工藝，并將精益管理理念嵌入生產(chǎn)運營，助力東明石化實現(xiàn)管理標準化、生產(chǎn)透明化、成本精細化、決策智能化，成為化工行業(yè)數(shù)智化轉型的標桿。

在高端制造領域，中國已成為全球造船核心力量?；裟犴f爾的智能船舶解決方案，如同為船舶裝上“智慧大腦”，實現(xiàn)船岸協(xié)同、能效優(yōu)化和全方位預警。在智慧建筑領域，我們的產(chǎn)品、軟件和技術已在全球超過1000萬棟商業(yè)建筑中使用。在中國，我們已為200多座機場、40多個城市的250多條軌道交通線路、以及2400多家酒店和上千家醫(yī)院提供智慧和安全解決方案，并在樓宇控制領域通過智慧運營管理平臺，幫助客戶實現(xiàn)遠程運維和能效優(yōu)化。

這些實踐表明，霍尼韋爾是在復雜工業(yè)場景中持續(xù)驗證并塑造物理AI應用路徑的參與者，也正是通過在中國這樣高復雜度環(huán)境中的持續(xù)實踐，相關技術能力才能具備廣泛推廣的普適價值。

誰最有機會定義下一代制造入口

圓桌論壇最后，主持人向所有嘉賓拋出了一個前瞻性問題：未來三到五年，如果押注一個物理AI的垂類方向，哪個點最有可能成為制造業(yè)智能化的“超級入口”？我的答案是可能在管理。

設備管理、質量管理、標準化作業(yè)……管理領域蘊藏著巨大的智能化機會。過去幾年，我同時負責數(shù)十家工廠的運營，發(fā)現(xiàn)一家工廠出現(xiàn)的問題，往往在其他工廠也曾發(fā)生，但這些共性問題沒有被有效連接、總結與復用。中國是全球最大的制造業(yè)大國，如果未來有十萬家工廠能夠實現(xiàn)數(shù)據(jù)互通，AI就能幫助識別安全隱患、提供解決方案。管理的智能化，正是企業(yè)降本增效的核心路徑。

同時，物理AI也在重塑產(chǎn)業(yè)工人的能力體系。隨著技術工人持續(xù)短缺，將多年積累的工程經(jīng)驗轉化為標準化、可學習的系統(tǒng)能力已成為現(xiàn)實剛需。通過人工智能輔助運維，新員工在現(xiàn)場即可獲得分步指導、實時診斷和操作建議，就像導航軟件為駕駛者提供實時路線指引，讓復雜操作變得清晰可循。

至于誰最有機會定義下一代制造入口？我想是屬于那些能夠深度嵌入真實物理系統(tǒng)、擁有長期工業(yè)積累，并且在“不容有失”的環(huán)境中持續(xù)交付確定性結果的參與者?；裟犴f爾正處于專業(yè)積淀與數(shù)據(jù)價值釋放的交匯點上——超百年的工業(yè)積淀，數(shù)以百萬計的控制設備，以及對關鍵領域的深刻理解。我們始終堅持“疊加而非替換”“人始終在回路中”“循序漸進而非一夜顛覆”的理念。這不是保守，而是對客戶、對行業(yè)、對社會的責任。

物理AI正重塑工業(yè)體系，但工業(yè)領域的進步從來不是一蹴而就的?；裟犴f爾將繼續(xù)與客戶攜手，循序漸進地釋放AI、云和邊緣計算能力，讓工業(yè)系統(tǒng)在保持可控與可信的前提下，持續(xù)走向更高水平的自主化。這就是我們塑造未來的方式。